Benannt nach Robert Abelson, ehemals Statistikprofessor an der Yale University (USA). Sie beschreiben fünf Kriterien, die erfüllt sein müssen, damit ein durch statistische Daten gestütztes Argument als überzeugend gelten kann. Die Effekte sollten möglichst (1) eine gewisse Größe haben (Magnitude), (2) differenziert genug dargestellt sein (Articulation), (3) weitgehend generalisierbar sein (Generalizability), (4) neue Erkenntnisse liefern (Interestingness) und (5) glaubwürdig sein (Credibility). Aus den Anfangsbuchstaben lässt sich das Akronym MAGIC bilden. Deshalb werden die Kriterien auch als MAGIC-Kriterien bezeichnet.
Die Abelson Kriterien werden in allen Kurzreviews der CHU Research Group genutzt. Die Bewertung anhand der Kriterien kann sowohl im Rating Sheet als auch anhand der fünf Bewertungsfragen im jeweiligen Kurzreview genauer eingesehen werden (bspw. in unserem Kurzreview zu Chatbots im Unterricht).
Weiterführendes Basiswissen zu Effektstärken kann in unserem Handout nachgelesen werden.