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OATS正交表测试策略-Zee

来源:互联网网民  宽屏版  评论
2006-12-11 21:23:49

关键字:

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:

① 完成测试要求所需的测试用例少。

② 数据点的分布很均匀。

③ 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

水平数:其中3个变量的水平数为4,1个变量的水平数为3。

对应到正交表中写法如下:

L runs(3^1 + 4^3)

1, 只考虑强度为:2的情况。

A、 其对应的正交表如下:

Runs A B C D

1 | 1 1 1 1

2 | 2 2 2 2

3 | 3 3 3 3

4 | - 4 4 4

5 | 1 2 3 4

6 | 2 1 4 3

7 | 3 4 1 2

8 | - 3 2 1

9 | 1 3 4 2

10 | 2 4 3 1

11 | 3 1 2 4

12 | - 2 1 3

13 | 1 4 2 3

14 | 2 3 1 4

15 | 3 2 4 1

16 | - 1 3 2

即应用到次数为16的正交表,我们可以得到16个用例。

B、把各个变量的代入正交表得到如下正交表:

Runs A B C D

1 | A1 B1 C1 D1

2 | A2 B2 C2 D2

3 | A3 B3 C3 D3

4 | - B4 C4 D4

5 | A1 B2 C3 D4

6 | A2 B1 C4 D3

7 | A3 B4 C1 D2

8 | - B3 C2 D1

9 | A1 B3 C4 D2

10 | A2 B4 C3 D1

11 | A3 B1 C2 D4

12 | - B2 C1 D3

13 | A1 B4 C2 D3

14 | A2 B3 C1 D4

15 | A3 B2 C4 D1

16 | - B1 C3 D2

C、看上面的正交表可以知道变量A有剩余的水平数。下面我们用A的值循环代入:

Runs A B C D

1 | A1 B1 C1 D1

2 | A2 B2 C2 D2

3 | A3 B3 C3 D3

4 | A1 B4 C4 D4

5 | A1 B2 C3 D4

6 | A2 B1 C4 D3

7 | A3 B4 C1 D2

8 | A2 B3 C2 D1

9 | A1 B3 C4 D2

10 | A2 B4 C3 D1

11 | A3 B1 C2 D4

12 | A3 B2 C1 D3

13 | A1 B4 C2 D3

14 | A2 B3 C1 D4

15 | A3 B2 C4 D1

16 | A1 B1 C3 D2

上面我用A的值循环填充了A剩余的水平数(蓝色标记的部分)。

D、接着,我们就可以用上面的正交表来设计用例了。不再多言。

2, 考虑强度为3的情况:

得到对应的正交表如下:

Runs A B C D

1 | 1 1 1 1

2 | 1 1 2 2

3 | 1 1 3 3

4 | 1 1 4 4

5 | 1 2 1 2

6 | 1 2 2 1

7 | 1 2 3 4

8 | 1 2 4 3

9 | 1 3 1 3

10 | 1 3 2 4

11 | 1 3 3 1

12 | 1 3 4 2

13 | 1 4 1 4

14 | 1 4 2 3

15 | 1 4 3 2

16 | 1 4 4 1

17 | 2 1 1 2

18 | 2 1 2 1

19 | 2 1 3 4

20 | 2 1 4 3

21 | 2 2 1 1

22 | 2 2 2 2

23 | 2 2 3 3

24 | 2 2 4 4

25 | 2 3 1 4

26 | 2 3 2 3

27 | 2 3 3 2

28 | 2 3 4 1

29 | 2 4 1 3

30 | 2 4 2 4

31 | 2 4 3 1

32 | 2 4 4 2

33 | 3 1 1 3

34 | 3 1 2 4

35 | 3 1 3 1

36 | 3 1 4 2

37 | 3 2 1 4

38 | 3 2 2 3

39 | 3 2 3 2

40 | 3 2 4 1

41 | 3 3 1 1

42 | 3 3 2 2

43 | 3 3 3 3

44 | 3 3 4 4

45 | 3 4 1 2

46 | 3 4 2 1

47 | 3 4 3 4

48 | 3 4 4 3

49 | - 1 4 1

50 | - 2 3 1

51 | - 3 2 1

52 | - 4 1 1

53 | - 1 3 2

54 | - 2 4 2

55 | - 3 1 2

56 | - 4 2 2

57 | - 1 2 3

58 | - 2 1 3

59 | - 3 4 3

60 | - 4 3 3

61 | - 1 1 4

62 | - 2 2 4

63 | - 3 3 4

64 | - 4 4 4

我们得到一个次数为64的正交表,按照1中的步骤B、C、D可以得到64测试用例。

在这个例子中,如果我们选择强度为4的表的话,也就相当于覆盖整个迪卡尔积了。所以在强度为4的时候,在这个例子中正交已经没有意义。

其中概念部分引用了统计学的知识。

 
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关键字: 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: ① 完成测试要求所需的测试用例少。 ② 数据点的分布很均匀。 ③ 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 水平数:其中3个变量的水平数为4,1个变量的水平数为3。 对应到正交表中写法如下: L runs(3^1 + 4^3) 1, 只考虑强度为:2的情况。 A、 其对应的正交表如下: Runs A B C D 1 | 1 1 1 1 2 | 2 2 2 2 3 | 3 3 3 3 4 | - 4 4 4 5 | 1 2 3 4 6 | 2 1 4 3 7 | 3 4 1 2 8 | - 3 2 1 9 | 1 3 4 2 10 | 2 4 3 1 11 | 3 1 2 4 12 | - 2 1 3 13 | 1 4 2 3 14 | 2 3 1 4 15 | 3 2 4 1 16 | - 1 3 2 即应用到次数为16的正交表,我们可以得到16个用例。 B、把各个变量的代入正交表得到如下正交表: Runs A  B C D 1 | A1 B1 C1 D1 2 | A2 B2 C2 D2 3 | A3 B3 C3 D3 4 | -  B4 C4 D4 5 | A1 B2 C3 D4 6 | A2 B1 C4 D3 7 | A3 B4 C1 D2 8 | -  B3 C2 D1 9 | A1 B3 C4 D2 10 | A2 B4 C3 D1 11 | A3 B1 C2 D4 12 | - B2 C1 D3 13 | A1 B4 C2 D3 14 | A2 B3 C1 D4 15 | A3 B2 C4 D1 16 | - B1 C3 D2 C、看上面的正交表可以知道变量A有剩余的水平数。下面我们用A的值循环代入: Runs A  B C D 1 | A1 B1 C1 D1 2 | A2 B2 C2 D2 3 | A3 B3 C3 D3 4 | A1  B4 C4 D4 5 | A1 B2 C3 D4 6 | A2 B1 C4 D3 7 | A3 B4 C1 D2 8 | A2  B3 C2 D1 9 | A1 B3 C4 D2 10 | A2 B4 C3 D1 11 | A3 B1 C2 D4 12 | A3 B2 C1 D3 13 | A1 B4 C2 D3 14 | A2 B3 C1 D4 15 | A3 B2 C4 D1 16 | A1 B1 C3 D2 上面我用A的值循环填充了A剩余的水平数(蓝色标记的部分)。 D、接着,我们就可以用上面的正交表来设计用例了。不再多言。 2, 考虑强度为3的情况: 得到对应的正交表如下: Runs A B C D 1 | 1 1 1 1 2 | 1 1 2 2 3 | 1 1 3 3 4 | 1 1 4 4 5 | 1 2 1 2 6 | 1 2 2 1 7 | 1 2 3 4 8 | 1 2 4 3 9 | 1 3 1 3 10 | 1 3 2 4 11 | 1 3 3 1 12 | 1 3 4 2 13 | 1 4 1 4 14 | 1 4 2 3 15 | 1 4 3 2 16 | 1 4 4 1 17 | 2 1 1 2 18 | 2 1 2 1 19 | 2 1 3 4 20 | 2 1 4 3 21 | 2 2 1 1 22 | 2 2 2 2 23 | 2 2 3 3 24 | 2 2 4 4 25 | 2 3 1 4 26 | 2 3 2 3 27 | 2 3 3 2 28 | 2 3 4 1 29 | 2 4 1 3 30 | 2 4 2 4 31 | 2 4 3 1 32 | 2 4 4 2 33 | 3 1 1 3 34 | 3 1 2 4 35 | 3 1 3 1 36 | 3 1 4 2 37 | 3 2 1 4 38 | 3 2 2 3 39 | 3 2 3 2 40 | 3 2 4 1 41 | 3 3 1 1 42 | 3 3 2 2 43 | 3 3 3 3 44 | 3 3 4 4 45 | 3 4 1 2 46 | 3 4 2 1 47 | 3 4 3 4 48 | 3 4 4 3 49 | - 1 4 1 50 | - 2 3 1 51 | - 3 2 1 52 | - 4 1 1 53 | - 1 3 2 54 | - 2 4 2 55 | - 3 1 2 56 | - 4 2 2 57 | - 1 2 3 58 | - 2 1 3 59 | - 3 4 3 60 | - 4 3 3 61 | - 1 1 4 62 | - 2 2 4 63 | - 3 3 4 64 | - 4 4 4 我们得到一个次数为64的正交表,按照1中的步骤B、C、D可以得到64测试用例。 在这个例子中,如果我们选择强度为4的表的话,也就相当于覆盖整个迪卡尔积了。所以在强度为4的时候,在这个例子中正交已经没有意义。 其中概念部分引用了统计学的知识。
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