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Balanced Design：設計在每組試驗中有相同的實驗單位。
BB（Black Belt）：黑帶。
Black Belt Certification：黑帶認證。完成兩個符合條件的項目后取得的認證。
Block：一群具有同構型的實驗單位。
Blocking：一個試驗在既定的順序或條件下完成。任何有妨礙的因子并不會影響真正的結果或重要性。
Capability：能力，達成目標的過程中能維持下去的能力。
Cause & Effect Diagrams：因果關系圖。能表達出一個結果及可能的原因兩者關系的圖表。
Center Points：以所有因子的最高及最低點的中點值來執行的實驗。只能用在計量的數據。
CI（Confidence Interval）：信賴區間。響應的數值能真實代表母體，使人信賴的百分比程度。
Confounded Effects：不能被獨立預測出的令人困惑的結果。
Confounding：一個或多個結果，無法明確的歸因于某個因素或相互間的影響。
Control Chart：控制圖。用來辨識一個控制下的操作過程的方法（在既定的統計范疇內）。
Cp（Process Capability）：衡量過程能力的指數 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）：完全隨機設計。在各種程度下，研究某個重要的因子，而實驗以完全隨機的順序來執行，使不可控制的變因最小化。
CTQ Flow down：以非常嚴謹的方法分配需求，并評估比關鍵性的產品及其部門的能力。
CTQ（Critical To Quality）：關鍵品質參數。
Defect：一個用來衡量既定標準的參數，卻無法符合其標準。
Defective （Part）：某個被用來衡量既定標準的部分，無法符合該標準的任何條件。單一的缺陷部分可能包含數個缺陷(defects)。
Degrees of Freedom：自由度，分析變異數的一個數值。相當一個獨立于用來預測變量的信息個數。
Degrees of Freedom for Error：一個數值，用來分析變異數以預測過程中的干擾度。未對過程的干擾度加以預測，而決定何者是重要的變量及其影響程度，都是無效的。一個大約的衡量準則是，5的誤差的自由度為極小值，相當于至少六次的重復。
DOA（Dead on Arrival）：客戶接收時無法運作的產品。
DOE（Design of Experiments）：實驗設計; 一群母體中的任何一項用來了解高度分配的因子。通常和因子設計有關。
DPMO（Defects Per Million Opportunities）：發現的缺陷個數除以(單位數乘每單位的機率)，乘以一百萬。
DPPM（Defective Parts Per Million)：外部的闡述, ─缺陷單位個數除以總單位數，乘以一百萬。在Cpk的基礎下。
DPU（Defects Per Unit）：發現的缺陷個數除以實際衡量的單位數。
Duncan’s Method：鄧肯法。一種統計方法，用以決定改變結果的因素其程度。
Effect：當一個因素的水準由低變為高時，對結果產生的平均變化。
Error：誤差。過程中的固有變量。當其它變量保持不變時，結果產生的差異。（見noise）。
Estimate：在既定的水準及考量過程中所有因素的影響下，對某結果的預測。（見prediction）。
EVOP（EVolutionay OPeration）：漸進式操作。持續進行所設計的試驗而不影響其效率的一種方式。
EWMA（Exponentially Weighted Moving Average）：指數加權移動平均。一個控制曲線法，利用歷史數據的指數加權值最小值。
Experimental Region：實驗范圍。所有可能的因素組合產生可能的實驗。亦稱做“要素空間”(Factor Space)。
Experimental Unit：實驗中被發現及用來衡量的單位。亦稱做“分析單位”(unit of analysis)。
F Test：一項統計檢定，用來決定兩變量間是否有差異存在。
Factor：在實驗中能改變的投入要素， 因子。可能以質（例如：附加的種類）或 量（例如：溫度、氣壓）表示。
Factor, Fixed：如果要素的水準明確的被指定，則此要素稱做固定的。結論只能以此要素來推論。結果具重要性。
Factor, Monitored：一項因素（通常是不可控制的，因此不能視為固定的。）在實驗過程中發現，且與部分無法解釋的變異相關聯。
Factor, Nuisance：妨害的因子。一項已知會在過程中制造差異的因素﹔并無要求 調查這項因子，但亦不可使此因子影響其它重要變因產生的結果。（見blocking）。
Factor, Random：如果要素的水準是隨機自母體值中選取時，則此因子稱做“隨機 的”。變異的組成要素具重要性。
Fixed Effects Factor：有選擇地挑選出某水準下的因子。例如，以400度、450度、 500度來做為研究氣溫的結果。（與做Random Effects Factor比較。）Fractional 2k Designs：所有的要素都在低水準及高水平下做測試。
Fractional 3k Designs：所有的要素都在三種水準下測試：低、中、高。
Fractional Factorial Experiment：部分因子試驗。DOE的集合，只部分探究數個 變量中的兩種水準。用來遮蔽住許多瑣碎的變量，而集中焦點于主要控制過程的少而重要的變量。
Full Factorial Experiment：全部因子試驗。DOE的集體，探究數個變量中的兩種 水準，并可取得對主要及相互影響的結果之了解。
Gage R&R：某分配的所有變異百分比的分析，此分配可歸因于衡量系統中的變異。
Gage Repeatability：當操縱者利用相同的gage衡量此明顯的特性時，可得到相同 的變異。
Gage Reproducibility：當衡量相同部分的特性時，由不同的操作者以相同的gage 衡量其平均變異。
Generator：一個用來創造部分因子設計的相互影響作用。
GLM（General Linear Model）：一個ANOVA的形式，可允許實驗設計中些許程 度的不平衡。
HALT（Highly Accelerated Life Testing）：為達可靠的設計所用的數種方法中的一種。其概念為測試某產品致其極端（失敗）條件，找出失敗的根本原因，改善設計，并重復程序。
Histogramv：長條圖。表示所搜集資料分布情形的條狀圖。
Hypothesis：前提，假說。一項利用統計方法來測試的聲明。此假設可能被拒絕，或因無夠充分的證據而被拒絕。
Interaction：在某情況下，一項因子對某結果影響的水準不同于第二項因子的不同水準。有雙向相互影響，三向相互影響等。
IX-MR（Individual X and Moving Range）：一個有連續數據點的控制曲線，并有點之間的等級圖表。
Kutosis：峰度。是描述某變量所有取值分布形態陡緩程度的統計量。峰度為0表示其數據分布與正態分布的陡緩程度相同；大于0表示比正態分布高峰更加陡峭，為尖頂峰。
Level：某因子的數值或設定。可以是質（如：附加A和附加B）或量（如：1000磅平方英吋，2000平方英吋）。
LSD（Latin Square Design）：一種實驗設計，研究其中的一項重要變因，并排除兩項干擾因素。
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