Der theoretische Teil sämtlicher Lehrabschlussprüfungen in Handwerk und Industrie wird in programmierter Form durchgeführt. Zunehmend gilt das auch für Wissensprüfungen in Hochschulen und Universitäten. Nicht immer aber wird die Qualität der dabei eingesetzten Alternativantworten einer Distraktorenanalyse unterzogen. Als gute Distraktoren (lat. distrahere = zerstreuen, schwankend machen, nach verschiedenen Seiten hinziehen) gelten Alternativantworten, die eindeutig falsch, dennoch aber in hohem Maße plausibel sind, so dass sie auf Probanden, die die richtige Lösung nicht kennen, eine gewisse Anziehungskraft ausüben. Hierbei sollten die auf die einzelnen Distraktoren entfallenden Antworten mit möglichst gleicher Häufigkeit bzw. Wahrscheinlichkeit auftreten. Mit den hier vorliegenden Tabellen kann ohne jede Rechenarbeit festgestellt werden, inwieweit die Besetzungen einzelner Distraktoren zur Wahrscheinlichkeit des Vorliegens oder des Abweichens von einer Gleichverteilung beitragen, und welche der einzelnen Distraktoren bei anzunehmender Abweichung von der Gleichverteilung als unter- oder überbesetzt gelten müssen. Hierzu muss in der Tabelle lediglich die Zahl NF der auf eine Alternative entfallenden Falschantworten aufgesucht und in den Spalten d = 2, 3, 4 oder 5 Distraktoren der UGA- und der OGA-Wert abgelesen werden. Die gewünschte Gleichverteilung liegt vor, wenn die betrachteten Distraktorenwerte im Intervall liegen. Um dies auch für Tests mit einer eventuell recht großen Zahl falscher Lösungen problemlos durchführen zu können, werden die Tabellen der Auflage des Jahres 2015 um Werte der falschen Lösungen NF auf bis zu NF = 1000 erhöht. Ferner werden die signifikanten Distraktorenintervalle mit p =0,05 durch hochsignifikante Intervalle mit p= 0,01 ergänzt. Außerdem wird, herkömmliche Aufgabenanalysen ergänzend, ein Verfahren vorgestellt, mit dem die durchschnittliche Wissens- und Ratequote bei der Lösung von Mehrfachwahlaufgaben in Abhängigkeit von der durchschnittlichen Trefferquote - sie entspricht dem Schwierigkeitsgrad eines Testes - geschätzt werden kann.