σ(n)表示整数n的所有正因数的和。设n分解质因数后为 ，那么：
对商务或制造过程而言，σ值可以测量过程完成无缺陷作业的能力，是指示过程作业状况良好程度的标尺。σ值越低，则过程状况越好。换言之，σ值指示了缺陷发生的频度，σ值越低，过程不良品率越低。当σ值降低时，不良品率降低、品质成本降低，过程周期时间缩短，客户满意度提高。当制造过程平均值与其规定的规格上下限之间的距离为6倍标准差时，即6σ的品质，表示“每百万单位只有3.4个不良率”，品质长期达标率为99.99966%。相对而言，当过程平均值与其规定的规格上下限之间的距离为3倍标准差时，即3σ品质，表示“每百万单位有66807个不良品’，合格率为93.32%[1] 。
在物理上，表面张力（σ）(sigma)：是指使液体表面分子向内收缩至最小面积的这种力。
在化学上，还表示两个电子云互相沿着轨道轴“头对头”形成的σ键。
对于平均和稳定，必须有一个特定的数学值来量化其稳定与否。σ就是用来量化稳定和不稳定程度的特定数学值，它本身原是统计学中误差分析的一个概念。在这里，被借用来标示质量的水平了。 应用于企业管理中时，σ代表的是标准偏差，σ值越小则其标示的质量水平也越稳定；反之，σ值越大，它所标示的质量水平就越不稳定。公司需要流程稳定，就应竭尽最大限度地努力把σ值变小。从统计学来说，σ值是流程的一种衡量方法，σ值的具体计算会在今后绿带和黑带课程里讲解。 每一个结果都是由一个流程所产生的。流程在不停地重复运作，但是流程的输出都会有些微小的差异，这些差异就叫波动。控制这些输出的差异，使之在一个合理的范围内变化，只有这样才能保证产品的质量。 波动也叫离散的程度。作为差异分散和集中的程度，波动是衡量流程好坏的一种标准尺度。过去都使用平均值来衡量流程的好坏，在此基础上加上σ来衡量离散和集中的程度。这样就能更较理想和全面地评价流程。
在HPLC中，σ指标准偏差，在色谱正态分布曲线x=±1时（拐点）的峰宽之半。正常峰宽的拐点在峰高的0.607倍处。标准偏差的大小说明组分在流出色谱柱过程中的分散程度。σ小，分散程度小、极点浓度高、峰形瘦、柱效高；反之，σ大，峰形胖、柱效低。
概念于1986年由摩托罗拉公司的比尔·史密斯提出,此概念属于品质管理范畴,西格玛(Σ,σ)是希腊字母,这是统计学里的一个单位,表示与平均值的标准偏差。旨在生产过程中降低产品及流程的缺陷次数,防止产品变异,提升品质。
六西格玛的由来
六西格玛（Six Sigma）是在九十年代中期开始被GE从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化的技术，并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。继而与GE的全球化、服务化、电子商务等战略齐头并进，成为全世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措。六西格玛逐步发展成为以顾客为主体来确定企业战略目标和产品开发设计的标尺，追求持续进步的一种管理哲学。