软件测试中有效的正交测试方法
正交实验法的介绍
正交试验法是研究多因素、多水平的一种试验法,它是利用正交表来对试验进行设计,通过少数的试验替代全面试验
在一项试验中,把影响试验结果的量称为试验因素(因子),简称因素。因素可以理解为试验过程中的自变量,试验结果可以看成因素的函数。在试验过程中,每一个因素可以处于不同的状态或状况,把因素所处的状态或状况,称为因素的水平,简称水平。
举个例子
某所大学通信系共2个班级,刚考完某一门课程,想通过“性别”、“班级”和“成绩”这三个查询条件对通信系这门课程的成绩分布,男女比例或班级比例进行人员查询:
根据“性别”=“男,女”进行查询
根据“班级”=“1班,2班”查询
根据“成绩”=“及格,不及格”查询
按照传统设计——全部测试
分析上述测试需求,有3个被测元素,被测元素我们称为因素,每个因素有两个取值,我们称之为水平值(也就是2)。
如果是普通的全面测试,则如下(2^3=8次)
若采用正交测试
利用正交表设计测试用例,我们得到的测试用例个数是n=3*(2-1)+1=4(这个公司就是(因素数*(最大水平数-1)+1)),对于三因素两水平的刚好有L4(2^3)的正交表可以套用
于是用正交表试验法得出4个测试用例如下(正交测试表的类型一般都会给出来)
正交试验设计方法
与一般的试验设计类似 ,用正交试验设计方法设计测试用例时主要包括以下步骤:
(1)确定因素
这里的因素是指对软件运行结果有影响的软件
(2)确定因素的取值范围或集合(该步是为步骤3做准备的)
因素的取值范围是指软件输入的取值范围或集合以及可用的硬件资源。
(3)确定每个因素的水平
根据因素的取值范围或集合 ,采用等价类划分、边界值分析以及其他软件测试技术,在每个因素的取值范围或集合内挑选出有效等价类、无效等价类、正好等于、刚刚大于或刚刚小于边界值等有代表性的测试值。
(4)选择正交表
根据确定的因素和水平 ,选择适合的正交表。
如果没有合适的正交表可用或需要的测试用例个数太多 ,要对因素和水平进行调整。
正交表的构成:
l行数(Runs):正交表中的行的个数,即试验的次数,也是通过正交实验法设计的测试用例的个数
l因素数(Factors):正交表中列的个数,即要测试的功能点。
l水平数(Levels):任何单个因素能够取得的值的最大个数,即要测试功能点的输入值
正交表
正交表相关概念
将正交试验选择的水平组合,列成表格,称为正交表。
正交表具有以下两个特点,即正交性。正交表必须满足这两个特点,有一条不满足,就不是正交表。
1)每列中不同数字出现的次数相等。这一特点表明每个因素的每个水平与其它因素的每个水平参与试验的几率是完全相同的,从而保证了在各个水平中最大限度地排除了其它因素水平的干扰,能有效地比较试验结果并找出最优的试验条件。
2)在任意2列其横向组成的数字对中,每种数字对出现的次数相等。这个特点保证了试验点均匀地分散在因素与水平的完全组合之中,因此具有很强的代表性
参考文献:http://blog.****.net/wd168/article/details/51736105
http://www.51testing.com/html/36/489136-812551.html
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5.1.3 边界值法--二元基本边界值分析 边界值测试的另一个关键假设是,故障很少是由两个(或两个以上)缺陷同时出现造成的,这在可靠性理论中称为 "单一缺陷 "假设。基于 "单一缺陷 "假设的边界值测试称为基本边界值分析。 在边界值测试中,我们通常使用两值边界,然后辅助以正常值来设计输入变量的值。 对于只有 x 和 y 两个输入变量的软件,输入域在二维坐标系中呈阴影状。使用基本边界值分析法得到的测试用例就是黑点所在的位置,总共有九个测试用例。 如果有一个 n 变量的软件输入域,则选择其中一个变量略小于最小值、最小值、正常值、最大值和略大于最大值这五个值,其余全部取正常值。对这个 n 个变量的软件输入域进行边界值分析,可产生 4n+1 个测试用例。 三值基本边界值分析
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