Eine Besonderheit der Tabellen stellt der Z-Wert dar. Dieser ist entweder einem Wilcoxon-Rangsummentest (2 Zeilen) oder einem Kruskal-Wallis-Test (3 oder mehr Zeilen) entnommen. Beide Verfahren testen gegebene unbekannte Distributionen auf Ungleichheit. Testwert (Zielvariable) ist jeweils immer der durchschnittlich erreichte Mittelwert des Objective Scores einer Parameterkombination. Der Z-Wert beschreibt hierbei die Fehlerwahrscheinlichkeit der getesteten Hypothese. Ist diese unterhalb eines gegebenen Schwellenwertes - in dieser Arbeit üblicherweise 0,01; also 1% - so können die Distributionen als verschieden angesehen werden. Ist die Fehlerwahrscheinlichkeit größer als der Schwellenwert, so ist die Ungleichheitshypothese falsch und muss verworfen werden.