✔ 자유도(DEGREE OF FREEDOM, DF) :

    자유도란 주어진 조건 하에서 자유롭게 변화할 수 있는 수 예) 5명의 학생이 있다고 하자.

    이 5명의 학생들에게 자신이 좋아하는 학생을 1명씩 선택하라고 할 경우 각 학생이 자유롭게
 
    선택할 수 있는 대상은 자신을 제외한 4 명이므로 자유도는 N-1=5-1=4 가 됨



✔ 잔차(RESIDUAL) :

    회귀 모형에서 실제 측정값과 회귀모형을 통해 계산 된 예측 값을 뺀 양



✔ 잔차 분석(RESIDUAL ANALYSIS) :

    모형의 적합성을 확인하기 위해 잔차가 정규분포에 근사 하는지, 랜덤한지, 독립성을 띄는지
 
    등을 분석하는 것



✔ 잠재 XS :

    프로젝트 CTQ 에 영향을 준다고 예상되는 입력인자를 말함

    * 잠재 Xs 발굴기법 : 프로세스 맵, 특성 요인도, FMEA 등



✔ 장기공정능력(LONG TERM CAPABILITY) :

    프로세스의 변동요인을 모두 포함하는 장기간의 수행능력을 말함

    * 일반적인 프로세의 경우 아래 그림에서 보는 바와 같이 프로세스의 중심이 목표값에

    고정 되지 않고 시간이 지남에 따라 변동하기 때문에 단기적인 공정 능력과 장기적인

    공정능력이 달라지게 된다. 문제는 이와 같은 변동의 크기인데 경험적으로 이 값을

    ±1.5σ로 정하고 있음



✔ 재무성과 :

    유형적인 재무효과가 산출되고 직접적으로 이익창출에 기여한 재무적인 성과를 말하며,

    당사에서는 6시그마 프로젝트의 재무성과를 측정하기 위한 지침을 작성하여 활용하고

    있으며 성과검증은 해당 GBM 또는 팀에서 지정한 Financial Effect Manager가 평가함

    * FEM (Financial Effect Manager) : 6시그마 프로젝트의 재무성과를 평가하고 검증하는

    전문가



✔ 재현실험(REPLICATION) :

    실험계획법에서 전체 실험계획 순서에 의해 실험을 한 후에 다시 동일 순서 대로 반복하여

    실험하는 것

    ▶ Minitab (Stat > DOE > Factorial> Create Factorial Design > Designs Number of

    Replicates )



✔ 저품질 비용(COST OF POOR QUALITY, COPQ) :

    6시그마의 주요개념으로 전체 비용 중 비정상적인 프로세스로 인하여 발생하는 저품질 비용을
 
    말하며, COPQ는 크게 평가검사비용, 내부실패비용, 외부실패비용으로 나누어짐 (실제비용-

    최소비용). 검사 공수, 재작업 등의 눈에 보이는 Cost와 브랜드 이미지의 저하, 매출 기회 손실,

    재발주 비용, 재설계 비용 등 눈에 보이지 않는 Cost가 모두 포함됨 



✔ 적합도 검정(GOODNESS-OF-FIT TEST) :

    샘플 데이터가 특정 분포를 따르는지를 검정하는 방법 



✔ 정규분포(NORMAL DISTRIBUTION) :

    현재 가장 널리 또 보편적으로 쓰이는 대표적 분포이며 이 정규분포는 관측결과가 평균을

    중심으로 양쪽이 대칭적으로 분포하는 종모양을 가짐 또한 평균과 산포의 정도에 따라

    무한히 많은 다른 정규분포를 만들 수가 있으며 정규분포는 수많은 자연현상을 매우 양호하게

    규명함



✔ 정밀도(PRECISION) :

    측정시스템의 반복성과 재현성에 의한 변동을 합한 총변동을 의미함



✔ 정확도(ACCURACY) :

    측정시스템을 통해 동일시료를 측정하였을 때, 그 측정값의 평균과 참값(이론적인 올바른 값)의

    일치 정도를 정확도라 함



✔ 제1종 오류(TYPE ⅠERROR) :

    가설검정 시 귀무가설(Ho)이 사실임에도 불구하고, Ho를 기각하는 오류를 범할 확률 ☞ αrisk,

    생산자 위험



✔ 제2종 오류(TYPE Ⅱ ERROR) :

    가설검정 시 귀무가설(Ho)이 거짓임에도 불구하고, Ho를 채택하는 오류를 범할 확률



✔ 제곱합(SUM OF SQUARES, SS) :

    측정값들의 평균과 각 측정값들의 차이를 제곱하여 합한 값으로 특성치의 산포를 나타냄



✔ 주효과(MAIN EFFECT) :

    실험 결과 각각의 인자에 의해 나타나는 효과로 다른 인자와의 상호작용을 고려하지 않은

    각 인자에 의해서만 나타나는 효과로써, 인자의 수준 평균이 전체 평균으로부터 어느 정도의

    치우침을 가지는가를 나타내는 수치를 말함



✔ 중심경향성(CENTRAL TENDENCY) :

    계량형 데이터에서 분포의 중앙에 모이는 경향 예) 평균, 중앙값, 최빈값 등



✔ 중심극한정리(CENTRAL LIMIT THEOREM) :

    확률변수가 정규분포를 따르지 않더라도 샘플 평균의 분포는 n이 커질수록 정규분포

    N(m, σ2/n)에 가까워지는 것을 말함



✔ 중심점(CENTER POINT) :

    실험계획에서 인자의 수준이 많은 경우 실험횟수를 줄이기 위해 2수준의 실험을 하게 되는데,

    이 때 각 수준 사이에 반응값이 비선형일 경우를 감지하기 위해 2수준 사이에 중심에 해당하는
 
    수준(중심점)을 추가하여 실험함



✔ 중앙값(MEDIAN) :

    데이터를 크기(n) 순으로 배열했을 때 가운데에 위치하는 값으로서, 이상점(Outlier)에 의한

    영향을 적게 받음



✔ 즉 개선(QUICK FIX) : 6시그마 프로젝트를 수행 중 주요 Xs에 따라 즉시 실행이 가능한

    소단위 개선항목을 즉 개선이라 함



✔ 지수분포(EXPONENTIAL DISTRIBUTION) :

    서비스 창구에 고객이 찾아오는 시간 간격, 고장률이 일정한 제품의 수명 등을 모형화한 분포



✔ 지수평활법(EXPONENTIAL SMOOTHING METHOD) :

    과거에서부터 수집되어진 일정 기간의 데이터의 평균을 이용하여 현시점의 예측치를 간주하는
 
    방법으로 이는 수집한 데이터 중 최근 데이터에 더 많은 가중치(Weight)를 부여하여 예측값을

    구하는 방법



✔ 직교성(ORTHOGONALITY) :

    변수 A 와 B는 높은(+1) 수준에서 2개의 런을 가지고 있고 낮은(-1)수준에서 2개의 런을 갖고
 
    있다. 이 때 AB항의 합이 0이 되는 것을 직교성이라 하며 각 요인이 상호간에 독립적일 수

    있도록 해 줌