用例设计之正交试验测试法（1）

四正交试验测试法

4-1正交表解释

正交试验设计是研究多因子多水平的一种试验方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出有代表性的点进行试验，正交试验具备了“均匀分散，齐整可比”的特点。

日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格，成为正交表。

注：

多因子：术语解释：把实验中影响响应变量的那些变量称为实验中的因子，因子分为可控因子和非可控因子。

多水平：术语解释：把因子不同的取值称为水平。

4-2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和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，可利用正交试验设计方法进行测试用例设计。

正交试验设计方法：根据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），从而合理地安排试验（测试）的一种科学试验设计方法。

4-3正交表的构成

² 行数（Runs）：正交表中的行的个数，即试验的次数

² 因素数（Factors）：正交表中列的个数

² 水平数（Levels）：任何单个因素能够取得的值得最大个数。正交表中的包含的值为从0到数“水平数-1”或从1到“水平数”

² 正交表的表示形式：L_行数（水平数^因素数）

图4-1正交表

4-4正交表的正交性

² 整齐可比性

在同一张正交表中，每个因素的每个水平出现的次数是完全相同的。由于在试验中每个因素的每个水平与其他因素的每个水平参与试验的机率完全相同的，这就保证在各个水平中最大程度的排除了其他因素水平的干扰。因而，能最有效地运行比较和作出展望，容易找到好的试验条件。

² 均衡分散性

在同一张正交表中，任意两列（两个因素）的水平搭配（横向形成的数字对）是完全相同的。这样就保证了试验条件均衡地分散在因素水平的完全组合之中，因而具有很强的代表性，容易得到好的试验条件。

4-5用例设计步骤

² 有哪些因素（变量）

² 每个因素有哪几个水平（变量的取值）

² 选择一个合适的正交表

² 把变量的值映射到表中

² 把每一行的各因素水平的组合做为一个测试用例

² 加上你认为可疑且没有在表中出现的组合

² 查找正交表：http://support.sas.com/techsup/technote/ts723_Designs.txt

http://www.york.ac.uk/depts/maths/tables/orthogonal.htm

4-6如何选择正交表

² 考虑因素（变量）的个数

² 考虑因素水平（变量的取值）的个数

² 考虑因素水平（变量的取值）的个数

² 考虑正交表的行数

² 取行数最少的一个

4-7设计测试用例时的三种情况

² 因素数（变量）、水平数（变量值）相符

² 因素数不相同

² 水平数不相同

4-8举例

4-8-1因素数、水平数相符

水平数（变量的取值）相同、因素数（变量）刚好符合正交表

对某人进行查询

² 假设查询某个人时有三个查询条件：

根据“姓名”进行查询

根据“身份证号码”查询

根据“手机号码”查询

                                图4-2查询某人

² 考虑查询条件要么不填写，要么填写，此时可用正交表进行设计

² 分析因素数和水平数

Ø 有三个因素：姓名、身份证号码、手机号码

Ø 每个因素有两个水平：

姓名：填、不填

身份证号：填、不填

手机号码：填、不填

² 选择正交表

Ø 表中的因素数>=3

Ø 表中至少有三个因素的水平数>=2

Ø 行数取最少的一个

Ø 结果：L₄（2³）

² 变量映射（根据上面提到的网址，查询正交表）

Ø 姓名：0->填写，1->不填写

Ø 身份证号：0->填写，1->不填写

Ø 手机号码：0->填写，1->不填写

图4-3