Six Sigma 프로젝트는 건전한 통계적 방법으로 프로세스 개선 및 절감을 검증하는 것이다.
이러한 접근 방식은 Six Sigma를 차별화하고 강력하게 만든 핵심 요소였다.
진정으로 성공적인 지속적인 개선 프로그램을 원하는 조직은 식스 시그마 방법론 내에서

데이터 기반 의사 결정에 대한 원래 강조점을 지속적으로 수행해야 한다 .

식스 시그마 이니셔티브의 가장 중요한 기여 중 하나는 검증된 데이터를 사용하여
변화를 촉진하고 검증하기 위해 통계에 기반한 결정을 내리는 것이다.
여기서 "검증된"이라는 용어는 알려진 양호한 데이터의 사용을 의미한다.
프로젝트 팀이 내린 결정을 지원하고 확인하기 위해 데이터를 수집 및 분석한다

식스 시그마는 조직 구성원이 의사 결정을 내리는 방식에 상당한 기여를 했다.
이를 통해 의사 결정자는 전통, 권위 및 직관에 기반한 의사 결정에 대한 의존에서
벗어날 수 있었고 더 나은 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있는 도구와
방법론이 제공되었다.

그러나 식스 시그마 프로젝트에서 데이터 기반의 엄격한 의사 결정은 많이 흔들이고
있는것 같다. 유효한 데이터의 교육 및 사용, 엄격하고 적절한 연구방법, 개선, 절약 및
지속 가능성에 대한 통계적 검증이 지속적으로 침식되었다.
일부 DMAIC 로드맵에서 MSA(측정 시스템 분석)가 점점 더 생략되거나 선택 사항으로
표시 된다는 점에 유의해야 한다 . 

개선 프로젝트 수행자는 비교 실험의 지점을 이해해야 한다.
모든 식스 시그마 프로젝트는 비교 실험이기 때문에 중심 경향의 통계적 이동과 변동의
감소를 감지하기 위해 전후 비교 실험을 수행하는 방법을 알아야 한다.

David Wetzel과 Kim Buch의 글