بیشترین بهینگی (تبارزایی)
واکاوی

یک واکاوی (تحلیل) بیشترین بهینگی بسیار راحت و سرراست است. درخت‌ها بر اساس درجه و میزان بهینه بودن توزیع کاراکترها امتیاز دهی می‌شوند. بهینه‌ترین درخت به عنوان درختی که طبق فرض روابط بین تاکسون‌ها را بیان می‌کند انتخاب می‌شود.
درختها با استفاده از الگوریتم ساده‌ای که، مشخص می‌کند چند گام برای توضیح دادن توزیع بین هر کاراکتر از داده‌ها لازم است ارزیابی می‌شوند. یک قدم لزوماً یک تغییر از یک وضعیت در یک کاراکتر به وضعیتی دیگر است، اگرچه با کاراکترهای مرتب بعضی از انتقال‌ها به بیش از یک گام نیاز دارند. بر خلاف عقیدهٔ عموم الگوریتم به‌طور صریح به گره‌ها وضعیت کاراکترها را نسبت نمی‌دهد: کمترین قدم‌ها می‌توانند شامل چندین مقداردهی و توزیع انتقال با هزینهٔ مساوی باشند و چیزی که بهینه می‌شود تعداد کل تغییرات است.
تعداد درخت‌های تبارزایشی ممکن برای هشت تاکسون یا بیشتر، بسیار بیشتر از این است که تماماً قابل جستجو باشند؛ بنابراین تعدادی از الگوریتم‌ها برای جستجو بین درخت‌های ممکن به وجود آمدند. بسیاری از این روش‌ها بر این اساس اند که ابتدا یک درخت اولیه می‌سازند و سپس این درخت را تغییر می‌دهند تا ببینند آیا درختی با امتیاز بیشتر بدست می‌آورند یا خیر.
درختهایی که از جستجوی پارسیمنی بدست می‌آیند بدون ریشه‌اند: آن‌ها هرگونه ارتباط ممکن بین تاکسون‌ها را نمایش می‌دهند اما فاقد هرگونه اطلاعات در مورد زمان نسبی انشعاب از یکدیگر هستند. یک شاخهٔ خاص توسط کاربر به عنوان ریشه انتخاب می‌شود. سپس این شاخه از بقیه شاخه‌های درخت به بیرون می‌آید تا در نهایت با یکدیگر یک گروه وابسته به یک ریشه تشکیل دهند. این نوعی از زمان نسبی را برای درخت بیان می‌کند. انتهاب نادرست ریشه می‌تواند منجر به روابط ناصحیح روی درخت شود، حتی اگر شکل بدون ریشهٔ درخت درست بوده باشد.
جک نایفینگ Jackknifing و بوت استرپینگ که از روش‌های شناخته شدهٔ بازنمونه‌گیری هستند توسط تحلیل پارسیمنی به کار بسته شده‌اند. جکنایف که شامل بازنمونه‌گیری بدون جایگذاری است می‌تواند روی تاکسون‌ها یا کاراکترها به کار بسته شود. در حالت اول، یعنی بازنمونه‌گیری روی تاکسون‌ها، تفسیرش ممکن است پیچیده شود؛ زیرا متغیر مورد نظر درخت است و مقایسه درخت‌هایی با تاکسون‌های مختلف کار ساده‌ای نیست.
بوت استرپ، که روش بازنمونه‌گیری با جایگذاری است، تنها روی کاراکترها استفاده می‌شود، زیرا اضافه کردن تاکسون‌های دوگانه نتایج یک تحلیل پارسیمنی را تغییر نمی‌دهد. بوت استرپ بیشترین کاربردش در تبارزایش است. هر دوی روش‌ها شامل تعدادی تکرار دلخواه ولی زیاد هستند؛ که هر تکرار شامل تغییر داده‌های اصلی و سپس تحلیل آنهاست. درخت‌های با بیشترین صرفه‌جویی از هر تحلیل انتخاب می‌شوند و معمولاً نتایج روی یک درخت با قانون موافقت عمومی ۵۰ درصد از اکثریت همراه با شاخه‌هایی که روی آن‌ها درصد درخت‌های بیشترین بهینگی به دست آمده از بوت استرپ برچسب‌گذاری شده‌است به نمایش در می‌آید. این درصد بوت استرپ (که برخلاف بعضی از گفته‌ها یک p-value نیست) به عنوان معیاری برای پشتیبانی استفاده می‌شود. به‌طور تکنیکی در واقع این معیاری برای قابلیت تکرارپذیری است، یا به عبارت دیگر احتمال اینکه اگر تاکسون‌ها دوباره نمونه‌گیری شوند شاخهٔ مذکور مجدداً بازیابی شود. داده‌های تجربی مربوط به انواع ویروسی پیشنهاد می‌دهند که درصد بوت استرپ تخمین خوبی برای قابلیت تکرارپذیری نیست، اما تخمین معقولی برای اندازه‌گیری دقت است. در حقیقت نشان داده شده‌است که درصد بوت استرپ به عنوان تخمین زننده‌ای از دقت، اریب است و این اریبی به‌طور میانگین منجر به کم تخمین زدن اطمینان می‌شود (بطوری‌که ۷۰ درصد پشتیبانی ممکن است در واقع ۹۵ درصد اطمینان را نشان دهد). اگرچه، جهت اریبی در موارد خاص نمی‌تواند تعیین شود، بنابراین فرض اینکه مقادیر بالای پشتیبانی بوت استرپ نشان دهندهٔ مقادیر بالاتری از اطمینان اند گارانتی نشده‌است.