Napovedna veljavnost je merilo, kako dobro test napoveduje prihodnjo uspešnost. Je oblika veljavnosti merila, pri kateri se ugotovi, kako dobro deluje test, tako da ga merimo glede na znane kriterije. Da bi imel test napovedno veljavnost, mora obstajati statistično pomembna korelacija med rezultati testa in merilom, ki se uporablja za merjenje veljavnosti.
Eden od klasičnih primerov tega je vpisno testiranje na fakulteto. Ko se študentje prijavijo na fakultete, morajo običajno predložiti ocene iz izpitov, kot sta SAT ali ACT. Ti rezultati se uporabljajo kot osnova za primerjavo, pri čemer ocenjevalci gledajo na uspešnost učencev, ki so imeli podobne teste v preteklosti. Prepričanje je, da lahko rezultati testov napovedujejo, kako dobro se bo študent opravil na fakulteti. Visoki rezultati testov so običajno povezani z dobro uspešnostjo na fakulteti, zaradi česar so študenti z visokimi rezultati privlačni za sprejemne oddelke.
Primer rezultatov na fakulteti je tudi odličen primer slabosti napovedne veljavnosti. Nekateri študenti, ki opravljajo takšne teste, ne hodijo na fakulteto, kar pomeni, da se ne ustvarijo nobeni podatki, ki bi povezovali njihove rezultate testov in njihovo uspešnost na fakulteti. To ustvarja luknjo v naboru podatkov, kar lahko ogrozi veljavnost takšnih testov. Standardizirano testiranje je bilo obtoženo tudi nekaterih pristranskosti, ki lahko delujejo proti določenim študentom, zlasti študentom rasnih manjšin. Lahko se slabo obnesejo na testu in dobro na fakulteti, kar izkrivlja rezultate.
Statistično pomembnost je lahko težko izračunati. Ogromno število dejavnikov lahko vpliva na rezultate testov, zlasti če vključujejo podatke iz testa in merila, ki se zbirajo na različnih točkah. Napovedna veljavnost vpliva na vse, od stopenj zdravstvenega zavarovanja do vpisa na fakulteto, pri čemer ljudje uporabljajo statistične podatke, da poskušajo napovedati prihodnost za ljudi na podlagi informacij, ki jih je o njih mogoče zbrati s testiranjem.
Napovedna veljavnost se najpogosteje uporablja pri raziskovanju podatkov s področja psiholoških študij in analiz. Uporablja se za zbiranje informacij o različnih populacijah in za ustvarjanje posplošitev, ki so lahko uporabne pri ocenjevanju posameznikov. Na primer, pogosto ga uporabljajo velika podjetja, ki izvajajo test za bodoče zaposlene, pri čemer primerjajo testne podatke trenutnih zaposlenih, da ugotovijo, ali se bo nekdo dobro ujemal s podjetjem ali ne.