Sigma(中文譯名”西格瑪)在統計學上是指”標準差”，6 sigma即意為”6倍標準差”，在質量上表示每百萬個產品的不良品率（PPM）少於3.4，但是6 sigma管理不僅僅是指產品質量，而是一整套系統的企業管理理論和實踐方法.。在整個企業流程中，6 sigma是指每百萬個機會當中有多少缺陷或失誤，這些缺陷或失誤包括產品本身以及產品生產的流程、包裝、運輸、交貨期、系統故障、不可抗力等。6 sigma管理對企業來說是一個很高的目標,這種理論是許多一流國際企業如摩托羅拉、德州儀器、花旗銀行、福特汽車、柯達等對抗景氣變化、確保市場領先地位的經營新手法.)
質量數據是指某質量指標的質量特性值，由於質量一詞含義豐富，既包括狹義的產品質量，也包括廣義的工作質量，因而質量指標在企業中就多種多樣，質量數據在企業中幾乎無處不在。 在質量數據統計分析中，特別關注三項指標，一是數據的集中位置，二是數據的分散程度，三是數據的分布規律。數據的集中位置分別有平均值、中位數、眾數三種 表示方法，其各具優缺點，其中平均值最為普遍常用。數據的分散程度由標準差表達，用符號s（西格瑪）表示，數據的分散程度在質量管理中就是質量特性值的波 動性，反映過程能力。
質量數據
質量數據
質量數據管理狹義的質量數據主要是產品質量相關的數據，如不良品數、合格率、直通率、返修率等。廣義的質量數據指能反映各項工作質量的數據，如質量成本損失、生產批量、庫存積壓、無效作業時間等。這些均將成為精益質量管理的研究改進對象。
數據的分布規律在質量管理中對統計總體而言為常態分配，該分布規律是理論和實踐證明的統計規律。質量數據統計分析重點就是在總體常態分配這個已知背景下研究該常態分配的平均值和標準差。質量數據定量化分析對企業質量管理以及經營管理具有重要意義，其是精益質量管理的基礎。
