六西格玛培训必掌握的专业术语汇总（上）

ANOVA（ANalysis Of Variance）：变异数分析。一比较两个或以上的群体之间平均值的差异程度, 作为相关性辨别的方法。

Balanced Design：设计在每组试验中有相同的实验单位。

BB（Black Belt）：黑带。

Black Belt Certification：黑带认证。完成两个符合条件的项目后取得的认证。

Block：一群具有同构型的实验单位。

Blocking：一个试验在既定的顺序或条件下完成。任何有妨碍的因子并不会影响真正的结果或重要性。

Capability：能力，达成目标的过程中能维持下去的能力。

Cause & Effect Diagrams：因果关系图。能表达出一个结果及可能的原因两者关系的图表。

Center Points：以所有因子的最高及最低点的中点值来执行的实验。只能用在计量的数据。

CI（Confidence Interval）：信赖区间。响应的数值能真实代表母体，使人信赖的百分比程度。

Confounded Effects：不能被独立预测出的令人困惑的结果。

Confounding：一个或多个结果，无法明确的归因于某个因素或相互间的影响。

Control Chart：控制图。用来辨识一个控制下的操作过程的方法（在既定的统计范畴内）。

Cp（Process Capability）：衡量过程能力的指数 Cp = 公差(Tolerance) / 6s。

Cpk： Performance Capability Index – Cpk = (USL – mean)或(mean - LSL)的最小值除以3s。

CRD （Completely Randomized Design）：完全随机设计。在各种程度下，研究某个重要的因子，而实验以完全随机的顺序来执行，使不可控制的变因最小化。

CTQ Flow down：以非常严谨的方法分配需求，并评估比关键性的产品及其部门的能力。

CTQ（Critical To Quality）：关键品质参数。

Defect：一个用来衡量既定标准的参数，却无法符合其标准。

Defective （Part）：某个被用来衡量既定标准的部分，无法符合该标准的任何条件。单一的缺陷部分可能包含数个缺陷(defects)。

Degrees of Freedom：自由度，分析变异数的一个数值。相当一个独立于用来预测变量的信息个数。

Degrees of Freedom for Error：一个数值，用来分析变异数以预测过程中的干扰度。未对过程的干扰度加以预测，而决定何者是重要的变量及其影响程度，都是无效的。一个大约的衡量准则是，5的误差的自由度为极小值，相当于至少六次的重复。

DOA（Dead on Arrival）：客户接收时无法运作的产品。

DOE（Design of Experiments）：实验设计; 一群母体中的任何一项用来了解高度分配的因子。通常和因子设计有关。

DPMO（Defects Per Million Opportunities）：发现的缺陷个数除以(单位数乘每单位的机率)，乘以一百万。

DPPM（Defective Parts Per Million)：外部的阐述, ─缺陷单位个数除以总单位数，乘以一百万。在Cpk的基础下。

DPU（Defects Per Unit）：发现的缺陷个数除以实际衡量的单位数。

Duncan’s Method：邓肯法。一种统计方法，用以决定改变结果的因素其程度。

Effect：当一个因素的水准由低变为高时，对结果产生的平均变化。

Error：误差。过程中的固有变量。当其它变量保持不变时，结果产生的差异。（见noise）。

Estimate：在既定的水准及考量过程中所有因素的影响下，对某结果的预测。（见prediction）。

EVOP（EVolutionay OPeration）：渐进式操作。持续进行所设计的试验而不影响其效率的一种方式。

EWMA（Exponentially Weighted Moving Average）：指数加权移动平均。一个控制曲线法，利用历史数据的指数加权值最小值。

Experimental Region：实验范围。所有可能的因素组合产生可能的实验。亦称做“要素空间”(Factor Space)。

Experimental Unit：实验中被发现及用来衡量的单位。亦称做“分析单位”(unit of analysis)。

F Test：一项统计检定，用来决定两变量间是否有差异存在。

Factor：在实验中能改变的投入要素， 因子。可能以质（例如：附加的种类）或 量（例如：温度、气压）表示。

Factor, Fixed：如果要素的水准明确的被指定，则此要素称做固定的。结论只能以此要素来推论。结果具重要性。

Factor, Monitored：一项因素（通常是不可控制的，因此不能视为固定的。）在实验过程中发现，且与部分无法解释的变异相关联。

Factor, Nuisance：妨害的因子。一项已知会在过程中制造差异的因素﹔并无要求 调查这项因子，但亦不可使此因子影响其它重要变因产生的结果。（见blocking）。

Factor, Random：如果要素的水准是随机自母体值中选取时，则此因子称做“随机 的”。变异的组成要素具重要性。

Fixed Effects Factor：有选择地挑选出某水准下的因子。例如，以400度、450度、 500度来做为研究气温的结果。（与做Random Effects Factor比较。）Fractional 2k Designs：所有的要素都在低水准及高水平下做测试。

Fractional 3k Designs：所有的要素都在三种水准下测试：低、中、高。

Fractional Factorial Experiment：部分因子试验。DOE的集合，只部分探究数个 变量中的两种水准。用来遮蔽住许多琐碎的变量，而集中焦点于主要控制过程的少而重要的变量。

Full Factorial Experiment：全部因子试验。DOE的集体，探究数个变量中的两种 水准，并可取得对主要及相互影响的结果之了解。

Gage R&R：某分配的所有变异百分比的分析，此分配可归因于衡量系统中的变异。

Gage Repeatability：当操纵者利用相同的gage衡量此明显的特性时，可得到相同 的变异。

Gage Reproducibility：当衡量相同部分的特性时，由不同的操作者以相同的gage 衡量其平均变异。

Generator：一个用来创造部分因子设计的相互影响作用。

GLM（General Linear Model）：一个ANOVA的形式，可允许实验设计中些许程 度的不平衡。

HALT（Highly Accelerated Life Testing）：为达可靠的设计所用的数种方法中的一种。其概念为测试某产品致其极端（失败）条件，找出失败的根本原因，改善设计，并重复程序。

Histogramv：长条图。表示所搜集资料分布情形的条状图。

Hypothesis：前提，假说。一项利用统计方法来测试的声明。此假设可能被拒绝，或因无够充分的证据而被拒绝。

Interaction：在某情况下，一项因子对某结果影响的水准不同于第二项因子的不同水准。有双向相互影响，三向相互影响等。

IX-MR（Individual X and Moving Range）：一个有连续数据点的控制曲线，并有点之间的等级图表。

Kutosis：峰度。是描述某变量所有取值分布形态陡缓程度的统计量。峰度为0表示其数据分布与正态分布的陡缓程度相同；大于0表示比正态分布高峰更加陡峭，为尖顶峰。

Level：某因子的数值或设定。可以是质（如：附加A和附加B）或量（如：1000磅平方英吋，2000平方英吋）。

LSD（Latin Square Design）：一种实验设计，研究其中的一项重要变因，并排除两项干扰因素。