Paredzamā derīgums ir mērījums tam, cik labi tests prognozē turpmāko veiktspēju. Tā ir kritērija derīguma forma, kurā tiek noteikts, cik labi tests darbojas, mērot to pēc zināmiem kritērijiem. Lai testam būtu paredzama derīgums, ir jābūt statistiski nozīmīgai korelācijai starp testa rezultātiem un derīguma mērīšanai izmantoto kritēriju.
Viens no klasiskajiem piemēriem ir koledžas iestājpārbaudījumi. Kad studenti piesakās koledžās, viņiem parasti ir jāiesniedz pārbaudes rezultāti no tādiem eksāmeniem kā SAT vai ACT. Šos punktus izmanto kā salīdzināšanas pamatu, vērtētājiem aplūkojot to skolēnu sniegumu, kuriem iepriekš bijuši līdzīgi testi. Tiek uzskatīts, ka pārbaudes rezultāti var paredzēt, cik labi students veiksies koledžā. Augsti pārbaužu rezultāti parasti ir saistīti ar spēcīgiem koledžas rezultātiem, padarot studentus ar augstu rezultātu pievilcību uzņemšanas nodaļām.
Koledžas pārbaudes rezultātu piemērs ir arī lielisks prognozēšanas derīguma trūkumu piemērs. Daži studenti, kuri kārto šādus testus, neapmeklē koledžu, kas nozīmē, ka netiek ģenerēti dati, kas saistītu viņu pārbaužu rezultātus un koledžas sniegumu. Tas rada caurumu datu kopā, kas var mazināt šādu testu derīgumu. Standartizētā testēšana ir arī apsūdzēta par dažiem aizspriedumiem, kas var darboties pret konkrētiem studentiem, jo īpaši pret rasu minoritāšu studentiem. Viņi var slikti veikt testu un labi studēt koledžā, izkropļojot rezultātus.
Statistisko nozīmīgumu var būt grūti aprēķināt. Pārbaužu rezultātus var ietekmēt milzīgs skaits faktoru, īpaši, ja tie ietver datus no testa un kritērija mēra, kas tiek savākti dažādos punktos. Prognozējamā derīgums ietekmē visu, sākot no veselības apdrošināšanas likmēm un beidzot ar uzņemšanu koledžās, jo cilvēki izmanto statistikas datus, lai mēģinātu paredzēt cilvēku nākotni, pamatojoties uz informāciju, ko par viņiem var iegūt pārbaudēs.
Paredzamais derīgums visbiežāk tiek izmantots, pētot datus psiholoģiskās izpētes un analīzes jomā. To izmanto, lai savāktu informāciju par dažādām populācijām un izveidotu vispārinājumus, kas var būt noderīgi, novērtējot indivīdus. Piemēram, to bieži izmanto lielie uzņēmumi, kas veic testu potenciālajiem darbiniekiem, salīdzinot pašreizējo darbinieku testa datus, lai noteiktu, vai kāds būs piemērots uzņēmumam.