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Statistik-Glossar

Retest-Reliabilität

Test-Retest Reliability · Stabilitätskoeffizient · Maximilian Fuchs · 24. April 2026 · 4 Min. Lesezeit

Was versteht man unter Retest-Reliabilität?

Die Retest-Reliabilität ist ein Maß für die zeitliche Stabilität eines Messinstruments. Sie gibt an, wie konsistent ein Test oder Fragebogen die gleichen Ergebnisse liefert, wenn er mit denselben Personen unter vergleichbaren Bedingungen zu zwei verschiedenen Zeitpunkten durchgeführt wird.

Gemessen wird die Retest-Reliabilität in der Regel durch den Korrelationskoeffizient zwischen den Messwerten beider Erhebungszeitpunkte – häufig als Pearson-Korrelation r. Je näher dieser Koeffizient an 1 liegt, desto stabiler und damit reliabler ist das Messinstrument.

Formel: Retest-Reliabilität

Dabei steht rtt für den Reliabilitätskoeffizienten, X1 für die Messwerte zum ersten Zeitpunkt und X2 für die Messwerte zum zweiten Zeitpunkt. Als Faustregel gilt ein Wert von r ≥ 0,70 als akzeptabel, in vielen Forschungskontexten werden Werte ≥ 0,80 angestrebt.

Einfach erklärt: Stell dir vor, du misst deine Körpergröße heute und dann nochmal in zwei Wochen mit demselben Maßband. Wenn das Maßband zuverlässig ist, solltest du beide Male nahezu identische Werte erhalten. Genau das prüft die Retest-Reliabilität bei einem Fragebogen oder Test: Kommen bei denselben Personen, zum zweiten Messzeitpunkt, ähnliche Werte heraus?

Warum ist Retest-Reliabilität für statistische Analysen wichtig?

Reliabilität ist eine grundlegende Voraussetzung für die Validität eines Messinstruments: Ein Test, der bei wiederholter Anwendung stark schwankende Ergebnisse liefert, kann schwerlich das messen, was er messen soll. Die Retest-Reliabilität ist daher besonders relevant, wenn Messinstrumente zur Diagnose, zur Verlaufsmessung oder in Längsschnittstudien eingesetzt werden.

In der Praxis spielt sie eine zentrale Rolle bei der Entwicklung und Überprüfung von Fragebögen, psychologischen Tests, klinischen Skalen und standardisierten Erhebungsinstrumenten.

Häufiger Fehler: Der zeitliche Abstand zwischen den beiden Messungen wird oft vernachlässigt. Ist der Abstand zu kurz (z. B. wenige Tage), können Erinnerungseffekte die Korrelation künstlich erhöhen. Ist der Abstand zu lang, können tatsächliche Veränderungen in der gemessenen Eigenschaft – sogenannte wahre Veränderungen – den Koeffizienten fälschlicherweise senken. Ein Abstand von zwei bis sechs Wochen wird in der Forschung häufig als sinnvoller Kompromiss angesehen.
Gut zu wissen: Die Retest-Reliabilität eignet sich besonders für die Prüfung stabiler Merkmale, sogenannter Traits (z. B. Persönlichkeitseigenschaften oder kognitive Fähigkeiten). Bei situationsabhängigen Merkmalen, sogenannten States (z. B. aktuelle Stimmung oder Stress), ist eine niedrigere Retest-Reliabilität nicht zwingend ein Zeichen schlechter Messqualität, sondern kann die natürliche Variabilität des Merkmals widerspiegeln.

Praxisbeispiel zu Retest-Reliabilität

Eine Forscherin entwickelt einen Fragebogen zur Messung von Prokrastinationsneigung bei Studierenden. Um die Retest-Reliabilität zu prüfen, lässt sie denselben Fragebogen von 80 Studierenden zu zwei Zeitpunkten ausfüllen – zunächst zu Beginn des Semesters und vier Wochen später.

Tabelle 1. Beispielhafte Messwerte zur Berechnung der Retest-Reliabilität (Auszug)
Person Messung t1 Messung t2
1 42 44
2 31 29
3 55 53
4 27 30
5 48 47

Die Berechnung der Pearson-Korrelation zwischen beiden Messzeitpunkten ergibt in diesem Beispiel ein rtt = 0,87. Dieser Wert deutet auf eine hohe Retest-Reliabilität hin: Der Fragebogen liefert über den Zeitraum von vier Wochen hinweg stabile Messwerte. Die Forscherin kann schlussfolgern, dass das Instrument die Prokrastinationsneigung – verstanden als relativ stabiles Merkmal – zuverlässig erfasst.

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Maximilian Fuchs, M. Sc.

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