查τ分布表，取α=0.05，自由度15-1=14，查表得：τ(1-α)(n-1)=1.7613。
因τ =1.572<1.7613，故未落入拒絕域，原假設H0(u≤3mg/L)成立，即認為該廠排放的廢水中的BOD含量符合規定要求。
類似地，其他環境保護與污染排放活動，通過監視或測量后需要進行分析判斷，以確定是否達到要求。
三、職業健康安全管理中的事故發生率預測
這一管理體系運行中筆者尚未發現應用“假設檢驗”的典型事例，但以概率預測的方法，制訂安全目標或事故預防措施的有不少。比如：用以往的事故記錄，推斷事故發生概率，預測事故發生，采取必要的防患措施。這在職業健康安全管理中常常遇到。
有關統計理論告知，事故的發生數，一般服從泊松分布，即一定時間或一定區域內或某一特定單位內的事故發生次數的概率以某一參數λ(特定單位一定時間內的平均值)按一定的統計規律計算。在安全管理中需要按此分布公式，根據歷史的記錄，進行事故發生概率的分析與考察，使領導和員工心中有數，并積極采取必要的防患措施，防止事故發生。GB/T28001-2001標準《職業健康安全管理體系 規范》的4.5.1中的規定：“被動性的績效測量，監視事故、疾病、事件和其他不良職業健康安全績效的歷史證據;――記錄充分的監視和測量的數據和結果，以便于后面的糾正和預防措施的分析�！惫�，這也是貫徹執行標準的需要，在此不妨舉例如下。
如：某礦業公司每季發生安全事故數X服從泊松分布，按歷史的事故記錄，公司每季度平均發生1.2起安全事故。故X服從λ=1.2的泊松分布。
泊松分布的概率公式為：
(x=0,1,2,……)。
考察或預測一個季度中發生0起，1起，2起，到7起事故的概率，為實施預防措施獲取必要的信息和基礎資料。
將λ=1.2，x=0～7分別代入上述公式，并列表如下：
x 0 1 2 3 4 5 6 7
p 0.301 0.362 0.216 0.087 0.026 0.006 0.002 0.000
上述統計表明：該公司每季發生1起事故的概率為最大，達0.362。但2起和3起的概率徒然下降，3起以后的概率在小數點2位，發生7起的概率幾乎為0。因此，對安全事故的預防措施應著眼于發生1至2起事故，過多或過強地采取預防措施將會明顯增加不必要的成本。這就是統計分析所要達到的目的。
一些企業/組織，對貫徹實施GB/T19001-2000 IDT ISO9001：2000中的8.4“數據分析”和8.1中“這應包括對統計技術在內的適用方法及其應用程度的確定”條文感到有困惑。其實這些企業/組織中存在著大量的可分析利用的數據，只是由于本身的人員條件不具備而沒能有效地開展。有的則是為了應付現場審核，搞幾張毫無意義的“排列圖”、“因果圖”，算是有了“統計技術的應用”。放著那些大量可利用的產品質量特性數據而不分析利用，也算是種資源浪費，感到可惜。糾正措施和對策方案的方向是什么?筆者認為，按標準中“6.2”條款要求實施，即適當地配置必要的人力資源和通過教學培訓等措施，使統計技術的應用取得滿意的成效。也使“管理體系”標準應用的有效性，得到實實在在的體現。
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