摘要：将统计学_6 sigma应用到测试管理中，需要使用的6 sigma工具如下：假设检定，双样本检定
一、前言：
测试女巫又来啦，大家还记的吗？前四次我们主要以"找到bug产生的原因"以及"提高bug产出效率"，"通过自动化节省人力"和"总结工作流程篇"为例介绍DOE，柏拉图，主效应，交互作用，相关性，鱼骨图，Xbar Chart，One Way ANOVA，Two Way ANOVA，：QFD，DFMEA，量测系统，Johnson Transformation这些方法，并着重介绍如何将这些方法应用到我们软件测试中。
我们在介绍上述工具时，除了用了一个比较完整的DMADV的流程改进方法来对我们的工作流程进行改进，还介绍了在实际工作中只需要对一个比较简单的事情进行分析，进而只用到几个简单的6 sigma的工具,这次我们继续介绍这些工具该如何应用到我们的实际工作中，上次我们主要解决"如何去搜集资料去拒接一些无理的工作需求"。
从第37期的文章开始我们将从DMADV的改进流程转移到"思维"上来，这次我们将继续"将思维进行到底"，这次我们将"思维"转移到我们的测试对象；即研究测试产品和如何客观的判断重要问题测试结果上来：
对于很多公司来说很多产品是共用一个芯片的，如果我对于每个产品根据芯片进行分类，在对每个产品进行测试后，搜集相关的数据，并使用统计学的方法分析总结后得到此款芯片的特点，这样对下一个使用同样芯片的产品会有很大的借鉴意义。例如通过分析我们可以得到这款芯片的软肋在哪里，针对这些软肋，下一个产品在我们在规划测试计划安排测试策略的时候，应该先集中火力测试那些芯片的"弱点"做到有的放矢，知己知彼百战不殆。
对于一个非常重要的测试任务如何客观的给出结论呢：例如在产品规划阶段有根据测试结果决定使用哪款芯片，对于此测试任务，我们测试完之后如何确保我们最大程度的摒弃了主观因素导致的错误呢？当然对于我们测试人员来说最希望不要增加我们的工作任务的基础上，能够改进我们的工作。这个能做到吗？
原来一个产品做完测试后，我们使用统计学的知识进行分析后可以得到这么多的附加价值；其实这些附加价值才能让我们像一个"闪闪发光宝石"；就像上一期我们说过的，我们要做一个"贪婪"的"资本家"，不断的反复"压榨"我们的项目；不断抽离出宝贵的可量化的经验，将"一堆平淡无奇的石头"变成"一堆闪闪发亮的宝石"；好吧，测试女巫又开始搜集"宝石"了，大家准备好了吗？
奇妙旅程即将开始：Here We Go!
这次我们主要用到的工具为：DOE，主效应，柏拉图，假设检定，双样本检定。在第三十四期的杂志中已经介绍了前3个工具的原理和用法，此份文档中也会用到这些工具，因为之前已经介绍过了，这里就不再赘述。对于假设检定和双样本检定是我们新学习的一个新工具和新理论，在这里我们将进行详细的说明，并给大家演示如何应用到实际工作中。
二、6 sigma常用工具基础知识介绍
1.DOE实验设计方法
此工具已经在第34期"51测试天地杂志"中的"测试女巫"此文章中有详细的介绍，这里就不再赘述。
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三、应用到实际工作中_总结工作篇
根据之前做项目的经验，首先第一步需要安排测试计划和测试策略，刚开始的测试策略均是对各个功能做一次完整的测试，后续在总结前1次或者前几次的测试结果，改变测试策略，即对于一些功能进行更为深入的测试，而对于另外的比较稳定的功能则可以减少一些人力，物力的投入。但是我们并没有对于之前做过 的项目按照芯片进行分类，接下来我们以分析一个WIFI 芯片和Modem芯片为例来说明如何总结之前的测试结果。
1.搜集A项目的WIFI Bug
注意虽然都是属于WIFI Bug，在搜集数据时要注意对这些bug要进行细化分类，以方便后续我们制定策略，如【表1】我将bug分成4类
1) Connection ：与WIFI连接相关的bug
2) Display ：显示问题
3) Setting：WIFI中一些子项目的功能
4)WPS：与WPS相关的bug
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