更有利于解决问题。
比如，在不能给有关测试条件提供大量信息以重现问题的情况下，大量的自动测试经常会搞毁系统。
他们对解决问题没有好处。越难重复的测试越不利于解决问题。
如果需要解决的问题是由这个测试发现的，那么这个测试就越难执行，下次测试也越难执行正确。
更有信息量。
测试的价值就是我们能从中学到东西。
大多数情况下，你从通过测试的程序中学到的东西比没通过测试的程序中学到的多，但有信息的测试会教你（减少不确定性）判定程序是否能通过测试。
比如，如果我们已经在多次构建之后运行了一个测试，并且程序每次都可靠地通过测试，那么我们就期望程序能再次通过这项测试。从重复测试中得到的另外的“通过”结果不会有助于我们对程序的认知。
等价类的观点是信息价值的另一个例子。任何测试背后都是一个测试集，他们之间有很高的相似度，我们认为其他测试实质上是这个测试的冗余。用口头的行话说，这就是“等价类”或者“等价部分”。如果这些测试充分的相似，那么第二次测试得到的附加信息会少于第一次测试。
这个标准很接近于Karl Popper的实验价值理论（参考Popper 1992）。优秀的实验涵盖了风险预测。这个理论预言人们期望的某些事物并不真实，你偏爱的理论是错的或者会令许多人感到惊讶。Popper分析认为优秀的实验（优秀的测试）是近似于科学哲理的主流核心理念。
或许，在这里真正要考虑的是，你希望从测试中学到的东西与测试设计、运行的机会成本是均衡的。你花费在测试上的时间就是你没有花费在其他测试或活动上的时间。
更加复杂。
一个复杂的测试包含被测软件的很多方面、或变量、或其他属性。
当程序有很多变更或一次测了很多特性时，不提倡用复杂测试。如果程序存在很多BUG，复杂测试很快就会失败，也就没必要再执行它了。测试组主要依靠复杂测试发现模块化的BUG。模块化的BUG使很多测试都无法通过，阻碍测试组了解测试应该暴露的信息。因此，测试初期，进行简单测试是合理的、有必要的。当程序更稳定时，或（在极限编程或任何开发生命周期）程序有了更稳定的特性时，更复杂的测试就会变得更有意义。
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