O teste de hipóteses é um método estatístico para avaliar se os dados de uma amostra fornecem evidências suficientes para rejeitar uma suposição definida sobre uma população ou processo.
In DMAIC projetos, as equipas utilizam testes de hipóteses para investigar causas suspeitas e avaliar mudanças no desempenho. A hipótese nula representa normalmente a ausência de diferença ou de associação. Antes de analisar os dados, a equipa define a comparação e seleciona um nível de significância, geralmente de 0,05. Um p-valor abaixo desse limite apoia a rejeição da hipótese nula sob as pressuposições do teste. Não mede a probabilidade de a hipótese nula ser verdadeira.
Por exemplo, uma equipa 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 revisto. A análise deve ter em conta as diferenças na complexidade das faturas e se as observações são independentes. Comparar períodos não correspondentes com diferentes cargas de trabalho pode levar a uma conclusão enganosa. Um intervalo de confiança ajuda o revisor a avaliar se a redução estimada é suficientemente grande para justificar a implementação.
O teste de hipóteses enquadra-se nas fases de Analisar (Analyze) e Melhora (Improve) do DMAIC. A validação do sistema de medição estabelece se os dados subjacentes são adequados, enquanto o planeamento de experiências pode estruturar comparações que investigam efeitos causais. A significância estatística, por si só, não estabelece uma causa-raiz ou um benefício financeiro. Um projeto de processamento de faturas continua a necessitar de evidências que relacionem a alteração do fluxo de trabalho à redução observada, devendo a capacidade libertada da equipa ser contabilizada separadamente da redução de despesas.
