概念理解:
从大量的(实验)数据中挑选适量的,有代表性的点,从而合理地安排实验(测试)的一种科学实验设计方法.
类似的方法有:聚类分析方法,因子方法的方法等
实施步骤:
Step1:提取功能说明,构造因子--状态表 ;
Step2:加权筛选,生成因素分析表 ;
Step3:利用正交表构造测试数据集 ;
Step4:设计用例覆盖;
必备知识:
1、正交表的表示形式: L行数(水平数因素数)
2、定义:
行数 (Runs) :正交表中的行的个数,即试验的次数;
因素数 (Factors) :正交表中列的个数;
水平数 (Levels) :任何单个因素能够取得的值的最大个数;
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”;
3、示例:
L4(23)
实践:
1、选择合适的正交试验表作为参考(关键)
通过下面的地址来取表
http://www.york.ac.uk/depts/maths/tables/orthogonal.htm
也可通过Table of Taguchi Designs更加直观的发现合适的表
http://www.york.ac.uk/depts/maths/tables/taguchi_table.htm
2、取表基本原则:
“取行数最少的一个”
其中对于因素数与水平数都是整齐的来说,可以选择到符合的正交表;
但大量的实际操作中,我们难免遇到完全整齐的正交表,
如因素数不一致(注意这里说的不是说你的被测试功能的因素数有问题,是指在水平数符合的情况下,可以被选择的因素数对不上)或水平数不一致(常出现该情况,即被测功能所有因素包含的变量为不同个数的变量的取值)
3、“舍取”
“舍”选择正交试验表作为用例设计依据的同时映入了多余的列
“取”比较是科学采样的方法,我还是不得不依据业务需求或测试经验补充可疑的测试用例
“篇幅有限,如有疑问或指教请联系我吧”