优思学院的学生中曾经问过这样一个问题：
从众多影响因素中筛选出关键因子是六西格玛方法的哪个阶段？
其实，这个问题中有一个预设，就是只有一个阶段是用来筛选关键因子（Vital Few），但这样说会不太准确。我希望用较准确的说法去解答这个问题。
事实上，从六西格玛的方法论DMAIC模型来说，当中的MAI都是筛选关键因子的过程。
优思学院・六西格玛线上课程截图
以一个较复杂的六西格玛项目为例：
在测量（Measure）阶段，C&E矩阵、FMEA等等的工具可以先把不相干或者不重要的因子 （Trivial Many）筛选走的，这个过程是通过团队方法，尽量把要分析的对象减少。
在分析（Analyse）阶段，余下的因子比较少，我们便可以应用统计学的方法，例如假设检验、回归分析等技术，分析这些因子和研究对象的关系，找出哪些是相对关键（Critical）的因子。
在改进（Improve）阶段，余下的因子又更少，最理想是3-6个。然而，这也不是必然的，如果余下的因子还有很多的话，我们仍然有可能会使用筛选设计的DOE令关键因子变得更少，以方便之后制定因子最佳化的策略。
当然，这只是一个例子，实际应用六西格玛的方法可以变化万千，我很同意另一位知乎用户"助手"的说法：
在各阶段的工具应用问题上不同的人可能会有不同的看法，初学者依理论照搬每个阶段的工具是可以接受的，但实操鼓励熟练掌握各种工具特征的使用者建议以有效解决问题为导向，依据不同情况自行定义各个阶段所使用的工具。
从众多影响因素中筛选出关键因子是六西格玛方法的哪个阶段？
其实，这个问题中有一个预设，就是只有一个阶段是用来筛选关键因子（Vital Few），但这样说会不太准确。我希望用较准确的说法去解答这个问题。
事实上，从六西格玛的方法论DMAIC模型来说，当中的MAI都是筛选关键因子的过程。
优思学院・六西格玛线上课程截图
以一个较复杂的六西格玛项目为例：
在测量（Measure）阶段，C&E矩阵、FMEA等等的工具可以先把不相干或者不重要的因子 （Trivial Many）筛选走的，这个过程是通过团队方法，尽量把要分析的对象减少。
在分析（Analyse）阶段，余下的因子比较少，我们便可以应用统计学的方法，例如假设检验、回归分析等技术，分析这些因子和研究对象的关系，找出哪些是相对关键（Critical）的因子。
在改进（Improve）阶段，余下的因子又更少，最理想是3-6个。然而，这也不是必然的，如果余下的因子还有很多的话，我们仍然有可能会使用筛选设计的DOE令关键因子变得更少，以方便之后制定因子最佳化的策略。
当然，这只是一个例子，实际应用六西格玛的方法可以变化万千，我很同意另一位知乎用户"助手"的说法：
在各阶段的工具应用问题上不同的人可能会有不同的看法，初学者依理论照搬每个阶段的工具是可以接受的，但实操鼓励熟练掌握各种工具特征的使用者建议以有效解决问题为导向，依据不同情况自行定义各个阶段所使用的工具。
