Testowanie hipotez to metoda statystyczna służąca do oceny, czy dane z próby stanowią wystarczający dowód na odrzucenie określonego założenia dotyczącego populacji lub procesu.
W projektach DMAIC zespoły wykorzystują testowanie hipotez do badania przypuszczalnych przyczyn oraz oceny zmian w efektywności. Hipoteza zerowa zazwyczaj zakłada brak różnic lub brak związku. Przed przystąpieniem do analizy danych zespół określa kryteria porównania i wybiera poziom istotności, zazwyczaj 0,05. Wartość p poniżej tego progu daje podstawę do odrzucenia hipotezy zerowej przy założeniach danego testu. Nie mierzy ona jednak prawdopodobieństwa, że hipoteza zerowa jest prawdziwa.
Na przykład zespół ds. zobowiązań może przetestować, czy średni czas przetwarzania faktur zmienił się po wprowadzeniu zmodyfikowanego procesu zatwierdzania. Analiza musi uwzględniać różnice w złożoności faktur oraz to, czy obserwacje są niezależne. Porównywanie niedopasowanych okresów o różnym obciążeniu pracą może prowadzić do błędnych wniosków. Przedział ufności pomaga osobie weryfikującej ocenić, czy szacowana redukcja jest na tyle duża, aby uzasadnić wdrożenie.
Testowanie hipotez wpisuje się w fazy Analizy (Analyze) i Doskonalenia (Improve) metodyki DMAIC. Walidacja systemu pomiarowego pozwala ustalić, czy dane wyjściowe są odpowiednie, natomiast planowanie eksperymentów pozwala ustrukturyzować porównania badające związki przyczynowo-skutkowe. Sama istotność statystyczna nie świadczy o przyczynie źródłowej ani o korzyściach finansowych. Projekt dotyczący przetwarzania faktur nadal wymaga dowodów łączących zmianę procesu z zaobserwowaną redukcją, przy czym zwolnione moce przerobowe personelu należy rozliczać oddzielnie od zmniejszonych wydatków.
