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Die Validität eines Tests hängt davon ab wie valide die einzelnen Items sind, aber auch von der Itemtrennschärfe. – siehe Verdünnungsformel.

Also wenn alle Items exakt die gleiche Eigenschaft messen ist dies nicht besser sondern verschlechtert die Validität. D.h. das Messen einer einzelnen Eigenschaft ist nicht sinnvoll für Vorhersagen.

Es wurde ein Quotient entwickelt, der einem hilft einen Test (für eine Skala) zu verkürzen, aber dabei die Validität möglichst hoch zu halten.
Die Validität kann man mit Hilfe der Faktorenanalyse erhalten: die Ladung (Konstruktvalidität)

Verdünnungsparadoxon
Eine interessante Erkenntnis bringt die Berechnung des Zusammenhangs von Itemtrennschärfe, Itemvalidität und der Validität des Gesamttests.

Zwar steigt die Validität eines Tests, wenn die einzelnen Items valider sind, jedoch nimmt die Testvalidität mit höher werdender Itemtrennschärfe ab.
Demnach sollte die Itemtrennschärfe eines Items nicht hoch sein.

Liegt pro Item sowohl eine Schätzung der Itemvalidität als auch die Itemtrennschärfe vor, kann der Quotient (Qi) aus den beiden als Kriterium dafür verwendet werden, welche Items bei einer geplanten Testverkürzung aus einem Test entfernt werden können, um die Testvalidität trotzdem größt möglich zu halten.

Es wird die gewünschte Anzahl von Items mit den geringsten Quotienten entfernt.