A hipotézisvizsgálat folyamatát végiggondolva nem nehéz belátni, hogy a nullhipotézisre vonatkozó döntésünk nem lesz feltétlenül helyes, hiszen előfordulhat, hogy bár a H₀ igaz, azonban a próbafüggvénynek az adott mintából számított értéke a kritikus tartományba kerül. Ilyenkor a fent leírtak alapján a nullhipotézist annak ellenére elutasítjuk, hogy az a valóságban igaznak bizonyul. Ezt a típusú hibát elsőfajú hibának hívjuk, és mértéke pontosan a szignifikanciaszinttel, azaz α-val lesz egyenlő.

 Ennek azonban a fordítottja is előfordulhat, azaz hogy a nullhipotézis nem igaz, de a próbafüggvény értéke mégis az elfogadási tartományba esik. Ez szintén hibás döntés, amit a szakirodalom másodfajú hibának nevez. Bekövetkezésének valószínűségét pedig β-val jelöljük. 

Miért kell szigorúbbnak lenni α kockázat esetén?

 Azért, hogy elkerüljük az idő előtti „leállást”, hiszen ekkor tévesen azt feltételezzük, hogy bekövetkezett az a változás, amelyet el akartunk érni. Ellenkező esetben viszont tovább folytatjuk az akcióinkat, de biztosan újra teszteljük az eredményeket (ekkor „csupán” lassabban haladunk vagy több erőforrást használunk fel a szükségesnél, így β esetén valamivel megengedőbbek vagyunk).

Miért végzünk hipotézisvizsgálatokat Lean Six Sigma folyamatfejlesztés során?

Milyen lépésekből áll a végrehajtása?