当显示拟合优度值时（如分布拟合比较图中所示），会为排名方法和拟合分布的某些组合显示 p 值。这些 p 值表示该拟合检验和分布的实际拟合与理论拟合相符的程度（有关详细信息，请参阅“拟合优度”）。使用卡方方法时，会为所有连续分布和离散分布显示 p 值。使用 Anderson-Darling 或 Kolmogorov-Smirnov 方法时，也会为以下连续分布显示 P 值。正态分布、指数分布、对数分布、最大极值分布、最小极值分布、均匀分布、Gamma 分布、Weibull 分布和对数正态分布。其他分布的 P 值正在开发中。
由于 Anderson-Darling 和 Kolmogorov-Smirnov 统计值的 p 值受到要拟合的数据点数量的影响，因此使用调整公式来达到给定样本大小的渐进 Anderson-Darling 和 Kolmogorov-Smirnov 统计。拟合参数的质量和计算出的 p 值会随样本大小的减少而逐渐恶化。目前，Crystal Ball 至少需要 15 个数据点来拟合所有分布。