Statistiquement, 68,2% d'un échantillon normalement distribué tombe dans plus ou moins un sigma de la moyenne. Donc, si votre moyenne est de 30 et votre écart type est de deux, 68,2 des 100 observations tomberont entre les valeurs 28 et 32. En ajoutant une autre sigma, vous atteindre 95,44%. Cela est, 95,44% des observations se situerait entre 26 et 34. Et presque toutes les observations, 99,73%, relèvent plus ou moins trois écarts-types de la moyenne, en d'autres termes entre 24 et 36 dans l'exemple ci-dessus. Chaque déviation ajoute moins pour le pourcentage total que celle qui la précède.
Au moment où vous atteignez six sigma, cependant, 99,99966% des observations dans votre échantillon se situe à six écarts types de la moyenne. Lorsque tel est le cas, votre processus démontre le contrôle de qualité exceptionnelle. Une autre façon de le dire est que pour chaque 1 million d'observations, seulement 3,4 chute à l'extérieur des limites de six sigma calculés. Si vous regardez la courbe en cloche représentant l'échantillon de vos observations de procédé, ne d'une quantité infinitésimale d'observations montrera en dehors des limites de plus ou moins six sigma. Concrètement, cela est aussi stable qu'un processus peut être.