통계가 꽤 복잡하기 때문에 많은 사람들이 데이터 분석을 통하여 아이디어를 내는 것에 대해

자신감을 없어한다. 그러나 작은 분석 하나가 회사의 수익개선에 커다란 효과를 줄 수 있다.

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모기 한마리 잡는데 코끼리 사냥총을 사용할 필요가 없듯이 보통의 문제들은
​15개나 되는 인자를 도출하여 완전배치법에 의한 실험계획을 실행할 필요가 없이
훨씬 간단한 분석으로 목적을 달성할 수 있다.

예를 들어, 비교적 단순한 Tool인 One Proportion 검정을 사용해서 회사의 Bottom line을

획기적으로 개선해보자. One Proportion 검정은 보통 어떤 주장이 틀렸음을 나타내거나 확정하는데

사용되는 기본적인 통계적 검정 방법이다.

만일 어떤 전자부품회사가 불량률이 1% 미만이라는 강력한 주장을 확인하려는 경우
코끼리 잡는 총을 사용할 것인지 파리채를 사용할 것인지 여러분이라면 어떤 선택을 하시겠습니까?

현장에가서 랜덤하게 샘플을 뽑아 One Proportion 검정을 실시하면 실제 불량률이 부품회사가 주장하는
불량률이 맞는지 맞지 않는지 간단하게 판단할 수 있다.

One Proportion 검정은 분석하려는 비율이 목표값과 같은지 어떤지를 알려 준다.
굳이 통계적 관점에 말하자면 신뢰구간도 계산할 수 있고 P<Po, P>Po, P≠Po와 같은

다른 세가지 대립가설도 사용할 수 있다.
그렇다면 이런 검정법이 어떻게 회사에 도움이 될까?
만일 여러분이 TV 제조회사의 품증보증팀장이라고 하자.

여러분 회사에서 생산하는 TV 불량률이 업계 평균인 0.045보다 나은지 알고 싶다고 하면,
현장에서 랜덤하게 1000대의 TV를 확인하여 불량이 30개 발견되었다면 불량률은 0.03이 된다. 

이제 편측 One Proportion 검정을 사용하는데 가설로서 Ho : p=0.045, Ha : p<0.045라고 정의한다
가설검정을 실행하면 p-value=0.0102 이 나오는데, 이 경우 여러분은 귀무가설인 p=0.045을 기각하고
여러분의 회사가 만드는 TV의 불량률은 업계평균 불량률보다 낮다라고 결론을 지을 수 있게된다.

회사의 품질을 수준을 보증하기 위해 어머어마한 통계와 시간이 필요한 것이 아니다
모기 한마리 잡는데 코끼리 사냥총을 사용할 필요가 없듯이 올바른 도구를 올바르게 사용하면
회사의 시간과 비용을 크게 절약하면서 목적을 달성할 수 있다.