Noen Agile software utviklere ikke har en spesielt sterk forståelse av grunnleggende statistiske begreper . Dette kan føre til utilsiktede misrepresentations ved rapportering av ytelse testresultater . For eksempel kan en feil i å kommunisere et statistisk gjennomsnitt i stedet for en 95-persentilen være forskjellen mellom en søknad være klar for markedet versus det trenger betydelig merarbeid . Derfor er det viktig å vite hvordan du skal forberede og uttrykke persentil målinger i en Agile utviklingsmiljø . Instruksjoner
en

er eksklusiv uteliggere fra analyse . Programvare ytelse datapunkter som ikke passer normalfordelingen kan skjeve statistiske resultater. Derfor, i en Agile miljø , bør disse uteliggere bli eliminert slik at de ikke påvirker de rapporterte arbeidsmål .
2

Påfør persentiler til datasett som passer en klokkekurve . I Agile programvareutvikling , persentiler demonstrere hvor en bestemt ytelse data punktet ligger i forhold til andre ytelse datapunkter . Men persentiler er bare nøyaktig beskrivende statistikk når de underliggende dataene ikke er skjev og har en normal fordeling . Dermed Resultatene er som inkluderer uteliggere ikke godt egnet for persentil analyse.
3

Rapporter handlekraftige beskrivende statistikk . For Agile software utvikling og anvendelse ytelse statistikk for å være nyttig , bør de støtte ulike konklusjoner for ledelse. For eksempel kan prosenttiler demonstrere hastigheten som websider lastes med et gitt antall brukere. Dette kan hjelpe ledelsen bestemmer seg for å forbedre nettstedet design eller investere i ekstra server kapasitet .
4

Present ytelsesstatistikk klart . Det er viktig at ytelse statistikk kommuniseres nøyaktig gitt omfanget av beslutninger som følge av applikasjonsutvikling rapportering. Dermed riktig bruk av persentil analyse og andre beskrivende statistikk er avgjørende for Agile programvareutvikling.