6σ原理本身就是由統計學(xué)的正態(tài)分布而來(lái)，σ表示與平均值的標準偏差。我們知道正態(tài)分布由兩個(gè)重要的參數確定。這兩個(gè)參數是值均m 和標準差s （s ＞０），其特點(diǎn)是曲線(xiàn)關(guān)于x = m 對稱(chēng)，并在x = m 處達到最高，然后向兩邊下降，在x = m ±s 處有拐點(diǎn)，當x →±∞時(shí)以水平軸為漸近線(xiàn)。當X 服從正態(tài)分布N(m,s 2 ) 時(shí)，也記為X ～ N(m,s 2 ) 。

在全面質(zhì)量管理中，我們知道：
     P(m - 3s < X < m + 3s ) = F(3) - F(-3) = 0.9973這表明當某質(zhì)量特性X ～ N(m,s 2 ) 時(shí)，其特性值落在區間（m - 3s ， m + 3s ）外的概率僅為0.27％。這是一個(gè)小概率事件，通常在一次試驗中是不會(huì )發(fā)生的，一旦發(fā)生就認為質(zhì)量發(fā)生了異常，在質(zhì)量檢驗和過(guò)程控制中就用這一思想。當上下公差不變時(shí)，6σ的質(zhì)量水準就意味著(zhù)產(chǎn)品合格率達到99.9999998%，即
     P(m - 6s < X < m + 6s ) = F(6) - F(-6) = 0.999999998其特性值落在區間（m - 6s ， m + 6s ）外的概率僅為十億分之二。通常當考慮到1.5 σ漂移后，不合格率為百萬(wàn)分之3.4。即在某生產(chǎn)流程或服務(wù)系統中有100 萬(wàn)個(gè)出現缺陷的機會(huì )，而6σ質(zhì)量水準出現的缺陷不到4 個(gè)。

實(shí)施6σ更需要大量統計方法和技術(shù)，這不僅需要統計學(xué)基礎知識，而且從數據收集到數據分析的一系列過(guò)程都需要統計方法。抽樣技術(shù)、參數估計、假設檢驗、優(yōu)化設計、回歸分析、時(shí)間序列分析、多元統計分析等眾多統計方法都大有用武之地。