當適合度值顯示時，如同分佈配適比較圖所示，則會針對排序方法和配適分佈的部分組合顯示 p 值。這些表示出實際配適與該配適測試及分佈之理論配適的符合程度 (請參閱適合度以取得詳細資訊)。使用卡方方法時，會顯示出所有連續及離散分佈的 p 值。使用 Anderson-Darling 或 Kolmogorov-Smirnov 方法時，也會針對下列連續分佈顯示 P 值：常態、指數、邏輯式、最大極端、最小極端、均勻、伽瑪、Weibull 和對數常態。適用於其他分佈的 P 值目前正在開發中。
由於 Anderson-Darling 和 Kolmogorov-Smirnov 統計資料的 p 值會受到所配適之資料點的數量影響，因此會使用調整公式，以取得指定樣本大小的漸近 Anderson-Darling 和 Kolmogorov-Smirnov 統計資料。樣本數量減少時，配適參數和所計算的 p 值品質會變差。目前，Crystal Ball 至少需要 15 個資料點，才能配適所有分佈。