黑盒测试设计--正交实验法

.方法简介

  利用因果图来设计测试用例时, 作为输入条件的原因与输出结果之间的因果关系,有时很难从软件需求规格说明中得到。往往因果关系非常庞大,以至于据此因果图而得到的测试用例数目多的惊人,给软件测试带来沉重的负担,为了有效地,合理地减少测试的工时与费用,可利用正交实验设计方法进行测试用例的设计。

  正交实验设计方法:依据Galois理论,从大量的(实验)数据(测试例)中挑选适量的,有代表性的点(例),从而合理地安排实验(测试)的一种科学实验设计方法.类似的方法有:聚类分析方法,因子方法方法等.

利用正交实验设计测试用例的步骤:

1.提取功能说明,构造因子--状态表

把影响实验指标的条件称为因子.而影响实验因子的条件叫因子的状态.利用正交实验设计方法来设计测试用例时,首先要根据被测试软件的规格说明书找出影响其功能实现的操作对象和外部因素,把他们当作因子,而把各个因子的取值当作状态.对软件需求规格说明中的功能要求进行划分,把整体的概要性的功能要求进行层层分解与展开,分解成具体的有相对独立性的基本的功能要求.这样就可以把被测试软件中所有的因子都确定下来,并为确定个因子的权值提供参考的依据.确定因子与状态是设计测试用例的关键.因此要求尽可能全面的正确的确定取值,以确保测试用例的设计作到完整与有效。

2.加权筛选,生成因素分析表

对因子与状态的选择可按其重要程度分别加权.可根据各个因子及状态的作用大小,出现频率的大小以及测试的需要,确定权值的大小。

3.利用正交表构造测试数据集

利用正交实验设计方法设计测试用例,比使用等价类划分,边界值分析,因果图等方法有以下优点:节省测试工作工时;可控制生成的测试用例数量;测试用例具有一定的覆盖率。

4、正交表的下载地址:http://neilsloane.com/oadir/index.html

二、案例

s1、选择合适的正交表

1)找出因子状态,7因子5状态(上表中每行代表一个引子,每个因子不同的取值代表不同的状态,这里去取值最多的一个,作为整体的状态数)

2)到http://neilsloane.com/oadir/index.html 中下载正交表;有时不一定有7因子5状态的表,那么就找最接近的,切因子数、状态数都要大于或等于需求中列出来的因子和状态数(请思考下为什么?)

这些选择8因子7状态的正交表

s2、下载下来的正交表如下

s3、化简正交表

原则:去掉多余的因子,每列代表一个因子,只有7个因子,将最后一列删除(但不能轻易删除行)

s4、将正交表内数字替换成具体的因子状态,对照第一张表,每个数字代表对应因子的状态值

s5、正交表合并:依据适用性合并部分相似的用例

原则:前面用例都提到过的状态才能合并,没提到过的不能合并

s6、删除一些不可能的组合

注:(1)编写测试用例时,需遵循一些基本的原理,例如Linux上是无法安装IIS的,第9行和37行就不能作为用例,是不可能存在的组合,需排除

(2)在运行时,你可以将余下的~单元格填充为最容易的测试,或者填充为最流行的配置,或者填充为可能会揭示缺陷的选项,无论你想使用什么标准来选填充值,都是可以的。

案例中,使用正交实验法,最终得到的用例数是37条;这边还可以配合下其他的测试设计方法,对用例级进行补充

原文地址:https://www.cnblogs.com/andr/p/10847160.html

时间: 2024-10-29 12:25:35

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正交实验法工具allparirs

1.解压2.将因子状态拷贝到文本文档中,EXCEL中的表格格式直接粘贴,不做任务修改,可参考ceshi.txt3.进入cmd,(dir可查看当前路径下文件)进入allparirs目录下(以C:\allpairs),输入:cd C:\allparirs\4.执行allpairs.exe ceshi.txt ->result(可任意命名).txt 示例 输出结果

测试用例设计之正交表法详解

正交实验法的由来 拉丁方名称的由来 古希腊是一个多民族的国家,国王在检阅臣民时要求每个方队中每行有一个民族代表,每列也要有一个民族的代表. 数学家在设计方阵时,以每一个拉丁字母表示一个民族,所以设计的方阵称为拉丁方. 什么是n阶拉丁方? 用n个不同的拉丁字母排成一个n阶方阵(n<26 ),如果每行的n个字母均不相同,每列的n个字母均不相同,则称这种方阵为n*n拉丁方或n阶拉丁方.每个字母在任一行.任一列中只出现一次. 什么是正交拉丁方? 设有两个n阶的拉丁方,如果将它们叠合在一起,恰好出现n2个

正交排列法

一.常见正交表 1.概述:正交排列法能够使用最小的测试过程集合获得最大的测试覆盖率.当可能的输入数据或输入数据组合的组合量很大时, 由于不可能每个测试组合创建测试用例,可以采用这种方法. 2.正交排列法的概念:是研究多因素.多水平的一种设计方法,它是根据正交性从全面实验中挑选出部分有代表性的点进行实验,这些有代表性的点具有“均匀分散”.|“齐整可比"的特点,正交实验设计是一种基于正交表的.高效率.快速.经济的实验设计方法. 3.正交表概念:一种特别的表,一般的正交表记为  Ln(mk) n是表的

黑盒测试用例设计-正交试验方法(七)

6.正交试验方法 第4节结尾提到,因果关系非常庞大,导致由此得到的测试用例数目多大.因而引入正交试验法,从大量的试验数据中挑选适量的.有代表性的点安排测试,来有效地.合理地减少测试的工时. (1)   正交试验设计法 一般用L代表正交表,常用的有L8(27).L9(34).L16(45).L8(4*24).L18(2*37).等.此符号各数字的意义如下. 以L8(27)为例,其中7为此表列的数目(最多可安排的因子数):2为因子的水平数:8为此表行的数目(试验次数). 又如L18(2*37),7列

测试用例(正交排列法)

一.应用场合 有很多的控件,而且每个控件有多个取值的情况下,要考虑不同控件不同取值的组合 ——如何使用最少.最优化的数据组合达到最大的测试覆盖. 二.和因果图法的区别: 因果图:适用于控件组合较少的(20种以下),要比较全面的考虑所有情况(或主要情况). 正交排列法:适用于控件组合数量庞大,而从代码角度讲有没必要全部测试. 正交表 一种特制表,一般正交表记为: n:表示的是行数,也就是测试组合的次数 t: 表示要测控件内包含的取值个数(各因素的水平数,即各因素的状态数) q:表示列数,即控件的个

06 正交排列法

正交排列法 正交表: (1)n表示的是行数,需要测试的次数 (2)K表示的是列数,表示控件的个数 (3)m是每个控件包含的取值个数 使用正交排列法分析程序 1.分析需求--把控件及其取值列取出来 2.根据控件和控件的取值个数,选择一个合适的正交表 (1)根据控件的个数,选择正交表的次幂,也就是正交表的列数 4个控件--选择4次幂 (2)根据控件取值的个数,选择正交表的底,也就是正交表中包含数的最大值 每个控件有三个取值--选底为3的 3.把控件及其取值映射到正交表中 (1)把控件名称分别放到正交

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