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六
西
格
玛
专
业
用
语
< br>词
汇
表
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 <
/p>
：
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
）
：
< br>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
：
< br>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
）
。
< br>
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
< br>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
< br>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。
< br>
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
（
Gage
Repeatability and
Reproducibility
）
：
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<
/p>
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。
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