Entwicklung eines Tests zur Erfassung interkultureller ...

DIE PRAKTISCHE ENTWICKLUNGSARBEIT 69
rechnet. Mit einem c von 0,98 ist die Übereinstimmung auf dem 1 %-Niveau statistisch hochsignifikant,
so dass man hier von einer hohen Paralleltest-Reliabilität sprechen kann.
Die Äquivalenz der Häufigkeitsverteilung
Zur Überprüfung dieses Äquivalenzkriteriums werden die Häufigkeitspolygone der Rohwertverteilungen
beider Testformen analysiert (vgl. Abbildungen 3 und 4). Die Überprüfung auf
Normalverteilung spielt an dieser Stelle eine untergeordnete Rolle.
40
40
30
30
20
20
Häufigkeiten
10
0
,17
,50
,83 1,50 2,17 2,83 3,50
1,17 1,83 2,50 3,17 3,83
Häufigkeiten
10
0
,17
,50
,83 1,50 2,17 2,83 3,50
1,17 1,83 2,50 3,17 3,83
Mittelwerte Test A
Mittelwerte Test B
Abb. 3: Rohwertverteilung der Parallelskala A
Abb. 4: Rohwertverteilung der Parallelskala B
Betrachtet man die Häufigkeitspolygone der beiden Testformen A und B, erkennt man Unterschiede
in den Rohwertverteilungen. Bei beiden Testformen handelt es sich zwar um rechtsschiefe
Verteilungen (Test A: S = -3,01; Test B: S = -3,36), Test A (E = 0,87) unterscheidet
sich jedoch hinsichtlich des Exzesses deutlich von Test B (E = 3,81). Das Häufigkeitspolygon
von A ist breitgipflig im Gegensatz zu dem von Test B, der bezüglich des Exzesses annähernd
normalverteilt ist. Dieser Umstand lässt sich auf die Anordnung der Aufgaben von unterschiedlicher
Schwierigkeit zurückführen (LIENERT & RAATZ, 1994). Welche Rolle der Verteilungsvergleich
in der Praxis bei nichtnormalen Verteilungen spielt, wird von LIENERT UND
RAATZ (1994) zwar angesprochen, jedoch nicht weiter behandelt. Die unterschiedlichen
Rohwertverteilungen können aber als Hinweis dafür gewertet werden, dass die Parallelität
der Testformen nicht perfekt ist.