Hypothesis 테스트는 6 Sigma 프로젝트에서 사용 된 통계적 방법입니다. 프로세스가 예상되거나 개선이 필요한 경우를 결정합니다. 프로세스 매개 변수에 대한 가정을 평가함으로써 데이터 중심 결정을 내릴 수 있습니다.

Hypothesis 테스트

Hypothesis 테스트는 두 개의 계산서의 공식화에 포함: null hypothesis (H0]) 및 대안 hypothesis (H1]). null hypothesis는 영향을 미칩니다 또는 차이, 대안은 뜻깊은 변화 또는 효력을 건의합니다.

6 Sigma Projects의 실제 가이드라인

효과적으로 6개의 시그마에 있는 hypothesis 테스트를 사용하려면, 다음 단계를 따르십시오:

  • 문제를 정의하고 테스트 프로세스 매개 변수를 확인합니다.
  • 공정에서 데이터의 대표 샘플을 수집합니다.
  • 데이터 유형과 샘플 크기에 따라 적절한 통계 테스트를 선택하십시오.
  • 설정 중요성 수준 (α), 일반적으로 0.05.
  • 테스트 통계를 계산하고 중요한 값에 비교합니다.
  • p-value 또는 test 통계를 기반으로 프로세스에 대한 결론을 내립니다.

Hypothesis 테스트의 일반적인 계산

키 계산은 z-score 또는 t-score와 같은 테스트 통계를 결정하고 p-value를 나타냅니다. 이 계산은 큰 샘플 또는 작은 샘플의 t-test와 같은 사용 된 테스트 유형에 따라 다릅니다.

예를 들어 z-test에서, 테스트 통계는 다음과 같이 계산됩니다.

z = (샘플 평균 - 가설 평균) / (표준 편차 / √ 샘플 크기)

z-value의 결과는 null hypothesis가 거부되면 결정하는 중요한 값과 비교됩니다.