翁志銘

　　改善人員在進行改善時，必須蒐集數據並分析判斷改善前後的平均水準差異是否大到足以推論實驗因子條件的改變可以產生顯著差異，並根據此結論以決定是否變更現況的條件。顯著性檢定便是經常使用來從數字中獲得有意義的資訊，進而協助改善人員作成重要結論的統計推論方法之一。 　　本文特別利用簡單比較實驗的個案，配合顯著性檢定進行的基本步驟，說明統計假設、顯著水準、檢定統計量和累積機率值﹙p值﹚等重要觀念與實務意義，以及顯著性檢定的推論結果可能面臨的兩種錯誤類型，同時提醒注意統計顯著性﹙statistical significance﹚與實務顯著性﹙practical significance﹚之間的區別。