1476.单选题通常所说的六西格玛质量水平对应3.4ppm缺陷率是考虑了过程输出质量特性的分布中心相对目标值()偏移。

### 六西格玛简介
六西格玛是一种旨在提高过程质量的管理方法，目标是通过减少缺陷来提高产品和服务的质量。其核心思想是通过统计学的方法来识别和消除过程中的变异，从而达到接近完美的质量水平。
### 缺陷率与σ（西格玛）
在六西格玛中，"σ"（西格玛）是用来衡量过程变异的标准差。通常情况下，六西格玛的目标是将缺陷率控制在每百万机会（ppm）中不超过3.4个缺陷。这意味着在一个理想的情况下，过程的输出质量特性应该非常接近目标值。
### 过程输出质量特性的分布
在统计学中，过程输出质量特性通常被视为一个正态分布。理想情况下，过程的输出应该集中在目标值上，但在实际操作中，由于各种因素的影响，过程的输出可能会偏离目标值。
### 偏移的考虑
在六西格玛的计算中，通常会考虑到过程的中心（均值）相对于目标值的偏移。这个偏移被称为“过程偏移”或“均值偏移”。为了确保即使在偏移的情况下，过程仍然能够达到3.4ppm的缺陷率，通常会假设过程均值相对于目标值有一个偏移量。
### 选项解析
- **A: 没有** - 这显然不正确，因为六西格玛的计算确实考虑了偏移。
- **B: 有1σ** - 这个选项不符合六西格玛的标准，因为通常的偏移量是1.5σ。
- **C: 有1.5σ** - 这是正确的答案。六西格玛方法通常假设过程均值相对于目标值有1.5σ的偏移，以确保即使在这种情况下，缺陷率仍然能够保持在3.4ppm。
- **D: 有2σ** - 这个选项过于保守，通常不被采用。
### 生动的例子
想象一下，你在一个工厂里生产玩具。理想情况下，每个玩具的尺寸应该是10厘米，但由于机器的磨损、温度变化等因素，实际生产的玩具尺寸可能会有一些偏差。假设你的生产过程的均值偏移了1.5厘米，这意味着你生产的玩具的平均尺寸可能是10.5厘米或9.5厘米。为了确保即使在这种偏移下，仍然有很高的合格率（即每百万个玩具中只有3.4个不合格），你需要在设计和控制过程中考虑到这个偏移。