Анализ потребностей пользователей в методах проверки статистических гипотез, реализованных в программе, показывает, что пользователям и программистам необходимо понимание, какие параметры выборок тестируют методы, для чего это нужно (эмпирические выборки описываются некоторым набором параметров, что позволяет отличить выборки друг от друга с уверенностью, измеряемой вероятностью) и какие из этого следуют выводы (например, почему у выборок с равными средними разные дисперсии). Имеет смысл разделить все методы на 3 группы по их назначению:
1. Сравнение параметров положения (среднее значение, медиана), выводятся односторонние и двухстороннее p-значения.
2. Сравнение параметров масштаба (дисперсия), выводятся односторонние и двухстороннее p-значения.
3. Сравнение любых параметров в комплексе (эмпирическая функция распределения, параметры положения и масштаба, эксцесс, асимметрия), имеет смысл выводить только двухстороннее p-значение, т.к. часть параметров может отличаться, часть нет.