一、前言：
测试女巫又开始将石头变宝石了，为什么没有延续前几期的主题：python自动化呢？因为测试女巫近期在学习前端开发框架：Angular，这个酸爽，谁学谁知道~~~，让我先哭会~~~当然并不是女巫转行做前端开发了，而是我们后续需要搭建自己公司的测试Cloud，需要前端开发的人员，女巫就要带着团队的兄弟姐妹将这个前端开发搞定，另外，女巫换老板了，老板说他是从疯人院跑出来的，跟着一个近乎"癫狂"的主管，这个酸爽，谁跟，谁知道~~~，让我先哭会~~~老板说需要对我们的自动化开发的各个工具做一个架构升级，所以注定接下来，女巫又会经历一番血风腥雨的折腾。嗯，擦干了眼泪，女巫相信，越折腾，功力就越强，所以尽管放马过来吧，姐怕过什么！？
所以有关自动化开发，有关搭建Cloud的前端开发，等女巫抗过这番折腾后再跟大家分享吧，女巫是所在公司的6 sigma培训讲师，所以女巫有很多使用6 sigma工具应用到工作上的例子，所以这期就继续石头变宝石吧！
这次我们学习新的"魔法"是什么呢？是如何使用统计学的知识去理清一个复杂的问题，进而形成一个测试流程，进而改进我们的测试工作。哦，是不是听得有点蒙圈，举例吧，例如我们测试一款Router产品，在测试WIFI时，会发现WIFI不稳定，从测试人员的直觉或者可以说女人的直觉，这个Function存在异常。但是软件工程师，会有一堆托辞：你所在的WIFI环境太脏了，是不是存在Channel冲突，即几台Client抢channel问题导致……其实他们的说法看起来发散，其实中心思想非常明确：测试环境有问题，测试手法有问题，就是我的产品没问题！
接下来就是没完没了的让测试人员做各种无效的实验，最后问题还是不了了之~~
但是我们学习了统计学的知识，我们测试人员可以自己设计科学的实验，然后用Python开发自动化脚本搜集数据，然后用Minitab的各个工具进行分析，产出专业的客观的数据，让软件工程师无处可逃，哈哈，听起来是不是很爽，没错，女巫就是这样做的！结果是非常之爽！所以我们测试人员需要掌握多个工具，我们不仅会测试，会发现bug，还会用统计学的方法设计科学的实验，然后用自动化工具进行测试，搜集数据，再用统计学的工具，分析这些数据，产出科学客观的结果。这还不是人才，那什么才是人才？！！嗯，没错，测试女巫来了，带着魔法来了，带着魔法轻轻的来了，你学或不学，测试女巫就在这里，在这里等着你，成为做事深刻，走心的职场达人^_^。
此期学习的魔法就是如何应用已经学习过的统计学知识应用到我们的实际测试工作中！使用的统计学知识如下：标准差和平均值的概念（此观念在第39期杂志上做了详细说明），趋中定律（此概念在第39期杂志上做了详细说明），DOE实验(此概念在第37期杂志是做了说明)的方法，箱形图，中位数检验
对于上述已经讲过的知识点，这里不再详细说明，亲如果忘记了，翻开对应期刊杂志看看吧，温故而知新，不亦乐乎嘛。
闲话不多说，我们开始正式学习吧！
二、6 sigma新常用工具基础知识介绍
1、箱形图
"盒式图"或叫"盒须图""箱形图"boxplot（也称箱须图(Box-whiskerPlot）须图又称为箱形图，其绘制须使用常用的统计量，能提供有关数据位置和分散情况的关键信息，尤其在比较不同的母体数据时更可表现其差异
它提供有关数据的位置和分散的信息，在不同的组数据比对时更可表现差异
所有统计图形中，包含了最多种信息的图形
箱型图中间的『箱子』由Q1及Q3所组成，因此箱内包含了50%的数值数据
其中Median描述了数据中心位置，而IQR 解释了中央散布的情形。
箱型图的『须』：由箱子延伸至Q3 +1.5IQR 与Q1-1.5IQR
离群值(outlier)：一组数据内，与其他观测值差异过大的值
当须从箱子的边界向外延伸1.5倍IQR的距离，若观测值超出此范围，则视为离群值。
当观测值的最大值或最小值分别未超出Q3 + 1.5IQR与Q1 -1.5IQR ，则箱型图的须仅延伸至极值(最大值或最小值)。
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三、应用到实际工作之如何分析WIFI稳定性的问题
对于生产终端的通讯公司在实际工作中会有这样的事情发生：在router的测试中，最让测试人员揪心的就是类似WIFI稳定性的问题，因为这类问题，争议很多，往往就是测试部门花费了很多人力物力，最后还是无法彻底、理清问题，下面这张图形象地说明了三个部门对于这类问题的不同的诉求，所以这类问题，我们需要结合统计学的知识进行设计科学的实验，并使用统计学的工具，分析实验的结果，尽快将这种有争议性的问题解决，才是王道！
1、分析步骤
1）我们先看一下现有的工作流程是什么
黄色框框就是现有的工作流程，蓝色部分，就是我们希望解决的问题
即希望我们在bug追踪系统上传bug前，引入一个机制，避免这个bug存在争议。
2）我们先把与影响WIFI稳定性的因子列出来，即共有6个可控因子，将这6个可控因子分成两类，第一类是简单因子，即可以直接下对策的因子，另外一类是复杂因子，这些因子就要使用统计学的方法进行设计实验，分析数据，才能下结论的因子。
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作者简介：
王平平，某终端开发公司系统部测试课的课长，已经从事终端软件测试12年，从事软件测试团队管理工作10年，致力于研究自动化与手动测试结合以及使用6 sigma不断改进工作，进而产生高效率工作的方法。
