ANOVA 方差分析：将因素对质量特性的影响与误差对质量特性的影响加以区分并做出估计，然后进行比较，分析、推断哪些因素或哪些因素间的交互作用对质量特性有显著影响。

Attribute Data 计数数据：通过计数得到的不能连续取值的离散型数据。

Benchmarking 水平对比：将过程、产品和服务质量同公认的处于领先地位的竞争者进行比较，从而找到改进机会或确定突破目标。

Black Belt 黑带：来自企业各个部门，经过6西格玛改进过程和工具的全面培训，熟悉6西格玛改进过程，具有较强的组织与协调能力，指导或领导6西格玛改进项目的进行。

Bottom Line 底线：账面上的利润，是产品/服务的销售成本和费用的函数。

Box - plot 箱线图：同时展示每个子群分布特征的5个统计量的坐标图。

Business Culture 企业文化：区别于其他组织的价值、观点、期望、准则和行为。

Cause-Effect Diagram 因果图：也称“石川图”、“鱼刺图”，是揭示质量特性波动与潜在原因的关系，即表达和分析因果关系的一种图表。

Continuous Data 计量数据：通过测量得到的可任意取值的连续型数据。

Continuous Improvement 持续改进：逐步的、永无止境的不断改进循环。

Control Chart  控制图：以统计推断理论为基础，设置统计控制限，按时间坐标显示独立测量值、平均值或其他统计值的折线图。

COPQ （Cost Of Poor Quality）不良质量成本损失：由于缺陷或不良质量造成的成本损失。

CTQ （Critical to Quality）关键质量特性：满足关键的顾客要求或过程要求的产品或过程特性。

Defect 缺陷：不满足CTQ规范的任何事件。

DOE （Design of Experiment）试验设计：析因实验和相应的改进方法。

FMEA（Failure Mode and Effects Analysis）失效模式与影响分析：用来分析产品或服务及其过程由于失效导致风险的方法。

Histogram 直方图：用宽度相同的矩形表示数据分布的图形工具。

Multi-Vari Chart 多变量图：直观地提供过程各影响因素之间的关系以及它们对过程输出影响的坐标图。

Pareto Chart 排列图：也称帕累托图，由一个横坐标、两个纵坐标、几个按高低顺序排列的矩形和一条累积百分比折线组成的分析图表。

p-Value   p值：偏离零假设的概率，是可能拒绝原假设而接受备择假设的显著性水平。

Regression Analysis 回归分析：变量间关系的分析方法。

Run Chart 运行图：按时间坐标显示统计量的折线图。

QFD（Quality Function Deployment）质量功能展开：将顾客的语言转换为企业内部技术术语的工具。

Scatter Plot 散布图：研究两变量间相关性的图形工具。

SPC （Statistical Process Control）统计过程控制：用控制图监控和改进过程的方法。

Top Line 顶线：真实表达顾客对企业满意的收入。

Z  西格玛水平：描述过程满足顾客要求能力的参数。

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