分析阶段常要回答一个问题：两批数据的差异，是过程真的变了，还是碰巧如此。凭眼睛比大小很容易误判，假设检验提供的是一套相对客观的判断方法。
一、它解决什么问题
样本带随机性，直接比平均值的做法不可靠。今天这批比昨天高一点，可能只是抽样波动，也可能是真的变了。假设检验就是在这两者之间做区分。
它的基本逻辑是：先假设两者没有差异，再看按这个假设观察到的结果出现的可能性有多大。可能性很小，就有理由怀疑假设不成立。
二、常见方法有哪些
按比较对象不同，常用方法有比较均值、比较比例、比较波动等；按数据结构不同，又分单样本、双样本、配对等方式。选哪种，取决于你要比较什么、数据什么形态。
方法选错，结论就偏。先用一张表把研究问题与数据结构对齐，再挑方法，比凭印象套公式稳。
三、结论怎么解读
结果里常出现一个表示差异显著性的数值。它的含义是“如果原假设成立，看到当前结果的可能性”。数值小，说明差异不太像偶然。
要注意，数值小不等于差异大。样本足够大时，微不足道的差异也可能显得显著。因此结论要结合业务意义看，不能只盯统计结果。
四、容易踩的坑
一是数据不满足方法的前提就硬算；二是反复试不同方法直到得到想要的结论；三是把统计显著当成业务上重要。这三种做法都会让结论不可靠。
把前提检查、方法选择与业务判断三件事做全，分析才有说服力，也经得起别人复核。
五、它在项目里怎么用
在六西格玛项目里，假设检验常用来验证原因是否成立、对策是否有效。比如改进前后各取一批数据，检验差异是否真实存在。
值得注意的是，检验只告诉你差异在不在，不告诉你差异为什么在。找出机制、落到过程因素上，才算完成分析。
六、不会统计怎么办
不必从推导公式入手。理解每个方法回答什么问题、适用什么数据、结论怎么读，就能应付多数项目场景。
借助统计软件跑结果，把精力放在数据质量与业务解读上。工具只是手段，判断才是核心。中研供应链在六西格玛培训中会按这个思路讲统计工具。
七、常见疑问
Q：样本要多大？视方法与预期差异而定，太小容易看不出问题。
Q：数据不正态怎么办？选非参数方法或先做处理。
Q：显著就一定重要吗？还要看差异的业务含义。
Q：能手工算吗？简单情形可以，实际项目多用软件。
Q：结论矛盾怎么办？回查数据与方法前提。
八、结语
假设检验是帮你少下错结论的工具，不是用来装点报告的。理解它的用途与边界，分析才扎实。中研供应链在六西格玛工具辅导中会结合案例带学员读结果，把统计结论落到业务判断上。
九、把结论讲给外行听
分析做完，结论迟早要讲给不懂统计的人听。与其堆术语，不如说清一句话：这个差异是真实的，还是碰巧如此。
能用大白话把结论说明白，说明你自己是真的理解了。把复杂的东西讲简单，本身就是一种能力。
这也是项目汇报里很实用的一项本事。评审时，能清楚说明判断依据的人，通常更容易获得认可。
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