OATS-正交表测试策略.docVIP

OATS：即Orthogonal Array Testing Strategy，正交表测试策略。 　　1、OATS的概念 　　次数（Runs）：简单的说，就是次数是多少，就有多少个用例。 　　因素数（Factors）：简单的说，就是有多少个变量。 　　水平数（Levels）：比如有三个变量，其中变量取值最多的是四个值，那么水平数就是四。 　　强度（Strength）：即变量间的相互关系，当强度为二时，只考虑变量两两之间的影响，如果强度为三，同考虑三个变量对结果的影响；当强度增加时，用例的个数会急剧增加。 　　正交表的表现形式： L runs（levels^factors? ） 　　介绍混合水平数正交表的知识，混合水平数的正交表中的因素数的水平数是不同的，比如，有5个变量，一个因素数的水平数为4，另外四个因素数的水平数为2，则用正交表表示如下： 　　L 8（41×24） 　　2、OATS的好处 　　对有些组合测试，我们可选择的一种测试途径是测试所有变量的迪卡尔积（即统计学中的全面搭配法），无疑，这种方式得到的是所有变量、所有取值的完全组合，是最全面的测试。而在变量多的情况下，这无疑也是最不可能实现的方法，所以我们要选择一种方法，即可以测试大部分的BUG，又能极大的缩短我们的时间，正交表是我们的选择： 　　其特点为： 　　???? 完成测试要求所需的测试用例少。 　　???? 数据点的分布很均匀。 　　???? 可用其他统计学的方法等对测试结果进行分析。 　　OATS用来设计测试用例的方法如下的好处： 　　1）可以组合所有的变量； 　　2）得到一个最小的测试集，这个集合，包括最少的测试用例，并且，包括了所有变量的组合, 　　3）得到的变量的组合是均匀的分布的（这一点可以参照上面的正交表的特点）； 　　4）可以测试用一些复杂的组合； 　　5）它生成的测试用例是有迹可循日，即有规律的，不像手工测试那样会遗漏一些用例的组合。 　　3、选择OATS的基本原则 　　一般都是先确定测试的因素、水平和交互作用，后选择适用的正交表。在确定因素的水平数时，主要因素应该多安排几个水平，次要因素可少安排几个水平。 　　（1）先看水平数。若各因素全是2水平，就选用L(2＊)表；若各因素全是3水平，就选L(3＊)表。若各因素的水平数不相同，就选择适用的混合水平正交表。 　　（2）每一个交互作用在正交表中应占一列或二列。要看所选的正交表是否足够大，能否容纳得下所考虑的因素和交互作用。为了对试验结果进行方差分析或回归分析，还必须至少留一个空白列，作为“误差”列，在极差分析中要作为“其他因素”列处理。 　　（3）要看测试精度的要求。若要求高，则宜取测试次数多的正交表。 　　（4）若测试费用很昂贵，或测试的经费很有限，或人力和时间都比较紧张，则不宜选实验次数太多的正交表。 　　（5）按原来考虑的因素、水平和交互作用去选择正交表，若无正好适用的正交表可选，简便且可行的办法是适当修改原定的水平数。 　　（6）对某因素或某交互作用的影响是否确实存在没有把握的情况下，选择L表时常为该选大表还是选小表而犹豫。若条件许可，应尽量选用大表，让影响存在的可能性较大的因素和交互作用各占适当的列。 　　4、OATS的步骤 　　1）先要知道你有多少个变量，这个不用说了，很简单的就能确定了。它对应到正交表的概念中的因素数。 　　2）查看每个变量的测试取值个数（这里我用a代替，以方便后面调用），这个取值不是说这个变量的取值范围中包括多少个值，而是用等价类划分出来的。关于等价类的方法，这里就不说了。 　　3）选择正交表，我们选择正交表时，要满足两点：因素数（即变量个数）和水平数。在选择正交表的时候，要保存： 　　A、正交表的列不能小于变量的个数； 　　B、正交表的水平数不能小于a。 　　4）拿着自己的因素数和水平数，去找对应的正交表，按3中说的原则，现在正交表有一部分已经在网上公布了，在很大程度上已经够设计测试用例用了，如果你的情况太特殊，也可以考虑自己去推算。 　　5）如果你选择的正交表中某个因素数有剩余的水平数，就拿这个因素数的值从上到下循环代进去。以增加发现缺陷的机会。 　　6）按次数设计用例，每次数对应一个用例。设计完成后，如果觉得有些组合是可能会有问题的，而正交表中又没有包括，那就增加一些用例。 　　5、OATS的实例 　　5.1??? 实例 　　下面介绍一个混合正交表的例子： 　　变量个数：4个　　分别为：A、B、C、D。 　　取值为： 　　A－＞3个值（A1、A2、A3）、 　　B－＞4个值（B1、B2、B3、B4）、 　　C－＞4个值（C1、C2、C3、C4）、 　　D－＞4个值（D1、D2、D3、D4）。 　　把上述数值对应到正交表的概念中去，如下： 　　因素数：4 　　水