Rechner zur Spearman-Brown-Formel
Schätzen Sie, wie sich die Reliabilität verändert, wenn Sie einen Test verlängern oder kürzen. Geben Sie die bisherige Reliabilität und den Faktor für die neue Anzahl der Items ein.
So rechnen Sie selbst nachWerte eingeben
Die Ergebnisse werden während der Eingabe aktualisiert.
Geschätzte Reliabilität
Erwartete Reliabilität bei 2-facher Testlänge
Selbst nachrechnen
Schätzen Sie die Reliabilität, wenn ein Test mit einer bisherigen Reliabilität von 0,70 auf die doppelte Länge erweitert wird.
Gehen Sie das Rechenbeispiel durch und wiederholen Sie die Schritte anschließend mit Ihren eigenen Zahlen.
Den Faktor für die Testlänge bestimmen
k = neue Länge ÷ bisherige Länge = 2. Bisherige Reliabilität r = 0,70.Zähler und Nenner berechnen
Zähler = k × r = 1,40. Nenner = 1 + (k − 1)r = 1 + 0,70 = 1,70.Dividieren, um die geschätzte Reliabilität zu erhalten
Neue Reliabilität = 1,40 ÷ 1,70 ≈ 0,824.
Die Schätzung setzt voraus, dass zusätzliche Items vergleichbare Messeigenschaften haben und dasselbe Konstrukt messen. Ein Faktor unter 1 steht für einen kürzeren Test.
Ergebnis im Rechner überprüfenIhre Ergebnisse aus PaperSurvey.io verwenden
Verwenden Sie die beobachtete Reliabilität des Tests als Ausgangswert für eine Prognose mit der Spearman-Brown-Formel.
Was die Formel vorhersagt
Die Spearman-Brown-Formel schätzt die Reliabilität eines Tests nach einer Änderung seiner Länge. Dabei wird vorausgesetzt, dass die zusätzlichen Items vergleichbare Messeigenschaften wie die bisherigen haben. Mehr Items erhöhen die Reliabilität in der Regel, weniger Items senken sie. Mit zunehmender Testlänge fällt der zusätzliche Gewinn jedoch immer kleiner aus.
Den Faktor richtig wählen
Der Faktor für die Testlänge ergibt sich aus der neuen Anzahl der Items geteilt durch die bisherige Anzahl. Mit 2 modellieren Sie eine Verdopplung, mit 0,5 eine Halbierung und mit 1,5 eine Verlängerung um 50 %. Als bisherige Reliabilität geben Sie einen bereits ermittelten Wert ein, beispielsweise Cronbachs Alpha.
Häufig gestellte Fragen
Ist ein längerer Test immer besser?
Längere Tests sind in der Regel reliabler, wenn die zusätzlichen Aufgaben vergleichbare Messeigenschaften haben. Der zusätzliche Gewinn nimmt jedoch ab, und lange Tests können die Teilnehmenden ermüden. Mit der Formel lässt sich abschätzen, welcher möglichst kurze Test die gewünschte Reliabilität erreicht.
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