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Üblicherweise werden Forschungsbefunde durch inferenzstatistische Methoden abgesichert. Die vierte Validitätsart bezeichnet somit die statistische Validität, also die Frage: Erlauben die eingesetzten inferenzstatistischen Verfahren die vorgenommenen Schlussfolgerungen? Problematisch dabei ist, dass die statistische Signifikanz eines inferenzstatistischen Tests stark von der Stichprobengröße abhängt. Einerseits kann es aufgrund einer zu kleinen Stichprobengröße dazu kommen, dass vorhandene Effekte keine statistische Signifikanz erreichen und damit dann unentdeckt bleiben. In diesem Zusammenhang ist eine vorhergehende Berechnung der Teststärke (power) der eingesetzten statistischen Verfahren unabdingbar (Cohen, 1992). Andererseits werden bei ausreichend großen Stichproben auch sehr kleine Effekte signifikant. Aus diesem Grund sollte neben der statistischen stets auch die praktische Signifikanz eines inferenzstatistisch abgesicherten Effektes beurteilt werden (Merrel, Ervin & Gimpel-Peacock, 2012). Was ist damit gemeint? Die praktische Signifikanz ist definiert als die praktische Bedeutsamkeit des Effekts einer Intervention. Es kann beispielsweise sein, dass ein neues ADHS-Interventionsprogramm zwar einen statistisch signifikanten Effekt auf die ADHS-Symptomatik hat, die betroffenen Kinder jedoch nach wie vor deutliche Symptome der Unaufmerksamkeit, Impulsivität und Hyperaktivität zeigen, die ihre schulische Leistungsfähigkeit stark beeinträchtigen. Bei der Beurteilung der praktischen Signifikanz können Effektstärken hilfreich sein, die das Ausmaß des Effekts zu quantifizieren suchen.