Hypoteesin testaus on tilastollinen menetelmä, jolla arvioidaan, antavatko otosdata riittävästi näyttöä perusjoukkoa tai prosessia koskevan oletuksen hylkäämiseksi.
In DMAIC -projekteissa tiimit käyttävät hypoteesitestejä epäiltyjen syiden tutkimiseen ja suorituskyvyn muutosten arviointiin. Nollahypoteesi edustaa yleensä sitä, ettei eroa tai yhteyttä ole. Ennen datan analysointia tiimi määrittelee vertailun ja valitsee merkitsevyystason, joka on yleensä 0,05. Tämän kynnyksen alittava p-arvo tukee nollahypoteesin hylkäämistä testin oletusten puitteissa. Se ei mittaa todennäköisyyttä sille, että nollahypoteesi on tosi.
Esimerkiksi ostoreskontratiimi voisi testata, muuttuiko laskujen keskimääräinen käsittelyaika uudistetun hyväksyntätyönkulun käyttöönoton jälkeen. Analyysissa on otettava huomioon laskujen monimutkaisuuden erot ja se, ovatko havainnot riippumattomia. Vertailukelvottomien ajanjaksojen ja erilaisten työmäärien vertaaminen voi johtaa harhaanjohtavaan johtopäätökseen. Luottamusväli auttaa arvioijaa päättelemään, onko arvioitu vähennys riittävän suuri oikeuttamaan toteutuksen.
Hypoteesin testaus sijoittuu DMAIC-prosessin Analyze- ja Improve-vaiheisiin. Mittausjärjestelmän validointi varmistaa, onko taustalla oleva data sopivaa, kun taas koe-editointi (DOE) voi strukturoida vertailuja syy-seuraussuhteiden tutkimiseksi. Tilastollinen merkitsevyys yksinään ei osoita juurisyytä tai taloudellista hyötyä. Laskujenkäsittelyprojekti vaatii silti näyttöä, joka yhdistää työnkulun muutoksen havaittuun vähennykseen, ja vapautunut henkilöstökapasiteetti on huomioitava erillään pienentyneistä menoista.
