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Bei den Analysen auf Subtestebene werden zunächst hinreichend homogene Subtests entwickelt, wobei neben den Trennschärfen auch Itemreliabilitäten aus Messwiederholungen oder Itemvaliditäten einbezogen werden können (s. Kapitel 4). Die Prüfung der Subtestqualität kann über die Homogenität erfolgen, die sich in hinreichend hohen Werten von Cronbach’s α niederschlägt.

Alternativ kann die Testkonstruktion in den sog. Messmodellen eines linearen Strukturgleichungsmodells vorgenommen werden. Dabei schlagen sich Verletzungen der Annahme, dass jedes Item nur zwei Varianzanteile aufweisen sollte („wahre“ Varianz plus der von den anderen Items völlig unabhängigen Fehlervarianz), direkt in schlechten Kennwerten für die Modellpassung nieder (vgl. Eid & Schmidt, 2014). Die Verletzung der Grundannahme der Klassischen Testtheorie (Unkorreliertheit von wahrem Wert und Messfehler) schlägt sich in korrelierten Messfehlern nieder. Korrelierte Messfehler ergeben sich, wenn zwei oder mehr Items spezifische Gemeinsamkeiten haben, die die übrigen Items des Subtests nicht aufweisen. Diese Gemeinsamkeiten können durch die Iteminhalte bedingt sein, aber auch durch Formulierungsähnlichkeiten, itemspezifische Antworttendenzen etc.

Die alte Regel, 50% der Items negativ zu formulieren, um einer Zustimmungstendenz vorzubeugen, ist im Licht der Ergebnisse aus Strukturgleichungsmodellen neu zu betrachten. Negativ formulierte Items erfassen das Konzept oft in anderer Form und haben jeweils eine durch die Negation bedingte, gemeinsame merkmalsunabhängige Varianz. Diese schlägt sich entweder in korrelierten Messfehlern oder in eigenen Unterfaktoren für positiv und negativ formulierte Items nieder. Möglicherweise liegt aber auch kein bipolares Konzept vor – wie wir es am Beispiel der (Arbeits-)Zufriedenheit (Herzberg, 1966) oder auch der Messung der Stimmung (Diener & Emmons, 1984) bereits aus unterschiedlichen Modellen kennen. Umgepolte Items sind bestenfalls für Zustimmungsskalen (z. B. die Antwortskala „trifft zu“/„trifft nicht zu“) zur Kontrolle von Zustimmungstendenzen notwendig. Eine Umformulierung/Negation von Items mit anderen Antwortskalen (z. B. Häufigkeitsskalen) ist inhaltlich in vielen Fällen kaum möglich, nicht notwendig und nur sinnvoll, wenn der „negative“ Aspekt (möglicherweise in einem eigenen Subtest) explizit einbezogen werden soll. Zumindest innerhalb eines Subtests (und insbesondere außerhalb der Einstellungsmessung) ist die alte Regel der „50 : 50-Polung von Items“ daher als überholt zu bewerten.

Wenn eine Faktorenanalyse der Subtests zwei oder mehr unabhängige Faktoren ergibt, die sinnvoll interpretierbar sind, ist die Bildung eines einzelnen Gesamtwerts in der Regel wenig sinnvoll, auch wenn Statistikprogramme wie SPSS dafür routinemäßig einen Wert ausgeben. Dazu sei jedoch auf die langjährige Diskussion zum „Generalfaktor“ der Intelligenz und den IQ verwiesen.