Q_051:
6Sigma到底是什么意思？请通俗易懂的介绍一下。
A :
Sigma（σ）是希腊字母24个字中的第18个字，统计学将其表示为标准偏差（Standard Deviation）的符号，所谓6Sigma（Six Sigma）是指规格上限（USL:Upper Specification Limit）和规格下限（LSL:Lower Specification Limit）之间，从短期来看时，从规格中心到规格上限（或下限）的距离是标准偏差（σ）的6倍。
这种情况下，处于规格之外的概率为100万个中的0.002个（0.002ppm），是非常少的。
但其中一项需要留意的事项是，在上述情况下，规格的中心和现场收集数据的平均值（）一致时，在实际情况下，规格中心值（目标:μ）和数据平均值之间多多少少都会存在偏差。
假设（μ）和（）之间的偏差是1.5σ，从统计学方法解释就属于6Sigma理论。 这种情况下，在规格之外存在数据的概率会变成100万个中有3.4个（3.4ppm）。
也就是说，一般说6Sigma水平的话，可以理解为100万个产品中发生3.4个不合格。
Q_052:
请告诉我现场数据汇总后如何求得标准偏差。
A :
总体上来说，在现场很难做到的是数值管理。 只要稍微理解一下其实就不难，但抱着数值管理复杂的先入为主的观点，不努力去理解，这也是数值管理很困难的原因之一。
那么来举例说明一下标准偏差：
在现场抽取7个产品，测量长度结果如下。
18.8 18.6 18.4 18.2 18.3 19.3 18.8
这些长度的平均就是
在这里，“标准偏差”是指，以目前找到的平均值（）为基准，将各个数据值的差异全部加在一起计算的平均值。
但是以平均值（）为基准，如果将各个数值的差异全部加在一起，就会成为零，因此通过变相的方法，将平均值作为标准值，计算各个数据间差异平方后套入方根。 这个原理是，计算某个值的二次方之后，再套入方根就变成原来的值。
例如，当数据有1, 3, 5这三个值时，平均值当然是3，如果以平均值为基准，在各个数据的差异中求和的话，就会变成 Σ(3-1)+(3-3)+(3-5)=2+0(-2)=0。
所以要按照
来计算。
也就是说，求得标准偏差的公式以平均值为标准，分别找出与数据的差异并计算二次方后，在他们的平均值上重新套入方根。
所以会成为这个公式：
如果计算一下上述7个数据的标准偏差：
也就是，以平均值（=18.6286）为基准，每个数据差异的平均值为0.3773。
