ANOVA 方差分析：將因素對質量特性的影響與誤差對質量特性的影響加以區分并做出估計，然后進行比較，分析、推斷哪些因素或哪些因素間的交互作用對質量特性有顯著影響。

Attribute Data 計數數據：通過計數得到的不能連續取值的離散型數據。

Benchmarking 水平對比：將過程、產品和服務質量同公認的處于領先地位的競爭者進行比較，從而找到改進機會或確定突破目標。

Black Belt 黑帶：來自企業各個部門，經過6西格瑪改進過程和工具的全面培訓，熟悉6西格瑪改進過程，具有較強的組織與協調能力，指導或領導6西格瑪改進項目的進行。

Bottom Line 底線：賬面上的利潤，是產品/服務的銷售成本和費用的函數。

Box - plot 箱線圖：同時展示每個子群分布特征的5個統計量的坐標圖。

Business Culture 企業文化：區別于其他組織的價值、觀點、期望、準則和行為。

Cause-Effect Diagram 因果圖：也稱“石川圖”、“魚刺圖”，是揭示質量特性波動與潛在原因的關系，即表達和分析因果關系的一種圖表。

Continuous Data 計量數據：通過測量得到的可任意取值的連續型數據。

Continuous Improvement 持續改進：逐步的、永無止境的不斷改進循環。

Control Chart 控制圖：以統計推斷理論為基礎，設置統計控制限，按時間坐標顯示獨立測量值、平均值或其他統計值的折線圖。

COPQ （Cost Of Poor Quality）不良質量成本損失：由于缺陷或不良質量造成的成本損失。

CTQ （Critical to Quality）關鍵質量特性：滿足關鍵的顧客要求或過程要求的產品或過程特性。

Defect 缺陷：不滿足CTQ規范的任何事件。

DOE （Design of Experiment）實驗設計：析因實驗和相應的改進方法。

DPMO （Defect Per Million Opportunity）百萬缺陷機會缺陷數

DPO （Defect Per Opportunity）單位機會缺陷數

DPU （Defect Per Unit）單位缺陷數

SPC （Statistical Process Control）統計過程控制：生產過程中必用監控分析的工具

FMEA （Failure Mode and Effects Analysis）失效模式與影響分析：用來分析產品或服務及其過程由于失效導致風險的方法。

FTY （First Time Yield）首次產出率

Histogram 直方圖：用寬度相同的矩形表示數據分布的圖形工具。

KPIV （Key Process Input Variables）關鍵過程輸入變量

Long – Term Capability 長期能力

Mini-Tab 6西格瑪常使用的一種統計軟件

MSA （Measure System Analysis）測量系統分析

Multi-Vari Chart 多變量圖：直觀地提供過程各影響因素之間的關系以及它們對過程輸出影響的坐標圖。 Null – Hypothesis 零假設，縮寫為H0

Pareto Chart 排列圖：也稱帕累托圖，由一個橫坐標、兩個縱坐標、幾個按高低順序排列的矩形和一條累積百分比折線組成的分析圖表。

Process Mapping 過程圖解

p-Value p值：偏離零假設的概率，是可能拒絕原假設而接受備擇假設的顯著性水平。

Regression Analysis 回歸分析：變量間關系的分析方法。

R&R （Repeatability & Reproducibility）測量系統的重復性與再現性

RTY （Rolled Throughput Yield）滾動產出率

Run Chart 運行圖：按時間坐標顯示統計量的折線圖。

QFD （Quality Function Deployment）質量功能展開：將顧客的語言轉換為企業內部技術術語的工具。

Scatter Plot 散布圖：研究兩變量間相關性的圖形工具。

Short – Term Capability 短期能力

SPC （Statistical Process Control）統計過程控制：用控制圖監控和改進過程的方法。

SSD （Smart Simple Design）聰明簡單設計

Team Charter 立項陳述報告

Top Line 頂線：真實表達顧客對企業滿意的收入。

Z 西格瑪水平：描述過程滿足顧客要求能力的參數。

Zst （Z Short Term）短期西格瑪水平/過程短期能力。

Zlt （Z Long Term）長期西格瑪水平/過程長期業績。