Testování hypotéz je statistická metoda zaměřená na posouzení, zda data ze vzorku poskytují dostatečné důkazy k zamítnutí stanoveného předpokladu o populaci nebo procesu.
V projektech DMAIC používají týmy testování hypotéz k prozkoumání podezřelých příčin a vyhodnocení změn výkonnosti. Nulová hypotéza obvykle představuje stav bez rozdílu nebo bez souvislosti. Před analýzou dat tým definuje srovnání a zvolí hladinu významnosti, běžně 0,05. Hodnota p-value pod touto hranicí podporuje zamítnutí nulové hypotézy za předpokladů daného testu. Nemerí pravděpodobnost, že je nulová hypotéza pravdivá.
Tým účetnictví může například testovat, zda se průměrná doba zpracování faktur změnila po zavedení revidovaného schvalovacího postupu. Analýza musí zohlednit rozdíly v složitosti faktur a to, zda jsou pozorování nezávislá. Srovnávání nesrovnatelných období s různým pracovním zatížením může vést k zavádějícímu závěru. Interval spolehlivosti pomáhá hodnotiteli posoudit, zda je odhadované snížení dostatečně velké, aby odůvodnilo implementaci.
Testování hypotéz patří do fází Analyze a Improve metodiky DMAIC. Validace systému měření ověřuje, zda jsou podkladová data vhodná, zatímco plánování experimentů může strukturovat srovnání zkoumající příčinné efekty. Statistická významnost sama o sobě neprokazuje kořenovou příčinu ani finanční přínos. Projekt zpracování faktur stále vyžaduje důkazy spojující změnu pracovního postupu s pozorovaným snížením, přičemž uvolněná kapacita personálu se započítává odděleně od snížených výdajů.
