软件质量保证与测试（慕课版）（第2版）课件 3.8正交实验法

软件质量保证与测试3.8正交实验法第3章黑盒测试SoftwareQualityAssuranceandTesting应用背景

在利用因果图来设计测试用例时，输入条件与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出，或者很多时候因果关系非常复杂，以至于根据因果图得到的测试用例数目多得惊人，给软件测试带来沉重的负担，为了合理地减少测试的成本，提高测试的效率，可利用正交实验设计方法来进行测试用例的设计。情景实例有一个网络应用系统，共有100个功能点，现在需要测试用户在不同的软件环境下打开它时，这些功能点能否正常完成。由于该软件的用户可能分布在世界各地，所以软件执行时的软件环境可能是各种各样的，例如：操作系统：WindowsVista,WindowsXP,Windows2000,Windows2003server,Windows7,Linux,Solaris9,Solaris10,MacOS9,MacOSX，……。浏览器：IE6.0,IE7.0,FireFox1.5,FireFox2.0,遨游，QQ浏览器，360浏览器，猎豹浏览器，苹果etc，……。语言：简体中文，中文繁体，英文，日文，德文，……。情景实例经测算，可能的执行环境及其不同版本种类数量如下：操作系统：15

浏览器：20

语言：8种如果要在上述执行环境完全组合的情况下，对所有功能点进行测试，测试工作量将很大。总的测试任务算式如下：15x20x8x100＝240000正交实验法为了解决这种因为可能的条件组合太多，难以进行全面测试的问题，可以采用正交实验法。正交实验法，又称为正交设计实验法，或正交设计试验法。若有多个因素的取值变化会影响某个事件的结果，则需要通过实验进行验证，若影响因素个数比较多，同时每一个因素又有多种取值，那么实验量将会非常大。显然，不能对每一组可能的数据都进行实验。正交实验法就是一种从大量的实验数据中挑选适量的、有代表性的数据进行测试的实验设计方法。正交实验设计方法是依据Galois理论，从大量的实验数据中挑选适量的，有代表性的数据，合理地安排实验的一种科学实验设计方法。它根据正交性从全部可能的实验数据中挑选出部分有代表性的数据进行实验，这些有代表性的数据具有“均匀分散，整齐可比”的特点，它是一种高效、快速、经济的实验设计方法。正交实验法用在软件测试上，就是从大量的测试数据中挑选适量的，有代表性的进行实际测试，从而合理地安排测试的一种设计方法。正交实验法

实验工作者在长期的工作中总结出一套办法，创造出所谓的正交表。按照正交表来安排实验，既能使实验点分布得很均匀，又能减少实验次数，而且计算分析简单，能够清晰地阐明实验条件与指标之间的关系。用正交表来安排实验及分析实验结果，这种方法就叫正交实验设计法。简单地说，就是前人总结正交表，后人直接套用。正交实验法中，把有可能影响实验结果的条件称为因子；把条件取值可能的个数称为因子的水平（或状态）。正交实验法

正交表是一整套规则的设计表格，用L为正交表的代号，n为实验的次数，t为水平数，c为列数，也就是可能安排最多的因素个数。正交表的构造需要用到组合数学和概率学知识，现在广泛使用的Ln（tc）类型的正交表构造思想比较成熟。正交实验法

例如L8（41×24）表示在有1个4水平的因子，4个2水平的因子的情况下，需要的实验次数为8，也就说如果有5个输入条件，条件1有4种取值可能，条件2、3、4、5各有2种取值可能，则需要测试的次数为8。如果不用正交表，而是对所有可能的情况都进行测试，则总共需要测试4*2*2*2*2=64次。通过实验次数对比，可以看出，正交表能有效地、合理地减少需要进行的实验次数，其作用是明显的。正交实验法常用的正交表示例L8（41×24）L4（23）因子因子的状态

正交表可分为统一水平数正交表和混合水平数正交表。统一水平数正交表：表中各个因子的水平数是一样的；混合水平数正交表：表中的各个因子数的水平数不同正交表的分类正交实验法的应用方法应用正交实验法时，把被测对象的条件因素看成是正交表的因子，各条件因素的取值个数看成是因子的水平数，先根据被测软件的规格说明书找出影响其功能实现的操作对象和外部因素，把它们当作因子，然后把各个因子的不同取值当作状态，明确各个因子的水平数，接下来选择合适的正交表；最后利用正交表进行各因子的状态组合，构造有效的测试输入数据集。正交实验法的应用步骤(1)明确有哪些影响因素（变量）(2)每个因素有哪几个水平（变量的取值可能）(3)选择一个合适的正交表(4)把变量的值映射到表中(5)把每一行的各因素水平的组合做为一个测试数据(6)可以再补充一些其它测试数据。正交实验法的应用步骤(1)明确有哪些影响因素（变量）(2)每个因素有哪几个水平（变量的取值可能）(3)选择一个合适的正交表(4)把变量的值映射到表中(5)把每一行的各因素水平的组合做为一个测试数据(6)可以再补充一些其它测试数据。正交表的选择

已经公开发布了很多正交表，可以从因特网、数理统计书籍、相关软件等渠道获得规范的正交表。在选择合适的正交表时，需要考虑因素（变量）的个数，因素水平（变量的取值）的个数，和正交表的行数，在有多个正交表符合需要的情况下，应取行数最少的一个。

（1）如果因素数（变量）、水平数（变量值）都相符，那么直接套用符合需要的正交表即可。

正交表的选择（2）因子数和水平数与正交表不完全吻合，可以遵循下面的原则：正交表的列数不能小于因子数；正交表的水平数不能小于因子的最大状态数。正交表的行数取最小值此时一般可以采用包含的方法，找出包含该情况的正交表，如果有多个符合条件的正交表，那么应选取行数最少的正交表。实例一：“用户信息输入”窗口界面测试。刚好有因素数、水平数都符合的正交表。正交实验法应用实例一

有一个“用户信息输入”窗口界面，我们来对它采用正交实验法进行测试。要测试的输入项有3个：姓名、昵称、手机号码，也就是要考虑的因素有三个；而每个因素里的状态有两个：填与不填。经过分析不难得知，选择正交表时应满足以下条件：1、表中的因素数应>=3；2、表中至少有3个因素数的水平数>=2；3、若有多个正交表符合要求，则选取行数最少的一个。从正交表中开始查找，结果为：L4(23)正交实验法应用实例一正交表选定后，进行变量映射：正交实验法应用实例一正交表变量映射测试用例如下：1：填写姓名、填写昵称、填写手机号码2：填写姓名、不填昵称、不填手机号码3：不填姓名、填写昵称、不填手机号码4：不填姓名、不填昵称、填写手机号码增补测试用例5：不填姓名、不填昵称、不填手机号码

如果不用正交实验法，按3个因素，每个因素两个水平来考虑的话，总共应有8个测试用例，而通过正交实验法结合用例增补，测试用例只有5个，这样就有效减少了测试用例数。正交实验法应用实例一实例二：参数配置测试。在这个实例中，没有因素数、水平数都刚好符合的正交表。正交实验法应用实例二

某系统有5个独立的参数配置变量（A，B，C，D，E）,变量A和B都有两个取值（A1、A2）和（B1、B2）。变量C和D都有三个可能的取值（C1、C2、C3和D1、D2、D3）变量E有六个可能的取值（E1、E2、E3、E4、E5、E6），现要求测试系统在不同参数配置下的执行情况。如果测试所有可能的参数配置，则需要测试2*2*3*3*6=216次。为合理减少测试的次数，可以采用正交实验法。在选择正交表时，要求满足以下条件：1、因子数>=52、水平数：有2个因子的水平数>=2有2个因子的水平数>=3有1个因子的水平数>=6满足上面条件的正交表有两个：L49（78），L18（3661）应选取行数小的L18（3661）正交实验法应用实例二

选定该正交表后，由于实际变量只有5个，而这个正交表有7个因子列，所以可以把正交表中多余的列删去。正交实验法应用实例二然后进行变量映射。

A:0->A1,1->A2B:0->B1,1->B2C:0->C1,