HTMT — Heterotrait-Monotrait Ratio für diskriminante Validität
Prüfen Sie die diskriminante Validität mit dem HTMT-Verhältnis in einem Klick — mit den für Sie angewandten Schwellen .85 und .90.
Diese Seite ist eine Übersetzung des geprüften englischen Originals. Original ansehen (EN)
htmt diskriminante ValiditätWas es ist
Das heterotrait-monotrait ratio (HTMT) misst die diskriminante Validität — ob zwei Konstrukte wirklich verschieden sind. Es vergleicht die durchschnittliche Korrelation von Items über verschiedene Konstrukte hinweg mit der durchschnittlichen Korrelation von Items innerhalb desselben Konstrukts. Wenn zwei Konstrukte wirklich verschiedene Dinge messen, sollten die Korrelationen zwischen den Konstrukten deutlich niedriger sein als innerhalb eines Konstrukts, sodass HTMT niedrig bleibt. HTMT wurde von Henseler et al. (2015) eingeführt und ist heute das empfohlene Kriterium, weil es Validitätsprobleme erkennt, die der ältere Fornell-Larcker-Test oft übersieht.
Wann man es verwendet
- Sie müssen zeigen, dass Ihre Konstrukte empirisch verschieden sind (diskriminante Validität).
- Sie führen PLS-SEM oder CB-SEM durch und ein Gutachter erwartet moderne Validitätsbelege.
- Ihre Fornell-Larcker-Ergebnisse sehen gut aus, aber Sie wollen eine empfindlichere Prüfung.
- Sie haben reflektive Konstrukte, jedes mit mehreren Items gemessen.
Wann man es nicht verwendet
- Ihre Konstrukte sind formativ — HTMT ist für reflektive Messung gedacht.
- Ein Konstrukt hat einen einzigen Indikator — es gibt keine Korrelation innerhalb des Konstrukts zum Vergleich.
Annahmen
- Reflektive Konstrukte mit mehreren Indikatoren pro Konstrukt.
- Die Indikatoren jedes Konstrukts sind positiv korreliert (in dieselbe Richtung).
- Angemessene Reliabilität der Items, die in jedes Konstrukt eingehen.
Schwellenwerte & Grenzwerte
| Criterion | Rule of thumb | Source |
|---|---|---|
| HTMT (konzeptuell verschiedene Konstrukte) | < .85 (streng) | Henseler et al. (2015) |
| HTMT (konzeptuell ähnliche Konstrukte) | < .90 (liberal) | Henseler et al. (2015) |
| HTMT-Inferenz | Die obere Grenze des bootstrap-CI sollte unter 1 liegen (manche testen gegen den Wert .85/.90) | Henseler et al. (2015); Franke & Sarstedt (2019) |
Wie man es in APA berichtet
Die diskriminante Validität wurde mit dem heterotrait-monotrait ratio of correlations (HTMT) beurteilt. Alle HTMT-Werte lagen unter der Schwelle .85 (max = .XX), und die obere Grenze des bootstrap-95%-Konfidenzintervalls schloss 1 nicht ein, was die diskriminante Validität stützt (Henseler et al., 2015; Franke & Sarstedt, 2019).
Wie Explonia es berechnet
Explonia berechnet die vollständige HTMT-Matrix im Browser aus den Daten, die Sie erheben oder hochladen. Es markiert jedes Paar über .85 oder .90, sodass Sie auf einen Blick sehen, welche Konstrukte sich überschneiden könnten, und es kann ein Konfidenzintervall bootstrappen für die Inferenz. Die Ergebnisse speisen eine APA-„Article description”, die Sie prüfen und bearbeiten können. Export nach R oder SPSS (.sav) ist in den bezahlten Tarifen verfügbar, und HTMT steht neben AVE, CR und Fornell-Larcker, sodass Sie konvergente und diskriminante Validität zusammen berichten können.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der HTMT-Schwellenwert für diskriminante Validität?
Verwenden Sie HTMT < .85 für konzeptuell verschiedene Konstrukte und < .90 für konzeptuell ähnliche (Henseler et al., 2015; https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8). Niedriger ist ein stärkerer Beleg für Verschiedenheit.
HTMT oder Fornell-Larcker — was soll ich berichten?
HTMT wird heute vorgezogen, weil es empfindlicher für Validitätsprobleme ist, die Fornell-Larcker übersehen kann. Viele Autoren berichten beides. Sehen Sie unseren Leitfaden HTMT vs Fornell-Larcker.
Was bedeutet ein HTMT über .90?
Ein HTMT über .90 legt nahe, dass die zwei Konstrukte nicht klar verschieden sind — sie könnten dasselbe erfassen. Überdenken Sie die Items, führen Sie die Konstrukte zusammen oder überarbeiten Sie die Theorie.
Brauche ich ein Konfidenzintervall für HTMT?
Die Inferenz ist stärker, wenn Sie ein Konfidenzintervall bootstrappen und bestätigen, dass seine obere Grenze unter 1 bleibt; manche Autoren testen das Intervall stattdessen gegen den Wert .85 oder .90 (Henseler et al., 2015; Franke & Sarstedt, 2019). Explonia kann das für Sie berechnen.
Last updated: Juli 2026
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