Diskriminanzvalidität

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Diskriminanzvalidität (engl. discriminant validity) bezeichnet in der multivariaten Statistik einen Teilaspekt der Konstruktvalidität und liegt vor, wenn sich die Messungen verschiedener Konstrukte unterscheiden.

Geschichte[Bearbeiten]

Das Konzept der Diskriminanzvalidität wurde von Campbell und Fiske (1959) eingeführt.[1]

Feststellung[Bearbeiten]

Ist die durchschnittlich erfasste Varianz eines Konstrukts höher als jede quadrierte Korrelation mit einem anderen Konstrukt, so kann auf Konstruktebene von Diskriminanzvalidität ausgegangen werden. Dieses Gütemaß wird als Fornell-Larcker-Kriterium bezeichnet.

Diskriminanzvalidität ist nur ein Baustein, um die Konstruktvalidität eines Konstruktes festzustellen. Weitere Bausteine sind Konvergenzvalidität, nomologische Validität sowie Inhaltsvalidität auf Basis einer Definition des Konstrukts.

Bei der Multitrait-Multimethod-Matrix werden die Konvergenzvalidität und die Diskriminanzvalidität anhand einer einzigen Stichprobe miteinander verglichen. Dabei wird verkürzt gesagt erwartet, dass die Konvergenzvalidität größer ist als die Diskriminanzvalidität.

Kritik[Bearbeiten]

Diskriminanz- und Konvergenzvalidität sind als Bausteine der Konstruktvalidität weit verbreitet. Ihre Betrachtung wird jedoch vor allem durch John R. Rossiter kritisiert, indem er anführt, dass die Konstruktvalidität unabhängig von anderen Konstrukten erzielt werden müsse. Er betont die Bedeutung der Inhaltsvalidität und setzt sie mit Konstruktvalidität gleich. So können Maßnahmen zur Verbesserung von Diskriminanz- und Konvergenzvalidität dazu führen, dass Indikatoren entfernt werden und sich die statistisch messbaren Eigenschaften der Messmodelle dadurch verbessern, sich die Messmodelle gleichzeitig aber vom semantischen Inhalt ihrer Konstrukte entfernen.[2] Diese Auffassung wurde wiederum von Adamantios Diamantopoulos kritisiert, der auf die Bedeutung der Diskriminanzvalidität hinweist, da nur damit sichergestellt sei, dass zwei Konstrukte auch wirklich etwas Unterschiedliches messen.[3]

Quellen[Bearbeiten]

  1. Campell, D. T.; Fiske, D. W. (1959): Convergent and discriminant validation by the multitrait-multimethod matrix. Psychological Bulletin, Vol. 56, pp. 81-105.
  2. Rossiter, John R. (2008): Content Validity of Measures of Abstract Constructs in Management and Organizational Research. British Journal of Management, Vol. 19, pp. 380–388.
  3. Diamantopoulos, A. (2005): The C-OAR-SE procedure for scale development in marketing: A comment. International Journal of Research in Marketing, Vol. 22, pp. 1–9.