Якщо значення p (ймовірність) для статистики Андерсона-Дарлінга менше 0,05, є статистичні докази того, що дані не розподілені за нормою. Якщо значення p є більше 0,20, можна зробити висновок, що дані розподілені нормально. Для значень p між 0,05 і 0,20 може знадобитися більше даних.

Значення p — це міра ймовірності того, що нульову гіпотезу було відхилено, хоча насправді нульова гіпотеза вірна. Розмірковуючи про стандартний нормальний розподіл (дзвоноподібну криву), p-значення відповідає області під кривою, де екстремальні значення навряд чи є результатом випадковості.

P-значення розраховується з використанням вибіркового розподілу тестової статистики за нульовою гіпотезою, вибіркових даних і типу тесту, який виконується (тест з нижнім хвостом, тест з верхнім хвостом або двосторонній тест). P-значення для: тесту з нижнім хвостом визначається: p-значення = P(TS ts | H 0 вірно) = cdf(ts)

Про це свідчить рівень значущості 0,05 Ризик висновку, що дані не слідують за розподілом— коли фактично дані відповідають розподілу — це 5%.

У нормальному ймовірнісному графіку (також називається "нормальним графіком"), відсортовані дані наносяться на графік значення, вибрані так, щоб отримане зображення виглядало схожим на пряму, якщо дані розподілені приблизно нормально. Відхилення від прямої лінії свідчать про відхилення від нормального.

Щоб знайти значення p для оцінки того, чи відрізняється вибірка від сукупності, ви обчисліть площу під кривою вище або праворуч від вашого z-рахунку. Оскільки загальна площа під кривою дорівнює 1, ви віднімаєте площу під кривою під вашим z-рахунком від 1.