Lorsque des valeurs de qualité de l'ajustement sont affichées, comme dans le graphique de comparaison de l'ajustement de la loi, les p-valeurs apparaissent pour certaines combinaisons de méthodes de classement et de lois ajustées. Elles traduisent le degré de conformité de l'ajustement réel par rapport à un ajustement théorique réalisé pour ce test et cette loi (pour plus d'informations, reportez-vous la section « Qualité de l'ajustement”). Lorsque la méthode de Khi-carré est utilisée, les p-valeurs sont affichées pour toutes les lois continues et discrètes. Lorsque la méthode d'Anderson-Darling ou de Kolmogorov-Smirnov est utilisée, les p-valeurs apparaissent également pour les lois continues suivantes : normale, exponentielle, logistique, extrême maximale, extrême minimale, uniforme, gamma, Weibull et log-normale. Les p-valeurs des autres lois sont en phase de développement.
Puisque les p-valeurs des statistiques Anderson-Darling et Kolmogorov-Smirnov sont influencées par le nombre de points de données ajustés, une formule d'ajustement permet d'obtenir la statistique asymptotique Anderson-Darling et Kolmogorov-Smirnov pour une taille d'échantillon spécifique. La qualité des paramètres ajustés et de la p-valeur calculée se dégradent au fur et à mesure que la taille de l'échantillon diminue. A l'heure actuelle, Crystal Ball requiert 15 points de données pour ajuster toutes les lois.
Pour ajuster plusieurs ensembles de données, utilisez l'outil d'ajustement du lot.