E monográfia sok olvasója csodálkozhat, hogy miért került bele egy fejezet a statisztikai teljesítményről. Hiszen mostanra a statisztikai teljesítmény kérdése sok tekintetben már hétköznapi kérdés. Mindenki tudja, hogy a statisztikai teljesítmény központi kutatási szempont, és bizonyára a legtöbb Nemzeti Kábítószer-abúzus Intézet támogatásban részesülő vagy leendő támogatásban részesülő személy tisztában van azzal, hogy milyen fontos a teljesítményelemzés beépítése a kutatási pályázatokba. Számos bizonyíték van azonban arra, hogy a gyakorlatban a megelőzéssel foglalkozó kutatók nem fordítanak kellő figyelmet a statisztikai teljesítményre. Ha így tennének, akkor nem merültek volna fel a Hansen (1992) által a prevenciós szakirodalom közelmúltbeli áttekintésében megfigyelt megállapítások. Hansen (1992) 46 longitudinálisan követett kohorsz alapján vizsgálta a statisztikai erőt, nemparametrikus feltételezésekkel, figyelembe véve a vizsgálati alanyok életkorát a posztteszt időpontjában és a vizsgálati alanyok számát. Az elemzés eredményei azt mutatták, hogy ahhoz, hogy egy vizsgálat elérje a 80 százalékos teljesítményt a kezelt és a kontrollcsoportok közötti különbségek kimutatására, a csoportok közötti különbségnek a poszt-teszt időpontjában legalább 8 százalékosnak (a legjobb vizsgálatokban) és akár 16 százalékosnak (a leggyengébb vizsgálatokban) is kell lennie. Ahhoz, hogy egy vizsgálat elérje a 80 százalékos hatásfokot a csoportok közötti különbségek kimutatására a pre-post változásban, a 46 kohorszból 22-nek 100 százaléknál nagyobb relatív pre-post csökkenésre lett volna szüksége. A 46 kohorszból 33-nak kevesebb mint 50 százalékos teljesítménye volt a szerhasználat 50 százalékos relatív csökkenésének kimutatására. Ezek az eredmények összhangban vannak más felülvizsgálati eredményekkel (pl. Lipsey 1990), amelyek a kutatási témák széles körében hasonló hatalomhiányt mutattak ki. Úgy tűnik tehát, hogy bár a kutatók tisztában vannak a statisztikai teljesítmény fontosságával (különösen annak kiszámításának szükségességével, amikor kutatásokat javasolnak), valahogy nem jutnak megfelelő teljesítményhez az elvégzett tanulmányaikban. Ez a fejezet amellett érvel, hogy számos prevenciós tanulmány kudarca a megfelelő statisztikai teljesítmény fenntartásában annak köszönhető, hogy túl nagy hangsúlyt fektetnek a mintanagyságra (N), mint a statisztikai teljesítmény növelésének egyetlen, sőt legjobb módjára. Könnyen belátható, hogyan alakult ki ez a túlzott hangsúlyozás. A mintaméret könnyen manipulálható, előnye, hogy egyszerű módon kapcsolódik a hatalomhoz, és általában a kutató közvetlen ellenőrzése alatt áll, kivéve a pénzügyek vagy az alanyok elérhetősége által támasztott korlátokat. A teljesítmény növelésének másik lehetősége a hipotézisvizsgálathoz használt alfa növelése, de mivel nagyon kevés kutató veszi komolyan a hagyományos .05-nél sokkal nagyobb szignifikancia-szinteket, ezt a stratégiát ritkán alkalmazzák. Természetesen a minta mérete fontos, és e fejezet szerzői nem javasolják, hogy a kutatók megszüntessék a minta méretének gondos kiválasztását. Inkább azt állítják, hogy a kutatóknak nem szabad korlátozniuk magukat az N növelésére, hogy növeljék a hatalmat. Fontos, hogy további intézkedéseket tegyenek a teljesítmény fenntartása és javítása érdekében, a kezdeti mintaméret megfelelőségének biztosítása mellett. A szerzők két általános stratégiát javasolnak. Az egyik stratégia magában foglalja a hatékony kezdeti mintaméret fenntartására tett kísérletet, hogy a teljesítmény ne vesszen el feleslegesen. A másik stratégia a statisztikai erőt meghatározó harmadik tényező, a hatásméret maximalizálására irányuló intézkedések megtétele.