准确度Accuracy=一观测值与可接受的参考值之间的一致接近程度。
变异数分析AnalysisofVariance=通常被用于实验设计（DOE）的一种统计方法（ANVOA）。用来分析多个群体中的计量型数据，以便比较变异的意义和分析其来源。
可视分辨力ApparentResolution=测量仪器最小的增量大小即为可视分辨力。该数值通常广泛的用在公告资料中，以划分测量仪器的等级。数据的分类数可透过该增量大小除以预期的过程分布宽度（6sigam）来确定
评价者变异AppraiseVariation=不同评价者（操作者）使用相同的测量方法，在一稳定的环境下，对相同零件（被测物）进行测量所得的平均值的变异。评价者变异（AV）是测量系统变异（误差）的普通原因变异之一。
偏倚Bisa=测量观测平均值（在重复条件下的测量）与一参考值之间的差异；历史上被称为准确度。透过一个单值点是否落在测量系统工作范围内来评价和表述偏倚。
校准Calibration=在规定条件下，建立测量装置与一可追溯且已知参考值不确定度的标准之间关系的一整套操作活动。校准可能包括以下步骤：检验、矫正、报告、或透过调整来消除被比较的测量装置在准确度方面的任何偏差。
校准周期CalibrationInterval=在两次校准之间的特定时间或条件设定。在这段时间内，一测量装置的校准参数是被认为有效的。
能力Capability=基于测量系统的一短期评估，对测量误差（随机的和系统的）的组合变异的一个估计值。
自信度区间ConfidenceInterval=预期的包括了某一参数的真值的数值范围（在某些要求应用情况下被称为自信水平）。
控制图ControlChart=在以时间为顺序所进行样本测量的基础上的一过程特性图。它用来显示一过程的表现、识别过程变异的模式、评估稳定性，并显示过程的走向。
数据Data=在一定条件下观测值的集合。可以是计量型数据（量化的值，并有测量单位）或抽象的数值（计数型数据或总数值，例如好／坏、通过／失败等）。
实验设计DesignedExperiment=一种有计划的研究，包括一系列有意图性的对过程要素进行改变与其效果观测，对这些结果进行统计分析以便确定过程变异之间的关系，从而改变这过程。
分辨力Discrimination=与最小可度单位同意。分辨力是测量装置和标准的测量解析度、刻度限制、或最小可检出的单位。它是量具设计的固有属性，并通常以测量或分类的单位来呈现。数据的分类数常称为分辨比率，因为它描述了对观测到的过程变异，能够可靠的被区隔为多少类别。
区别数据分类DistinctDataCategories=数据的类别数或分类数，它可以被测量系统的有效分辨力，以及在实际应用的观测过程中的零件变异来加以可靠的区隔。
有效分辨力EffectiveResolution=当进行整个测量系统变异的数据分类数大小时，要考虑者有效分辨力。透过基于测量系统变异的自信度区间范围来确定该分类的大小。
Ｆ比率Fratio=是一个统计的数学比率表示，它代表一套的数据组中，数据组之间的平均平方误差与数据组内部的平均平方误差的比值；这些数据是用来评价在一定的自信度水准下随机发生的概率。
量具Ｒ&ＲGRR=一测量系统重复性和再现性的综合变异的估计值。GRR变异等于系统内部和系统之间变异之和。
直方图Histogram=分组数据的频率所显示的一种图示法（长条图）。提供数据分布的目视评价方法。
受控InControl=表示一过程当它只呈现随机、普通原因变异（与混乱的、可查明的，或特殊原因变异相反）的状态。生产中只存在随机变异的过程是稳定的。
独立Independent=一个事件或变数的发生不会影响另一个即将发生的事件或变数的概率。