Goede vraag!
De correlaties zouden rond de $r \approx .5$ moeten liggen. De bovengrens van de hoogste correlatie is $r \approx .8$. Dat is dus de meest extreme schattting; die correlatie zou evengoed $r \approx .73$ kunnen zijn. Kortom: door de bovengrens te pakken van het hoogste betrouwbaarheidsinterval redeneren we vanuit het 'worst case scenario'.
Zelfs in dat geval overlapt 'maar' $64\%$ van de variantie. Als de meetfout zou correleren, zou je verwachten dat 'in het ergste geval', en dat is dit, de proportie verklaarde variantie hoger zou liggen. Het kan zijn dat de meetfout correleert voor een aantal deelnemers, maar als dit veel een groot deel van de steekproef het geval zou zijn, dan zou een hoger percentage van de variantie overlappen.
In dit extreemste geval zou je, als je bereid bent om aan te nemen dat alle verhoging in de correlatie komt door gecorreleerde meetfout, en dus dat deze correlatie in de populatie $r=.5$ is, nog kunnen stellen dat er in dit item wel sprake is van gecorreleerde meetfout. Dan zou je stellen dat in de populatie de proportie verklaarde variantie gelijk is aan $25\%$, en dat het verschil met die $64\%$ dus helemaal komt door gecorreleerde meetfout (dus dan zou $64\% - 25\% = 39\%$ van de verklaarde variantie door die gecorreleerde meetfout komen). Omdat er maar $100\% - 64\% = 36\%$ van de variantie onverklaard is in deze items, zou je voor deze items kunnen stellen dat er wel forse gecorreleerde meetfout is.
Maar, dat vereist eerst de aannames 1) dat de populatiecorrelatie precies $r=.5$ is; 2) dat de bovengrens van dit hoogste betrouwbaarheidsinterval een goede schatting is van de "populatiecorrelatie+gecorreleerde meetfout", en 3) dat deze twee items wel gecorreleerde meetfout hebben, maar de andere items niet of veel minder.
Het is waarschijnlijker dat dit betrouwbaarheidsinterval toevallig hoog uitviel.
Net als dat puntschattingen op en neer springen van steekproef tot steekproef, doen betrouwbaarheidsintervallen dat immers ook. Als je genoeg betrouwbaarheidsintervallen uitrekent, zitten er altijd een paar bij die door toeval heel hoog of laag liggen. Ze liggen immers om de puntschattingen heen (zie PB0202, Onderzoekspracticum inleiding data-analyse / PB0212, Onderzoekspracticum inleiding onderzoek).