MBB（Master Black Belt）：6σ的訓(xùn)練師和顧問師


Mean：衡量一項變數(shù)的中間趨勢。原點的第一項要素。


Mean Square：在ANOVA表中的某欄，代表由不同來源的變因?qū)е陆Y(jié)果的差異。


Mean Square Error：在ANOVA表中的某項，代表所有因子在給定的水準(zhǔn)下，結(jié)果所產(chǎn)生的差異。預(yù)測由于干擾（誤差）對結(jié)果產(chǎn)生的差異。


Minitab：目前許多人所選擇的統(tǒng)計分析應(yīng)用軟件。


Multiple Comparison Procedure：一種用來決定因子在何種水準(zhǔn)下導(dǎo)致結(jié)果改變的統(tǒng)計方法。例如：Fisher法、Duncan法、Scheffe法。


Multi-Vari Analysis：一種圖解法，將過程中的變化來源拆解為他們基本的組成成分。這種技巧用于初步移除多而瑣碎的因子，并準(zhǔn)備替代的因子作為設(shè)計的實驗。


Multivariate Statistical Methods：統(tǒng)計工具，用來分析一組變量以決定他們對數(shù)種結(jié)果的影響。包括一組多樣的統(tǒng)計工具，例如回歸、成分法則、因子分析、群組、分別分析。


Nested Design：一項實驗設(shè)計，其中一種因子因其它變量而設(shè)定多種水準(zhǔn)。例如：不同廠商提供不同批次。附加物的不同水準(zhǔn)等。


Noise：一過程中固有的變因。代表當(dāng)不改變?nèi)魏我蛩貢r，結(jié)果的改變。


Normal Distribution：常態(tài)分配，一種鐘狀的機(jī)率曲線，描述許多自然的過程。當(dāng)情況一再重復(fù)且平均發(fā)生時。


Normal Probability Plot：一種圖標(biāo)法，用來研究樣本是否來自一個常態(tài)分配的母體。通常用來檢驗利用ANOVA的正確性。


One-Way ANOVA：分析單項因素在不同水準(zhǔn)下所生的變異。（見ANOVA）。


Optimization：從過程中找出最希望的結(jié)果下，其因子和水準(zhǔn)的組合。


Pareto Chart：以一般公制單位（次數(shù)、元額、時間等）表示事件的條狀圖。


Plackett-Burman Design：一種設(shè)計的實驗，用來篩選樣本需要的最小量。通常只調(diào)查主要的影響，而不預(yù)測相互間的影響。


Point Estimate：點估計值。判斷某種預(yù)言或預(yù)定的響應(yīng)的最好單一值，應(yīng)該與信心和/ 或預(yù)言同時使用。


Pre-control：預(yù)先控制。當(dāng)流程開始時，建立統(tǒng)計上合理可能性的優(yōu)勢的一種方法。


Prediction Interval：預(yù)言距離。反應(yīng)值的信賴百分比范圍就是未來觀察值會落在的范圍內(nèi)。


Prediction：預(yù)言。用于所有已知因素的一套標(biāo)準(zhǔn)的最佳評估響應(yīng)。


Process Demographics：人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)流。產(chǎn)生響應(yīng)的時候期間各種因素條件/ 狀態(tài)的清單。這些幫助我們理解過程的范圍也許可排除問題。


Random Effects Factor：隨機(jī)影響因素。隨意地從可定義母體選擇層次的一個因素。 舉例來說，從五批生產(chǎn)量中任意選擇一批調(diào)查其影響 (固定影響因素的比較)。


Randomization：隨機(jī)選擇。實驗這行中將次序混合完全實用。


Randomized Block Design：集區(qū)隨機(jī)實驗。調(diào)查興趣的因素及一個令人討厭的事物因素其相對阻塞的實驗 。


Repetition：再現(xiàn)性。在一個處理結(jié)合上執(zhí)行幾個實驗單元。 與復(fù)制形成對比。


Replication：重復(fù)性。反復(fù)的執(zhí)行一些相同的實驗情況；提供了制程中噪音的評估。


Residuals：殘余。在既定的因素情況下，觀察的反應(yīng)和預(yù)定的反應(yīng)之間的差異 。用于模型證實和過程 的調(diào)查。


Resolution：解答。部分因子設(shè)計的描述，提供因素間相互影響的程度。


Response：反應(yīng)。實驗期間量測過的制程輸出。


RSM（Response Surface Methodology）：反應(yīng)曲面法。實驗設(shè)計中一門檢查和理解這些極少的曲率。子集包括中央合成設(shè)計在星星或者面上的點。


R-Square：判定系數(shù)。在反應(yīng)中變異百分比由控制的因素來解釋。


Run：一套過程條件由規(guī)定實驗方面所有因素的層次定義。同樣, 叫作處理結(jié)合。


Run chart：經(jīng)營圖表。提供一些統(tǒng)計分析能力和機(jī)率資料的連續(xù)時間序列圖。


Scatter Plot：散布圖表。顯示兩個變異數(shù)間關(guān)系的圖表(dot plot)。


SCN（Supplier Change Notice）： 供貨商變革通知。要求改變一個購買部分的訊息裝置，由供貨商對企業(yè)開始, 或是企業(yè)對供貨商開始。


Screening Experiment：篩選實驗。用來描述一過程的技術(shù) (通常為因素標(biāo)準(zhǔn)的變化呈現(xiàn)反應(yīng)中的線性變化) (與 RSM作比較).


Sigma：標(biāo)準(zhǔn)差。使用具有一套變異數(shù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計計算。其值為變異數(shù)的平方根。


Signal to Noise Ratio：訊號噪聲比。當(dāng)因素標(biāo)準(zhǔn)中沒有變化時，由于改變與可變性相關(guān)的因素標(biāo)準(zhǔn)取決于反應(yīng)中的可變性的一個比例 。


Skewness：偏度。描述某變量取值分布對稱性的統(tǒng)計量，能夠影響使用ANOVA的有效性。偏度為0表示其數(shù)據(jù)分布形態(tài)與正態(tài)分布偏度相同；大于0表示為正偏或右偏，即有一條長尾巴拖在右邊。


SPC（Statistical Process Control）：統(tǒng)計流程管理。對希望的狀態(tài)在修正以后，使用安定性最好的監(jiān)控流程。


Trivial Many：長期被認(rèn)為在流程上會有影響的因素，但實際上說明了成果上很少的差異。


T-Test：正常的母體下，樣本平均數(shù)的統(tǒng)計比較 。


Two-Way ANOVA：雙因子變異數(shù)分析。為以若干標(biāo)準(zhǔn)調(diào)查兩個原素的變異數(shù)分析。


Two-way Interaction Plot：雙因子互動圖。一個因素的平均數(shù)反應(yīng)的散布圖 (縱軸)就像一個因素(橫軸)和第二個因素的每一個標(biāo)準(zhǔn)的平均反應(yīng)由線所連接出來。


Type I Error：沒事卻誤判為有事的錯誤。 其組合機(jī)率稱為 a。


Type II Error：確實不同，卻誤判為相同。其組合機(jī)率稱為 b。


UCL or LCL：管制的上、下限管制圖表的統(tǒng)計范圍。


Unbalanced Design：不平衡設(shè)計。每一個處理結(jié)合中實驗單元不相等的數(shù)字的設(shè)計或執(zhí)行。


USL or LSL：規(guī)格的上、下限設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)的界限。


Variance：變異。提供一個量測散布的方法，其平方根為標(biāo)準(zhǔn)差。


Vital Few：關(guān)鍵多數(shù)。是管理流程中的關(guān)鍵因素。


ZB（Z benchmark）：認(rèn)為流程是短期變異數(shù)的中心(在目標(biāo)方面)。

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