Nogle Agile softwareudviklere ikke har en særlig stærk forståelse af de grundlæggende statistiske begreber . Dette kan føre til utilsigtede urigtige ved indberetning ydeevne testresultater. For eksempel kan en fejl i kommunikationen en statistisk middelværdi i stedet for en 95-percentil være forskellen mellem en ansøgning er klar til markedet versus det behøver betydelig ekstra arbejde. Således er det vigtigt at vide, hvordan man forbereder og udtrykke percentil målinger i et Agile udviklingsmiljø. Instruktioner
1

Udelukke outliers fra performance analyse. Software ydeevne datapunkter , der ikke passer normalfordelingen skævvrider muligvis statistiske resultater . Således i en Agile miljø, bør disse outliers fjernes , så de ikke påvirker de rapporterede præstationsmål .
2

Anvend percentiler til datasæt der passer til en klokkeformet kurve . I Agile softwareudvikling , demonstrere percentiler , hvor en bestemt ydelse datapunkt ligger i forhold til andre performance datapunkter. Men percentiler kun præcise deskriptiv statistik , når de underliggende data ikke skæv og har en normal fordeling . Således er resultater , der omfatter outliers ikke velegnet til percentil analyse.
3

Rapport handlingsrettede deskriptiv statistik . For Agile software udvikling og anvendelse effektivitetsstatistikkerne at være nyttige , bør de støtte forskellige konklusioner for ledelsen. For eksempel kan percentiler påvise den hastighed, hvormed websider indlæses med et givet antal brugere . Dette kan hjælpe ledelsen beslutte at forbedre site design eller investere i ekstra server kapacitet.
4

Present ydeevne statistik tydeligt. Det er bydende nødvendigt , at ydeevne statistikker kommunikeres præcist betragtning af størrelsen af ​​beslutninger , der skyldes applikationsudvikling rapportering. Således korrekt brug af percentil analyser og andre beskrivende statistik er afgørende for Agile softwareudvikling.