O teste de hipóteses é um método estatístico para avaliar se os dados de uma amostra fornecem evidências suficientes para rejeitar uma suposição estabelecida sobre uma população ou processo.
In DMAIC projetos, as equipes usam testes de hipóteses para investigar causas suspeitas e avaliar mudanças no desempenho. A hipótese nula geralmente representa a ausência de diferença ou de associação. Antes de analisar os dados, a equipe define a comparação e seleciona um nível de significância, comumente 0,05. Um p-valor abaixo desse limite apoia a rejeição da hipótese nula sob as premissas do teste. Ele não mede a probabilidade de a hipótese nula ser verdadeira.
Por exemplo, uma equipe de contas a pagar pode testar se o tempo médio de processamento de faturas mudou após a introdução de um fluxo de trabalho de aprovação revisado. A análise deve levar em conta as diferenças na complexidade das faturas e se as observações são independentes. Comparar períodos incompatíveis com diferentes cargas de trabalho pode levar a uma conclusão equivocada. Um intervalo de confiança ajuda o avaliador a verificar se a redução estimada é grande o suficiente para justificar a implementação.
O teste de hipóteses se encaixa nas fases Analyze e Improve do DMAIC. A validação do sistema de medição estabelece se os dados subjacentes são adequados, enquanto o planejamento de experimentos pode estruturar comparações que investigam efeitos causais. A significância estatística isoladamente não estabelece uma causa-raiz ou um benefício financeiro. Um projeto de processamento de faturas ainda precisa de evidências que conectem a mudança no fluxo de trabalho à redução observada, com a capacidade liberada da equipe contabilizada separadamente da redução de despesas.
