软件缺陷度量与分析技术研究
软件测试度量(精华)
软件测试度量(精华) 转至https://www.360docs.net/doc/4717403965.html, 摘要： 任何过程的有效管理需要量化、测量和建模。软件度量为开发和软件过程模型的验证提供量化方法。度量帮助组织获得继续提高生产率、减少错误和提高过程接受率、产品、服务以及达到最终目标的信息。 这份白皮书发表了度量生命周期、各种软件测试度量元、度量元元素、过程评估以及达到理想的结果。 一、业务需要 在技术方面日益增加的竞争和飞跃，迫使公司采取创新的方法来评估自己的过程、产品和服务。这种评估将帮助他们改善业务，使他们能够取得成功，并且获得更多利益和较高的市场占有率。 度量是评估的基石也是任何业务改进的基础。 二、软件度量 度量是标准度量单位的量化结果。对于评估软件过程、产品以及服务使用的度量被称作软件度量。 Paul Goodman给出的软件度量定义： 软件度量是一中度量技术，这种技术应用在过程、产品和服务中用来支撑工程和管理信息，以及支持过程、产品以及服务的信息上的改进，如果需要的话。 三、度量的重要性 ● 度量是用来提高质量、产品生产力以及服务，从而达到客户满意度。 ● 对于管理组织很容易分析数据并且深入下去，如果需要的话。 ● 当过程不受控时有不同的度量方式作为监控者。
● 度量提供当前过程改进。 四、记忆要点 ● 度量那些可以收集的必须使用的准确以及完整数据。 ● 度量必须很容易解释以及评估。 ● 度量多样化使度量基准形式可以从组织到组织，也可以是个人到个人。 五、度量生命周期 建立度量时涉及的过程： 六、软件测试度量类型 基于测试执行的不同类型，下面就是软件测试度量的类型： 1、手工测试度量 2、性能测试度量 3、自动化测试度量 下面的图表展示了不同的软件测试度量
浅析软件质量指标度量
软件质量指标度量 V 1.0 2012.3
目录 1综述 (3) 1.1编写目的 (3) 1.2阅读指南 (3) 2软件质量指标 (4) 2.1需求功能点覆盖率 (4) 2.2用例执行覆盖率 (4) 2.3缺陷修复率（截至于**年*月*日） (5) 2.4缺陷遗留个数（截至于**年*月*日） (5) 2.5缺陷分布统计（模块缺陷率） (5) 2.6缺陷分布统计（严重缺陷率） (6) 2.7缺陷密度及收敛 (7) 3测试过程质量指标 (9) 3.1缺陷探测率 (9) 3.2有效缺陷率 (9) 3.1用例执行效率 (10) 3.2缺陷发现率 (10) 4交付质量指标 (12) 4.1加载回退率 (12) 4.2故障回退率 (12) 5版本说明 (13)
1综述 1.1 编写目的 本文档主要为测试经理、测试组长/测试人员、技术负责人、项目经理、开发人员等提供软件质量、测试质量、交付质量等衡量依据。通过不同指标的目标设定、过程跟踪、结果分析，为当期被测产品的质量提供可参考的数据，也为后续测试提供数据的基础积累，并作为制定方法流程的依据。 1.2 阅读指南 ●软件测试质量指标主要针对研发项目、商务项目被测产品出具数据 度量。 ●测试过程质量指标主要为测试经理、测试组长对测试人员的测试执 行质量出具数据度量。 ●交付质量主要为新需求的交付质量出具数据度量。 三者可单独使用，也可结合使用。
2软件质量指标 2.1 需求功能点覆盖率 【需求覆盖率】：计算测试用例总数之和除以与之一一对应的功能点数之和，主要查看是否有功能点遗漏测试的情况。 【公式】：∑测试用例数（个）/ ∑功能点（个） 说明：用例覆盖需求矩阵，一个需求对应多个功能点。 【数据来源】：《联通集中集团客户业务支撑系统销售管理用户需求说明书》《联通集中集团客户业务支撑系统销售管理需求跟踪矩阵》 【计算结果】需求覆盖率=113/8=14.13 2.2 用例执行覆盖率 【用例执行覆盖率】：计算测试用例执行总数除以与之一一对应的测试数之和，主要查看是否有测试用例执行遗漏或有效的情况。 【公式】：∑执行的测试用例个数（个）/ ∑测试用例个数（个）*100% 【数据来源】：《iSMS测试进度跟踪表》 【计算结果】：用例执行覆盖率=100%
基于大数据软件缺陷分析(6D)
PMI授权的项目管理综合培训机构 Global Registered Education Provider 课程：基于大数据的软件缺陷分析和预测 什么是大数据？数据挖掘？R语言在华尔街盛行? 大数据Big data、数据挖掘Data mining、R语言等在不同领域的应用越来越流行，比如：用于市场分析消费者消费习惯，以推出针对性广告；找出有问题的信用卡交易；用于股票或 者财务市场预测；用于地区犯罪率预测。 这些对软件和科技行业有什么作用？ 在软件工程方面开始使用大数据帮助预测缺陷，更容易地提高软件质量。从2000年开始，学术界对缺陷的预测已经做了不小的研究，一直收集产品发布的不同历史，包括缺陷历 史、变更历史、代码本身。通过数据分析，可以找出在新版本里面容易出错的地方。 如果公司是对软件质量要求很高的相关行业，比如银行、财务、通信，因它们知道单是靠最终的系统测试无法把潜在的缺陷都找出来，以下系列课程可以帮公司，QA，或技术人 员开拓视野。 我们的课程为学员解释以上新技术的概念，教授如何准备对应的日常数据和利用新技术。 这一系列课程先从统计、度量开始，介绍如何利用常用工具，帮公司建立可以长期操作的度量系统，不断去搜集过去历史的产品开发经验，然后可以为日后做出一些公司的基线和 预测模型打好基础，帮助产品质量的提高。 我们一系列总共有3个课程，每个课程为2天，从最基础的统计、度量与分析开始，到最后利用一些大数据，Data mining的技巧，对一些实例做分析研究。 课程特点： 课程以实战为主理论为辅。提供足够的参考资料给学员在课前后研究。学员通过学习后也可以掌握一些立马可以在公司里推行的开源工具、程序和技巧。
软件测试之缺陷分析
有完全实现但不影响使用。如提示信息不太准确，或用户界面差，操作时间长，模块功能部分失效等，打印内容、格式错误，删除操作未给出提示，数据库表中有过多的空字段等 D类—较小错误的软件缺陷（Minor），使操作者不方便或遇到麻烦，但它不影响功能过的操作和执行，如错别字、界面不规范（字体大小不统一，文字排列不整齐，可输入区域和只读区域没有明显的区分标志），辅助说明描述不清楚 E类- 建议问题的软件缺陷（Enhancemental）：由问题提出人对测试对象的改进意见或测试人员提出的建议、质疑。 常用的软件缺陷的优先级表示方法可分为：立即解决P1、高优先级P2、正常排队P3、低优先级P4。立即解决是指缺陷导致系统几乎不能使用或者测试不能继续，需立即修复；高优先级是指缺陷严重影响测试，需要优先考虑；正常排队是指缺陷需要正常排队等待修复；而低优先级是指缺陷可以在开发人员有时间的时候再被纠正。 正确评估和区分软件缺陷的严重性和优先级，是测试人员和开发人员以及全体项目组人员的一件大事。这既是确保测试顺利进行的要求，也是保证软件质量的重要环节，应该要引起足够的重视。这里介绍三种常用的技术工具供大家参考。 （1）20/80原则 管理学大师彼得杜拉克说过：做事情必须分清轻重缓急。最糟糕的是什么事都做，这必将一事无成。而意大利经济学家柏拉图则更明确提出：重要的少数与琐碎的多数或称20/80的定律。就是80%的有效工作往往是在20%的时间内完成的，而20%的工作是在80%的时间内完成的。因此，为了提高测试质量，必须清晰的认识到哪些软件缺陷是最重要的，哪些软件缺陷是最关键的。不要拣了芝麻，却丢了西瓜。所以，只有抓住了重要的关键缺陷，测试效果才能产生最大的效益，这也是第一个原则---分清轻重缓急，把测试活动用在最有生产力的事情上。 （2）ABC法则
缺陷预测方法介绍
缺陷预测方法介绍 一、背景介绍 研发项目在测试初期由于没有更多的数据支撑，所以不能进行缺陷总数预测。而当数据量达到一定程度后，我们就可以通过工具来进行缺陷总数预测，同时在不同的时间段内多次预测并不断修正预测的缺陷总数，已达到对质量评估和测试计划调整起到一个指导作用。 二、工具及使用介绍 I、Excel II、Gompertz增长模型 III、SPSS 平常测试中我们会发现，测试的初始阶段，由于对测试环境不够熟悉，日均发现的软件缺陷数量比较少，发现软件缺陷数的增长较为缓慢；随着逐渐进入状态并熟练掌握测试环境后，日均发现软件缺陷数增多，发现软件缺陷数的增长速度迅速加快。随着测试的继续进行，软件缺陷的隐藏加深，发现难度加大，需要执行较多的测试才能发现一个缺陷，尽管缺陷数还在增加，但增长速度会减缓，而软件中隐藏的缺陷是有限的，因次限制了发现缺陷数的无限增长。这种发现软件缺陷的变化趋势及增长速度是一种典型的‘S’曲线，根据这种规律我们可以使用增长模型来预测缺陷的总数。 1、Excel运用宏进行缺陷总数预测 1-1、首先先把数据列入Excel表中 1-2、加载宏 Office按钮 -> Excel选项(I) -> 加载项 -> 管理(选择“Excel 加载项”) -> 点击[转到(G)]按钮 -> 加载宏界面勾选“分析工具库”和“规划求解加载项” (确定后等待加载完成即可)，图1
图1 1-3、在数据下的菜单里点击“数据分析”(在右边)，将弹出数据分析对话框，图2 图2 1-4、在分析工具(A)选择框处选择“回归”后点击[确定]按钮，弹出回归设置对话框，如图3 图3 1-5、根据步骤4的设置，在新的sheet里查看结果，我们只需查看Upper 95%的值即可，如图4 图4 根据以上操作，我们可以预测该系统的缺陷总数约为448.4个。 2、运用Gompertz增长模型进行缺陷总数预测 模型表达式为Y=a*b^(c^T) 其中Y表示随时间T发现的软件缺陷总数，a是当T→∞时的可能发现的软件缺陷总数，即软件中所含的缺陷总数。a*b是当T→0时发现的软件缺陷数，c表示发现缺陷的增长速度。我们需要依据现有测试过程中发现的软件缺陷数量来估算出三个参数a，b，c的值，从而得到拟合曲线函数。
软件测试之可测试性分析
软件测试之可测试性分析 在理想的情况下，软件工程师在设计计算机程序、系统或产品时应该考虑可测试性，这就使得负责测试的人能够更容易地设计有效的测试用例，但是，什么是“可测试性”呢？ JamesBach②这样描述可测试性： 软件可测试性就是一个计算机程序能够被测试的容易程度。因为测试是如此的困难，因此，需要知道做些什么才能理顺测试过程。有时，程序员愿意去做对测试过程有帮助的事，而一个包括可能的设计点、特性等等的检查表对他们是很有用的。 肯定存在可用于在很多方面测度可测试性的度量，有时，可测试性被用来表示一个特定测试集覆盖产品的充分程度。在军方还用它来表示工具被检验和修复的容易程度。这两种意义都略不同于“软件可测试性”。下面的检查表提供了一组可测试软件的特征： 可操作性。“运行得越好，被测试的效率越高。” ●系统的错误很少(错误加上测试过程中的分析和报告开销)。 ●没有阻碍测试执行的错误。 ●产品在功能阶段的演化(允许同时的开发和测试)。 可观察性。“你所看见的就是你所测试的。” ●每个输入有唯一的输出。 ●系统状态和变量可见，或在运行中可查询。 ●过去的系统状态和变量可见，或在运行中可查询(例如：事务日志)。 ●所有影响输出的因素都可见。 ●容易识别错误输出。 ●通过自测机制自动侦测内部错误。
●自动报告内部错误。 ●可获取源代码。 可控制性。“对软件的控制越好，测试越能够被自动执行与优化。” ●所有可能的输出都产生于某种输入组合。 ●通过某种输入组合，所有的代码都可能被执行。 ●测试工程师可直接控制软件和硬件的状态及变量。 ●输入和输出格式保持一致且有结构。 ●能够便利地对测试进行说明、自动化和再生。 可分解性。“通过控制测试范围，能够更快地分解问题，执行更灵巧的再测试。” ●软件系统由独立模块构成。 ●能够独立测试各软件模块。 简单性。“需要测试的内容越少，测试的速度越快。” ●功能简单性(例如：特性集是满足需求所需的最小集合) ●结构简单性(例如：将体系结构模块化以限制错误的繁殖)。 ●代码简单性(例如：采用代码标准为检查和维护提供方便)。 稳定性。“改变越少，对测试的破坏越小。 ●软件的变化是不经常的。 ●软件的变化是可控制的。 ●软件的变化不影响已有的测试。 ●软件失效后能得到良好恢复。 易理解性。“得到的信息越多，进行的测试越灵巧。” ●设计能够被很好地理解。
软件质量度量指标v1.0
软件质量指标度量 1综述 (2) 1.1编写目的 (2) 1.2阅读指南 (2) 2软件质量指标 (3) 2.1需求功能点覆盖率 (3) 2.2用例执行覆盖率 (3) 2.3缺陷修复率（截至于**年*月*日） (4) 2.4缺陷遗留个数（截至于**年*月*日） (4) 2.5缺陷分布统计（模块缺陷率） (4) 2.6缺陷分布统计（严重缺陷率） (5) 2.7缺陷密度及收敛 (5) 3测试过程质量指标 (8) 3.1缺陷探测率 (8) 3.2有效缺陷率 (8) 3.1用例执行效率 (9) 3.2缺陷发现率 (9) 4交付质量指标 (11) 4.1加载回退率 (11) 4.2故障回退率 (11) 5版本说明 (12)
1综述 1.1编写目的 本文档主要为测试经理、测试组长/测试人员、技术负责人、项目经理、开发人员等提供软件质量、测试质量、交付质量等衡量依据。通过不同指标的目标设定、过程跟踪、结果分析，为当期被测产品的质量提供可参考的数据，也为后续测试提供数据的基础积累，并作为制定方法流程的依据。 1.2阅读指南 ●软件测试质量指标主要针对研发项目、商务项目被测产品出具数据 度量。 ●测试过程质量指标主要为测试经理、测试组长对测试人员的测试执 行质量出具数据度量。 ●交付质量主要为新需求的交付质量出具数据度量。 三者可单独使用，也可结合使用。
2软件质量指标 2.1需求功能点覆盖率 【需求覆盖率】：计算测试用例总数之和除以与之一一对应的功能点数之和，主要查看是否有功能点遗漏测试的情况。 【公式】：∑测试用例数（个） / ∑功能点（个） 说明：用例覆盖需求矩阵，一个需求对应多个功能点。 【数据来源】：《联通集中集团客户业务支撑系统销售管理用户需求说明书》《联通集中集团客户业务支撑系统销售管理需求跟踪矩阵》 【计算结果】需求覆盖率=113/8=14.13 2.2用例执行覆盖率 【用例执行覆盖率】：计算测试用例执行总数除以与之一一对应的测试数之和，主要查看是否有测试用例执行遗漏或有效的情况。 【公式】：∑执行的测试用例个数（个） / ∑测试用例个数（个）*100% 【数据来源】：《iSMS测试进度跟踪表》 【计算结果】：用例执行覆盖率=100%
软件质量度量分析与研究
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/4717403965.html, 软件质量度量分析与研究 作者：余为峰,黄松 来源：《电脑知识与技术》2010年第18期 摘要:随着软件的复杂性日益增长, 软件开发的周期以及费用也日益增长,软件质量的保证与提高越来越成为了人们高度重视的问题。解释了软件质量的概念和质量模型的发展阶段,分析 了软件质量度量的过程以及度量的验证与预测,提出了几种针对软件质量的度量方法,最后对软件质量的度量做了相关的展望。 关键词:软件质量;度量;质量度量模型;度量验证 中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)18-5106-03 Analysis and Research of Software Quality Metrics YU Wei-feng, HUANG Song (Software Test and Evaluation Center for Military Training, Institute of Command Automation, PLA University of Science & Technolog, Nanjing 210007, China) Abstract: As the complexity of software is increasing, the cycle of software development and cost are also increasing. And people have paid more and more attention to the question that how to assure and improve the software quality. This paper not only explains the definition of software quality and developing phases of quality model, but also analyses the process of software quality metrics and validation of quality metrics. At the same time, it introduces several methods of software quality metrics. Finally, related future trends of research in this field is listed. Key words: software quality; metrics; quality metrics model; metrics validation 在过去几十年里,因为软件的质量问题而导致整个系统发生失效的事例屡见不鲜,进而给人类生命安全和环境造成了巨大的损失。20世纪80年代,美国有两个系统,耗资5600万美元的Univac联合航空订票系统和耗资2.17亿美元的高级后勤系统都因在交付使用后发现不满足要求而被迫进行重新研制[1];而在1996年6月,在阿丽亚娜5号火箭首次发射后不到一分钟的时间内,就因为软件故障问题致使火箭发生了爆炸,导致了巨大的经济损失和相应计划的延迟[2]。因此软件的质量问题已引起了人们的极度重视,软件质量的度量问题自然也得到重视。
软件质量国家标准GB(质量管理度量)
软件质量国家标准GB-T8566--2001G,软件质量要素: 1.功能性-与一组功能及其指定性质有关的一组属性,这里的功能是满足明确或隐含的需求的那些功能.包含: a.完备性-软件功能完整,齐全有关的软件属性. b.正确性-能否得到正确或相符结果或效果有关的软件属性 2.可靠性-在规定的一段时间和条件下,与软件维持其性能水平的能力有关的一组属性.包含: a.可用度-软件运行后在任一随机时刻需要执行规定任务或完成规定功能时,软件处于可使用状态的概率. b.初期故障率-软件在初期故障期(一般为软件交付用户后的3个月)内单位时间(100小时)的故障数. c.偶然故障率-软件在偶然故障期(一般为软件交付用户后的4个月以后)内单位时间的故障数. d.平均失效前时间(MTTF)-软件在失效前正常工作的平均统计时间. e.平均失效间隔时间(MTBF)-软件在相继两次失效之间正常工作的平均统计时间.一般民用软件大体在1,000小时左右. f.缺陷密度(FD)-软件单位源代码(1,000行无注释)中隐藏的缺陷数量.典型统计表明,开发阶段平均50-60个缺陷/千行源码, 交付后平均15-18个缺陷/千行源码. g.平均失效恢复时间(MTTR)-软件失效后恢复正常工作所需的平均统计时间. 3.易用性-由一组规定或潜在的用户为使用软件所需作的努力和所作的评价有关的一组属性.包含: a.易理解性-用户认识软件的逻辑概念及其应用范围所花的努力有关的软件属性. b.易学习性-用户为学习软件(运行控制,输入,输出等)所花的努力有关的软件属性. c.易操作性-用户为操作和运行控制所花的努力有关的软件属性 4.效率性-与在规定条件下软件的性能水平与所使用资源量之间关系有关的一组属性.包含: a.输出结果更新周期-软件相邻两次输出结果的间隔时间. b.处理时间-软件完成某项功能(辅助计算或决策)所用的处理时间(不含人机交互的时间). c.吞吐量-单位时间软件的信息处理能力(各种目标的处理批数). d.代码规模-软件源程序的行数(不含注释), 属于软件的静态属性 5.可维护性-与进行指定的修改所需的努力有关的一组属性 6.可移植性-与软件从一个环境转移到另一个环境的能力有关的一组属性. 影响软件系统质量的4个关键技术要素 1.技术平台的寿命 2.试运行期 3.对于现有系统的迁移 4.技术扩展
基于贝叶斯网络技术的软件缺陷预测与故障诊断
Microcomputer Applications Vol. 25, No.11, 2009 技术交流 微型电脑应用 2009年第25卷第11期 ·31· 文章编号：1007-757X(2009)11-0031-03 基于贝叶斯网络技术的软件缺陷预测与故障诊断 王科欣，王胜利 摘 要：如何进一步地提高软件的可靠性和质量是我们十分关注的问题，而前期软件缺陷和后期软件故障的诊断都是控制质量的关键手段，由此我们提出了基于贝叶斯的神经网络。基于对贝叶斯网络和神经网络理论的分析，发现贝叶斯网络和神经网络各自的优点与不足，利用贝叶斯具有前向推理的优势进行故障诊断，利用神经网络学习算法能够处理更复杂网络结构的优势来积累专家知识，最后提出了贝叶斯网络与概率神经网络相结合的模型，该模型可以更好地兼顾软件缺陷与故障诊断两个方面。 关键词：贝叶斯；神经网络；测试；缺陷预测；故障诊断 中图分类号：TP311.5 文献标志码：A 0 引言 如何进一步提高软件的可靠性和质量是我们十分关注的问题，软件可能存在缺陷，我们在软件的整个生命周期中始终期望能及早发现重要错误，并及时诊断。这就告诉我们，在进行软件前期预测时，就应该重视和记录重要缺陷，以便在故障发生时能通过早期预测的记录表找到故障原因。这就说明软件缺陷预测和故障诊断不应该是两个独立的过程，而应该有所联系。本文就通过贝叶斯网络和模糊神经网络对两项工作进行了整合。通过贝叶斯的在推理规则上的优势，尤其是前向推理的特点进行故障诊断，利用神经网络学习和训练函数的复杂多样性，可以更好地拟合复杂情况。 1 软件缺陷预测与故障诊断 1.1 软件缺陷预测的两个方面 1.1.1 对于软件可靠性早期预测 对于开发者而言，在开发软件之前或者设计软件中，主要作用是进行风险控制，验证其设计可行性。由于贝叶斯网络可以在信息不完全的情形下进行不确定性和概率性事件的推理，所以对于复杂软件的早期预测具有先天的优势。软件缺陷数量属于动态度量元素，需要通过对软件产品进行完整的测试后才能获得。针对特定模块进行完整测试成本比较高，并且必须在软件开发完成之后才能进行集成测试，这样在前期很难控制软件产品缺陷数量。为了更好地提高软件质量，对软件模块中包含的缺陷进行预测是一个可行的方法。软件缺陷预测方法的前提假设是软件的复杂度和软件的缺陷数量有密切关联。复杂度高的软件模块产生的缺陷比复杂度低的模块产生的缺陷多。软件缺陷预测的思路是使用静态度量元素表征软件的复杂度，然后预测软件模块可能的缺陷数量或者发生缺陷的可能性。通过进行软件缺陷预测，能够以较低的成本在项目开发的早期预测产品的缺陷分布状况，可以更好的调整有限的资源，集中处理可能出现较多缺陷的高风险模块，从而从整体上提高软件产品的质量。 1.1.2 对于软件残留缺陷的预测 对于测试者而言，通过质量预测，可将软件的各个组成部分按预测的质量水平进行分类，明确测试的重点，避免在进行测试时同等对待，而是有所侧重，这对节约有限资源和缩短开发周期都有着十分重要的意义。软件的测试和修改是一个螺旋式上升的过程。由于资源和时间的有限投入，什么时候软件达到了要求的质量水平从而能够投入实际使用是一个十分关键的问题。对残留缺陷进行预测，目的就是为了确保代码中的缺陷数量维持在一个安全水平。对测试经理来说，估计目前软件的测试到了哪个阶段、还应该继续做到什么样水平，这都是尤其重要的。从软件经济学的观点上来看，它关系到产业界的投入产出比、测试过度，不能再检查出太 多错误，或者说检查耗费很长的时间和很多的人力，但最终是一个细微的错误，这是不经济的；但是如果残留缺陷还比较多，就停止测试工作，那么会使得这些缺陷在未排除的情 况下交付给用户，等到用户发现错误时，维护的成本就会更 高。因此，正确预测软件残留缺陷对于交付使用后的软件维护也具有重要意义。 1.2 软件故障诊断技术 软件故障诊断是根据软件的静态表现形式和动态信息查找故障源，并进行分析，给出相应的决策。其中静态形式包括程序、数据和文档，动态信息包括程序运行过程中的一系列状态，人在参与软件生存周期的各个阶段工作时，都有可能由于各种疏忽和不可预料的因素，出现各种各样的错误。因而，从广义上说，软件故障诊断的工作涉及到软件的整个生命周期——需求分析、设计、编码、测试、使用、维护等各阶段所造成的缺陷。 软件故障诊断，“诊”的主要工作是对状态检测，包括使用各种度量和分析方法；“断”的工作则更为具体，它需要确定：（1）软件故障特性；（2）软件故障模式；（3）软件故障发生的模块和部位；（4）说明软件故障产生的原因，并且提出相应的纠正措施和避免下一次再发生该类错误的措——————————— 作者简介：王科欣（1982-） ，男，湖南长沙人，暨南大学计算机科学系，硕士研究生，软件设计师，广东体育职业技术学院助教，主要研究方向为软件工程、数据库与知识工程，广东 广州，510632；王胜利（1984-），男，湖南衡阳人，暨南大学计算机科学系，硕士 研究生，研究方向为软件工程、数据挖掘，广东 广州，510632
软件的缺陷分析
软件的缺陷分析 一、缺陷分析的作用 软件缺陷不只是通常所说程序中存在的错误或疏忽，即俗称的Bug。其范围更大，除程序外还包括其相关产品：项目计划、需求规格说明、设计文档、测试用例、用户手册等等中存在的错误和问题。需要强调，在软件工程整个生命周期中任何背离需求、无法正确完成用户所要求的功能的问题，包括存在于组件、设备或系统软件中因异常条件不支持而导致系统的失败等都属于缺陷的范畴。 软件测试的任务就是发现软件系统的缺陷，保证软件的优良品质。但在软件中是不可能没有缺陷的。即便软件开发人员，包括测试人员尽了努力，也是无法完全发现和消除缺陷。 如何做到最大限度地发现软件系统的缺陷，人们首先想到提高开发人员的素质和责任心，科学地应用测试方法和制定优秀的测试方案。但这是不够的，我们还需要实施缺陷分析。缺陷分析是将软件开发、运行过程中产生的缺陷进行必要的收集，对缺陷的信息进行分类和汇总统计，计算分析指标，编写分析报告的活动。 通过缺陷分析，发现各种类型缺陷发生的概率，掌握缺陷集中的区域、明晰缺陷发展趋势、了解缺陷产生主要原因。以便有针对性地提出遏制缺陷发生的措施、降低缺陷数量。对于改进软件开发，提高软件质量有着十分重要的作用。 缺陷分析报告中的统计数据及分析指标既是对软件质量的权威评估，也是判定软件是否能发布或交付使用的重要依据。 二、管理软件的缺陷分析 不同于系统、工具、工控、游戏等软件，管理软件在实际运行时面临情况要复杂得多。首先是用户的需求更加不统一，而且随时间的推移需求发生变化快、变化大；其次运行环境更复杂，除受操作系统、数据库等影响外，用户在网络、甚至同一计算机安装运行不同性质和背景的应用软件，其影响很难预测；再者客户的操作习性不同，等等。因此管理软件的种种缺陷，不是在开发时通过测试都能预计的。预测并控制缺陷有效手段之一是缺陷分析。 在高级别的CMM 中就包含了缺陷分析活动。缺陷分析更是一种以发展方式进行软件过程改进的机制。 三、缺陷的信息收集 软件工程通常要求为开发项目建立缺陷管理库，也有人称为变更控制库。从发现缺陷开始创建变更，直到缺陷解决、经验证、关闭变更止。在缺陷管理的整个生命周期记录了大量相关资料，它们是缺陷分析所需要的宝贵信息。 由于变更库并不专为缺陷分析而设计，缺陷分析主要关心以下信息项：变更编号、变更主题、变更提交的日期、变更状态、变更性质、变更解决的日期、变更产生的根本原因、解决变更的工作量、验证变更的工作量、变更的严重性等级、变更所属软件产品及子系统、变更修改的模块、变更产生的阶段、变更来源、变更测试情况等。缺陷信息部分是在创建变更时输入的，部分是在变更解决中或解决后输入的。 为了实施统计，有些缺陷信息必需事先设定关键字。 变更控制库中有一信息项——变更原因，由修改缺陷程序的程序员详细记录缺陷产生的具体原因。这项信息显然无法直接用于分类和汇总。变更产生的根本原因信息项，则是基于变更原因的关键字字段，是专为处理缺陷分析中缺陷原因而设计的信息项。 软件发布前缺陷分析所用缺陷根本原因的关键字，可以有下几种实例： * 编程：原始编程出错，没有客观原因。 * 修改：由于修改缺陷而引发的新变更，并且引发的变更与原变更的错误是相关的。 * 培训：项目组新成员培训不充分，或使用新工具不熟练引起的变更。
测试度量指标
1、测试度量的目的 测试度量活动首要考虑的是目的，测试中的度量一般有如下目的： ● 判断测试的有效性 ● 判断测试的完整性 ● 判断工作产品的质量 ● 分析和改进测试过程 2、度量内容 度量的数据构成一个层次化的体系，就是度量框架。框架的上层是度量指标(Factor)，下层是直接度量(Metrics)。度量指标表示产品或过程的特征，需要从直接度量计算而来。而直接度量是可以直接收集到的数据。下面分别说明系统测试中需要测量的度量内容，注意区分其中的度量指标和直接度量。 1）进度（时间）度量 a) 计划的测试开始、结束时间 b) 实际的测试开始、结束时间 c) 执行测试用例的时间。 2）成本度量 a) 计划投入测试的工作量（人时） b) 计划投入测试的资金 c) 实际投入测试的工作量（人时） d) 实际投入测试的资金 e) 评审投入的工作量（人时） f) 缺陷修正成本（提交缺陷、研究缺陷、改正缺陷、验证等所需时间） g) 累积测试时间。对每一个发布的版本，累积测试时间等于该版本在演变过程中经历的所有测试的测试时间之和。包括完整测试、验证测试和回归测试。 3）规模度量
a) 被测对象的规模（功能点、代码行（有效代码行，注释行）等） b) 系统需求数目 c) 测试用例数目（总用例数、计划执行数、实际执行数） 4）测试质量（效率）度量 a) 测试覆盖率 需求覆盖率：需求覆盖率=至少被测试用例覆盖一次的需求数/系统总需求数 测试用例覆盖率：测试用例覆盖率=计划执行的测试用例数/测试用例总数 测试用例执行率：测试用例执行率=实际执行的测试用例数/计划执行的测试用例数 测试用例通过率：测试用例通过率＝(实际执行的测试用例数-测试执行不通过的测试用例数)/实际执行的测试用例数 b) 缺陷检测率对某一版本，某一个环节（阶段）的缺陷检测率＝(A/(A+B))*100％。 其中： 测试人员查找出的不包括重复缺陷的数量。 用户（包括下一环节的部门）报告的不包括重复缺陷的数量。 c) 测试过程能力 单位缺陷开销＝测试投入的工作量（人时）/缺陷总数 5）产品质量度量 a) 版本发布前缺陷数 b) 版本发布后缺陷数 c) 评审发现的缺陷数 d) 缺陷修正率：缺陷修正率＝发布前已修正的缺陷数/发布前已知的缺陷总数。 e) 缺陷密度：千行代码缺陷率＝测试和评审中发现的缺陷数/被测目标的代码的规模（KL）
软件测试之缺陷分析实战经验
一、软件缺陷的定义及主要类型 我们对软件缺陷分析一下,所谓"软件缺陷（bug）"，即为计算机软件或程序中存在的某种破坏正常运行能力的问题、错误，或者隐藏的功能缺陷。一般来说，软件缺陷的属性包括缺陷标识、缺陷类型、缺陷严重程度、缺陷优先级、缺陷来源、缺陷原因等。 进行软件缺陷分析后,软件缺陷的主要可以分为以下几种类型： （1）设计不合理; 2）功能、特性没有实现或部分实现; 3）运行出错，包括运行中断、系统崩溃、界面混乱等; 4）与需求不一致，在执行TestCase时则为实际结果和预期结果不一致; （5）用户不能接受的其他问题，如存取时间过长、界面不美观; （6）软件实现了需求未提到的功能。 二、软件缺陷的级别、优先级及状态 软件缺陷有四种级别，分别为：致命的(Fatal)，严重的(Critical)，一般的(Major)，微小的(Minor)。 A类—致命的软件缺陷(Fatal): 造成系统或应用程序崩溃、死机、系统挂起，或造成数据丢失，主要功能完全丧失，导致本模块以及相关模块异常等问题。如代码错误，死循环，数据库发生死锁、与数据库连接错误或数据通讯错误，未考虑异常操作，功能错误等 B类—严重错误的软件缺陷（critical）：系统的主要功能部分丧失、数据不能保存，系统的次要功能完全丧失。问题局限在本模块，导致模块功能失效或异常退出。如致命的错误声明，程序接口错误，数据库的表、业务规则、缺省值未加完整性等约束条件 C类—一般错误的软件缺陷（major）：次要功能没有完全实现但不影响使用。如提示信息不太准确，或用户界面差，操作时间长，模块功能部分失效等，打印内容、格式错误，删除操作未给出提示，数据库表中有过多的空字段等 D类—较小错误的软件缺陷（Minor），使操作者不方便或遇到麻烦，但它不影响功能过的操作和执行，如错别字、界面不规范（字体大小不统一，文字排列不整齐，可输入区域和只读区域没有明显的区分标志），辅助说明描述不清楚 E类- 建议问题的软件缺陷（Enhancemental）：由问题提出人对测试对象的改进意见或测试人员提出的建议、质疑。 常用的软件缺陷的优先级表示方法可分为：立即解决P1、高优先级P2、正常排队P3、低优先级P4。立即解决是指缺陷导致系统几乎不能使用或者测试不能继续，需立即修复；高优先级是指缺陷严重影响测试，需要优先考虑；正常排队是指缺陷需要正常排队等待修复；而低优先级是指
软件质量度量指标v2.0
软件质量指标度量 V 2.0 2014.12
目录 1综述 (3) 1.1编写目的 (3) 1.2阅读指南 (3) 2 ...................................................................................... 软件质量指标 4 2.1需求功能点覆盖率 (4) 2.2用例执行覆盖率 (4) 2.3缺陷修复率（截至于**年*月*日） (5) 2.4缺陷遗留个数（截至于**年*月*日） (5) 2.5缺陷分布统计（模块缺陷率） (5) 2.6缺陷分布统计（严重缺陷率） (6) 2.7缺陷密度及收敛 (7) 3 ..........................................................................测试过程质量指标 9 3.1缺陷探测率 (9) 3.2有效缺陷率 (9) 3.1用例执行效率 (10) 3.2缺陷发现率 (10) 4 ...................................................................................... 交付质量指标
12 4.1加载回退率 (12) 4.2故障回退率 (12) 5 .................................................................................................. 版本说明 13
1综述 1.1编写目的 本文档主要为测试经理、测试组长/测试人员、技术负责人、项目经理、开发人员等提供软件质量、测试质量、交付质量等衡量依据。通过不同指标的目标设定、过程跟踪、结果分析，为当期被测产品的质量提供可参考的数据，也为后续测试提供数据的基础积累，并作为制定方法流程的重要依据。 1.2阅读指南 软件测试质量指标主要针对研发项目、商务项目被测产品出具数据度量。 测试过程质量指标主要为测试经理、测试组长对测试人员的测试执行质量出具数据度量。 交付质量主要为新需求的交付质量出具数据度量。 三者可单独使用，也可结合使用。
【项目管理知识】软件测试的缺陷分析
软件测试的缺陷分析 相关内容：软件测试缺陷跟踪管理更多知识 一、缺陷分析的作用 软件缺陷不只是通常所说程序中存在的错误或疏忽，即俗称的Bug。其范围更大，除程序外还包括其相关产品：项目计划、需求规格说明、设计文档、测试用例、用户手册等等中存在的错误和问题。需要强调，在软件工程整个生命周期中任何背离需求、无法正确完成用户所要求的功能的问题，包括存在于组件、设备或系统软件中因异常条件不支持而导致系统的失败等都属于缺陷的范畴。本文 软件测试的任务就是发现软件系统的缺陷，保证软件的优良品质。但在软件中是不可能没有缺陷的。即便软件开发人员，包括测试人员尽了努力，也是无法完全发现和消除缺陷。 如何做到限度地发现软件系统的缺陷，人们首先想到提高开发人员的素质和责任心，科学地应用测试方法和制定的测试方案。但这是不够的，我们还需要实施缺陷分析。缺陷分析是将软件开发、运行过程中产生的缺陷进行必要的收集，对缺陷的信息进行分类和汇总统计，计算分析指标，编写分析报告的活动。 通过缺陷分析，发现各种类型缺陷发生的概率，掌握缺陷集中的区域、明晰缺陷发展趋势、了解缺陷产生主要原因。以便有针对性地提出遏制缺陷发生的措施、降低缺陷数量。对于改进软件开发，提高软件质量有着十分重要的作用。－全国教育类网站() 缺陷分析报告中的统计数据及分析指标既是对软件质量的权威评估，也是判定软件是否能发布或交付使用的重要依据。－全国教育类网站()
二、管理软件的缺陷分析 不同于系统、工具、工控、游戏等软件，管理软件在实际运行时面临情况要复杂得多。首先是用户的需求更加不统一，而且随时间的推移需求发生变化快、变化大；其次运行环境更复杂，除受操作系统、数据库等影响外，用户在网络、甚至同一计算机安装运行不同性质和背景的应用软件，其影响很难预测；再者客户的操作习性不同，等等。因此管理软件的种种缺陷，不是在开发时通过测试都能预计的。预测并控制缺陷有效手段之一是缺陷分析。 在高级别的CMM中就包含了缺陷分析活动。缺陷分析更是一种以发展方式进行软件过程改进的机制。来源： 三、缺陷的信息收集 软件工程通常要求为开发项目建立缺陷管理库，也有人称为变更控制库。从发现缺陷开始创建变更，直到缺陷解决、经验证、关闭变更止。在缺陷管理的整个生命周期记录了大量相关资料，它们是缺陷分析所需要的宝贵信息。 由于变更库并不专为缺陷分析而设计，缺陷分析主要关心以下信息项：变更编号、变更主题、变更提交的日期、变更状态、变更性质、变更解决的日期、变更产生的根本原因、解决变更的工作量、验证变更的工作量、变更的严重性等级、变更所属软件产品及子系统、变更修改的模块、变更产生的阶段、变更来源、变更测试情况等。
软件测试缺陷度量分析
软件测试缺陷度量分析 对缺陷的度量有助于测试过程监控，例如：缺陷密度分析，发现和修复的缺陷数目等。另外，缺陷度量应包括追踪过程控制信息的过程改进活动所需的缺陷信息，并引入缺陷来源分析、缺陷趋势分析等作为风险减轻策略的输入。本文介绍了几种常见的缺陷度量指标，在实际项目中，缺陷度量指标通常要和其他指标共同使用以达到测度的目的。 1、缺陷发现进度 1)度量目标 缺陷发现进度度量(累计缺陷)可以显示每个星期累计发现缺陷的数量，帮助评估测试的状态、测试进度和软件系统的质量。 2)度量定义 缺陷发现进度度量(累计缺陷)的X轴为星期，以yww形式表示，其中y表示年份的后两位，ww表示星期，例如：815指的是2008年的第15周。Y轴表示在测试阶段发现的缺陷数目，如图1所示。
图1 缺陷发现进度(累计缺陷) 3)度量分析 对缺陷发现进度进行度量分析的时候，可以从以下几个方面着手评估测试状态、测试进展和测试质量，以及后续测试资源的分配： 结合缺陷修复进度度量数据，分析发现缺陷和修复缺陷数目之间的差异，从整个项目的层面帮助项目团队进行合理的资源分配。 分析缺陷发现的高峰时间，即缺陷发现进度曲线开始趋于平缓的时间，假如缺陷发现进度曲线平缓的时间点远离计划测试结束的时间点，需要分析其中的原因。 和其他度量结合，例如：测试用例执行进度，分析缺陷发现进度是否符合测试质量、测试进度要求，并分析其中的原因。 2、缺陷修复进度 1)度量目标 缺陷修复进度度量(累计缺陷)可以显示每个星期累计修复缺陷的数量，帮助评估开发人员修复缺陷的进度、评估后续的测试资源分配和软件系统的质量。 2)度量定义 缺陷修复进度(累计缺陷)的X轴为时间，以yww形式表示，其中y表示年份的后两位，ww表示星期，例如：815指的是2008年的第15周。Y轴表示在测试阶段发现的缺陷数目，如图2所示。 3)度量分析
软件测试与软件质量关系的概述
软件测试与软件质量关系的概述 摘要：软件测试和软件质量的概念是分不开的。测试是手段，质量是目的。软件测试能够提高软件质量,但是软件测试和软件质量保证二者之间既存在包含又存有交叉的关系。软件测试能够找出软件缺陷,确保软件产品满足需求。但是测试不是质量保证。测试可以查找错误并进行修改,从而提高软件产品的质量。软件质量保证则是避免错误以求高质量,并且还有其他方面的措施以保证质量问题。本文是通过软件质量和软件测试的相关概念来讨论软件测试和软件质量之间的关系。 关键字：软件测试;质量度量;质量模型;白盒测试;黑盒测试 An overview of the relationship between software testing and the software quality Abstract：The concept of software testing and software quality are inseparable. Testing is a means, quality is the goal. Software testing can improve the quality of software, but software testing and software quality assurance exists between include and exists a relationship of cross. Software testing to identify software defects, to ensure that the software products meet the demand. But the test is not quality assurance. Test can find errors and modified, so as to improve the quality of software products. Software quality assurance is to avoid mistakes in order to high quality, and other aspects of measures to ensure the quality problem. This article is through the related concepts of software quality and software testing to discuss the relationship between the quality of software testing and software. Key words：Software testing; Quality measures; The quality of the model; White box testing; Black box testing