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这个数值是六西格玛的发明公司---摩托罗拉提出的，他门研究了其产品发现长期与短期相比会有1.5个sigma的飘移，这主要包括管理层面的变异。
当时在统计学界引起很大的争议，因为这个数值的来源不严谨不规范，因为短期数据只包含技术层面的变异，长期数据是overall的变异，两者的差异取决于公司的管理水准，后来因六西格玛这个工具确实有效，这个概念也就被广泛接受了。
6Sigma的统计学意义是意味着0.002ppm的失误率，为什么人们说是3.4ppm呢？
因为存在1.5sigma的移动问题，但是为什么是1.5而不是1.9/2.1/1.0呢？
是由于我们所获得的数据一般都是样本而不是总体，既然是样本，其平均值X-BAR与总体的平均值MEAN就有一定的偏移，该偏移有多大呢？
总体MEAN的值可以通过样本来推测，MEAN=X-BAR +/- t(alpha/2,n-1)*STD/根号n.
其中t与两个变量有关，Alpha和n-1,当Alpha=5%时，根据戴明的管制图模型中的建议n=3-5,即n取4时，t值/根号n将等于1.5，所以在正态分布中X-BAR向左或向右移动1.5个sigma意味着实际上6sigma 的水平只相当于4.5个sigma 的水平，即3.4ppm!
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