浅析软件质量指标度量
软件质量度量指标与方法评估产品质量的依据
软件质量度量指标与方法评估产品质量的依据软件质量作为衡量软件产品优劣的重要标准，对于软件开发和维护具有重要意义。
而软件质量度量指标与方法则是评估软件产品质量的依据。
本文将深入探讨软件质量度量指标与方法，以及它们在评估产品质量中的作用。
一、软件质量度量的概念与分类软件质量度量是通过量化方法对软件质量进行度量和评估的过程。
它能够帮助我们对软件产品进行有效的评估，为软件开发和维护提供有力的依据。
软件质量度量指标可以根据评估的角度和目标进行分类。
常见的软件质量度量指标主要包括以下几个方面：1. 功能性度量指标：用于评估软件产品的功能是否满足用户的需求，例如功能完整性、功能正确性等。
2. 可靠性度量指标：用于评估软件产品在一定条件下的可靠程度，例如错误率、故障间隔时间等。
3. 可用性度量指标：用于评估软件产品是否方便用户使用，例如易学性、易用性等。
4. 效率度量指标：用于评估软件产品在特定条件下的执行效率，例如响应时间、吞吐量等。
5. 可维护性度量指标：用于评估软件产品是否易于维护和改进，例如代码可读性、可扩展性等。
6. 可移植性度量指标：用于评估软件产品是否易于移植到其他平台，例如可移植性、兼容性等。
二、软件质量度量的方法与技术在进行软件质量度量时，需要选择合适的方法和技术。
以下是常用的软件质量度量方法与技术：1. 静态度量方法：通过检查源代码和文档，评估软件产品的质量。
这种方法主要包括代码复杂度分析、软件文档评审等。
2. 动态度量方法：通过运行软件产品，从运行行为和效果中评估软件质量。
这种方法主要包括性能测试、负载测试等。
3. 问卷调查法：通过向软件用户和开发人员发放问卷，了解他们对软件质量的评价。
问卷调查法可以帮助收集多样化的意见和建议。
4. 用户反馈评估法：通过收集用户的反馈意见和建议，评估软件质量。
这种方法可以及时了解用户的需求和问题，并进行改进。
5. 代码评审方法：通过开展代码评审，评估软件产品的代码质量。
软件工程中的软件质量评估与度量
软件工程中的软件质量评估与度量在软件工程中，软件质量评估与度量起着至关重要的作用。
通过对软件质量进行评估与度量，可以确保软件开发过程中的质量控制和质量改进，提高软件产品的可靠性、可维护性和可重用性等方面的标准。
本文将从软件质量评估与度量的定义、重要性、常用方法和工具、以及挑战与应对策略等几个方面进行论述。
一、软件质量评估与度量的定义软件质量评估与度量是指对软件产品或软件开发过程中的各个环节进行评估和度量，以确定软件的质量以及评估软件开发中各个环节的效果。
对软件质量的评估与度量是软件工程中不可或缺的一环，它涉及到软件产品的各个方面，如功能性、可靠性、可用性、可维护性、可重用性和安全性等。
二、软件质量评估与度量的重要性软件质量评估与度量在软件开发与维护的全过程中起着重要的作用。
首先，通过对软件质量进行评估与度量，可以为软件开发过程中的需求分析、设计、编码、测试和交付等各个阶段提供指导，帮助开发人员了解软件质量状况，及时采取措施纠正和改进。
其次，软件质量评估与度量还可以帮助软件企业提高软件产品的市场竞争力，提升客户满意度，降低软件维护成本，保障软件系统的可靠性和安全性。
三、软件质量评估与度量的常用方法和工具为了对软件质量进行评估与度量，常用的方法和工具包括静态分析、动态分析、代码审查、测试覆盖率分析、性能测试、可用性测试、用户满意度调查等。
1. 静态分析静态分析是指通过对程序源代码以及相关文档的分析，检查程序中潜在的错误、不规范的编码风格、安全漏洞和一致性问题等。
常见的静态分析工具有Lint、PMD、FindBugs等。
2. 动态分析动态分析是指在运行时对软件进行测试，以验证程序的正确性、稳定性和性能等方面的指标。
动态分析方法包括单元测试、集成测试、系统测试和性能测试等。
常用的动态分析工具有JUnit、Selenium、JMeter等。
3. 代码审查代码审查是指通过对程序源代码的仔细检查，发现代码中的潜在问题和不足之处，并提出改进和优化建议。
软件测试中的质量度量和指标
软件测试中的质量度量和指标软件测试是保证软件质量的重要环节，而质量度量和指标则是评估测试过程和结果的重要依据。
本文将探讨软件测试中常用的质量度量和指标，帮助读者更好地理解和应用于实际项目中。
一、测试覆盖率测试覆盖率是衡量测试过程中代码执行情况的指标。
它能够告诉我们测试用例是否覆盖了所要求的功能和代码。
常用的测试覆盖率指标有语句覆盖率、分支覆盖率和路径覆盖率等。
语句覆盖率是指测试用例执行时是否覆盖了代码中的每一条语句。
它可以帮助我们确定是否有未执行的代码块，从而发现潜在的缺陷。
分支覆盖率是指测试用例执行时是否覆盖了代码中的每一条分支语句。
它能够帮助我们发现条件判断的问题，确保程序在不同分支上的表现正常。
路径覆盖率是指测试用例执行时是否覆盖了代码中的所有可能路径。
它是最全面的覆盖率指标，可以帮助我们评估测试用例的全面性和有效性。
二、缺陷密度缺陷密度是指在软件测试过程中发现的缺陷数量与代码行数之比。
它能够告诉我们单位代码行数中存在的缺陷数量，从而评估代码的质量。
缺陷密度的计算公式为：缺陷密度 = 缺陷数量 / 代码行数通常情况下，缺陷密度应该尽可能地低，因为较低的缺陷密度意味着代码质量较高。
如果缺陷密度超过了预期的阈值，就需要进一步分析和改进测试过程。
三、缺陷修复效率缺陷修复效率是指在软件测试过程中发现的缺陷修复的速度和效果。
它可以帮助我们评估开发团队的响应能力和解决问题的能力。
缺陷修复效率可以通过以下指标进行评估：1. 平均修复时间（MTTR）：指从发现缺陷到修复缺陷所需要的平均时间。
2. 平均修复周期（MTBF）：指缺陷修复之间的平均时间间隔。
3. 缺陷关闭率：指在一定时间内，成功修复并关闭的缺陷所占的比率。
通过对缺陷修复效率的评估，可以及时发现并解决问题，提高软件质量和用户满意度。
四、测试效率测试效率是指在规定时间内完成测试任务所需要的工作量和时间。
它可以帮助我们评估测试团队的运作效率和资源利用率。
软件测试的质量度量与指标
软件测试的质量度量与指标在软件开发和应用过程中，软件测试是一个至关重要的环节，它可以发现和减少软件中的缺陷和错误，提高软件的质量和可靠性。
然而，要评估软件测试的有效性和质量，就需要使用一些度量指标来衡量。
本文将讨论软件测试的质量度量与指标。
1. 缺陷密度缺陷密度是衡量软件测试质量的一个重要指标，它表示在一定代码行数或功能点数中存在的缺陷数量。
缺陷密度越低，说明软件质量越高。
通过度量每个阶段或每个版本中的缺陷密度，可以了解软件质量的变化趋势，并及时采取措施进行修复。
2. 测试覆盖率测试覆盖率是衡量软件测试覆盖面的指标，它表示对软件功能和代码逻辑的测试是否全面。
常见的测试覆盖率包括语句覆盖率、分支覆盖率和路径覆盖率等。
测试覆盖率越高，说明测试用例覆盖了更多的功能和代码路径，提高了对软件缺陷的发现能力。
3. 故障转化率故障转化率是指测试中发现的缺陷在软件发布后被用户报告的比例。
这个指标反映了测试工作中发现的缺陷是否能够有效地防止在用户环境中发生。
如果故障转化率较低，说明测试工作有效，质量控制较好。
4. 回归测试效率回归测试是在软件进行修改或升级后重新执行旧的测试用例，以确认旧功能是否正常工作和新功能是否引入了新的问题。
回归测试效率是指在一定的时间内执行的回归测试用例数量，用于评估测试团队的效率和测试环境的稳定性。
回归测试效率越高，说明测试团队能够更快地发现和修复问题。
5. 可靠性可靠性是指软件在一定时间内正常运行的能力，是衡量软件质量的重要指标之一。
通过统计软件的平均无故障时间间隔（MTTF）和平均故障时间（MTBF），可以评估软件的可靠性。
较高的可靠性意味着软件的质量较好，用户可以放心地使用。
6. 效率效率是指软件在完成特定任务时所需的时间和资源消耗。
通过度量软件测试的效率，可以评估测试团队的效能和测试工具的性能。
效率高的测试过程可以节省时间和成本，提高软件开发和发布的效率。
7. 用户满意度用户满意度是衡量软件测试质量的关键指标之一。
软件工程中的软件度量与指标分析
软件工程中的软件度量与指标分析软件度量和指标分析在软件工程中扮演着至关重要的角色。
通过对软件的度量和指标进行系统分析和评估，可以提供有效的方法和工具来衡量、评估和改进软件的质量和性能。
本文将探讨软件度量与指标分析的概念、分类、作用以及在软件工程中的应用。
一、概念和分类软件度量是对软件产品和软件开发过程中的属性进行量化和评估的过程。
它可以用来衡量软件产品的质量、成本和进度，并从中获得对软件开发过程的改进。
软件度量可以分为三个维度：产品度量、过程度量和项目度量。
1. 产品度量：产品度量主要关注软件产品的特性和质量，如功能完整性、可靠性、可维护性、可测试性等。
产品度量可以通过一系列指标来进行评估，如代码行数、代码复杂度、bug数量等。
2. 过程度量：过程度量主要关注软件开发过程中的活动和成果，如需求分析、设计、编码、测试等。
通过衡量这些过程的效率和质量，可以识别出导致问题和风险的根本原因，并采取措施进行改进。
3. 项目度量：项目度量主要关注软件项目的进度、成本和资源分配等方面。
通过度量和分析项目的关键指标，可以实现对项目进展的监控和控制，确保项目按时、按质量要求完成。
二、作用和价值软件度量和指标分析在软件工程中具有以下作用和价值：1. 质量评估：通过软件度量和指标分析，可以对软件产品的质量进行定量评估。
通过衡量各种质量指标，如代码复杂度、运行效率等，可以了解软件系统的健康状况，并及时采取措施进行质量改进。
2. 风险控制：通过对软件开发过程的度量和分析，可以早期识别和控制潜在的风险因素。
通过对过程度量指标的监控和分析，可以发现可能导致项目延期、成本增加等问题的因素，并采取相应的风险应对措施。
3. 过程改进：通过对软件开发过程的度量和分析，可以识别出导致问题和低效的因素，并提出改进措施。
通过度量和分析过程中的各项指标，可以找出瓶颈和改进空间，并采取相应的措施来提高开发过程的效率和质量。
4. 决策支持：软件度量和指标分析可以为软件项目的决策提供数据支持。
软件质量度量指标及说明
软件质量度量指标及说明在软件开发过程中，了解和掌握软件质量度量指标是至关重要的，它们能够帮助我们评估软件的质量和可靠性。
下面将介绍一些常用的软件质量度量指标及其说明。
1. 可靠性：可靠性是指软件在规定条件下，按照规定的要求正常运行的能力。
常用的可靠性度量指标包括故障密度、平均失效间隔时间（MTTF）和平均修复时间（MTTR）等。
故障密度是指在特定时间内发生的故障数量与代码行数的比例，反映了软件中存在的错误密度。
2. 可用性：可用性是指软件按照规定的要求可供用户使用的程度。
常用的可用性度量指标包括平均时间到故障（MTTF）和平均修复时间（MTTR）。
MTTF是指在平均情况下，软件在无故障状态下运行的时间，越大表示可用性越高。
3. 可维护性：可维护性是指软件在修改、测试、故障排除和改进方面的容易程度。
常用的可维护性度量指标包括平均修复时间（MTTR）、修复效率和变更稳定性等。
MTTR是指修复故障所需的平均时间。
4. 可测试性：可测试性是指软件在测试过程中的容易程度。
常用的可测试性度量指标包括测试用例覆盖率和测试可行性。
测试用例覆盖率是指被测试的代码行数与被测试的总代码行数之比，反映了测试的覆盖程度。
5. 可移植性：可移植性是指软件在不同平台或环境下的适应性。
常用的可移植性度量指标包括代码冗余度和平台无关性。
代码冗余度是指在软件中存在的重复代码的比例。
以上是常用的软件质量度量指标及其说明，通过对这些指标的评估和分析，可以帮助开发团队提升软件的质量和可靠性。
在软件开发过程中，建议根据具体项目的需求和情况选择合适的度量指标，并结合实际情况进行评估和改进。
对软件质量的度量与评估
对软件质量的度量与评估软件质量是指软件产品在满足特定需求的同时，具备一定的可靠性、效率、可维护性和可扩展性等特征的能力。
在软件开发过程中，度量和评估软件质量是非常重要的环节。
本文将探讨软件质量的度量方法和评估指标。
一、软件质量度量方法1. 功能性度量功能性是软件质量最基本的要素之一，也是最容易度量的。
功能性度量主要是通过对软件功能的完备性、正确性和适用性进行评估。
常用的度量指标包括功能完备性、功能正确性和功能的适应度等。
2. 可靠性度量可靠性是衡量软件质量的重要指标之一，指软件在规定环境下能够持续运行而不出错的能力。
可靠性度量包括故障率、可恢复性、可用性等指标。
故障率是指软件在一定时间内发生错误的频率，可恢复性是指软件在出错后能否快速修复并恢复正常运行的能力，可用性是指软件在一段时间内保持可用状态的能力。
3. 效率度量效率是指软件在满足功能需求的前提下，以尽可能短的时间和资源完成任务的能力。
效率度量包括响应时间、吞吐量和资源利用率等指标。
响应时间是指系统对用户请求作出响应的时间，吞吐量是指系统在单位时间内处理的请求的数量，资源利用率是指系统在执行任务时的硬件资源利用程度。
4. 可维护性度量可维护性是指软件在发布后，通过修复漏洞、改进功能或增加新功能等方式保持并提升其质量的能力。
可维护性度量包括代码模块化程度、代码复杂度、可理解性等指标。
代码模块化程度是指软件代码在结构上是否分为独立的模块，代码复杂度是指软件代码的复杂程度，可理解性是指他人阅读和理解软件代码的难易程度。
二、软件质量评估指标1. 可靠性评估指标软件可靠性评估可以采用故障率、平均失效时间、平均修复时间等指标进行衡量。
故障率是指软件在一定时间内发生故障的频率，平均失效时间是指软件从正常运行到发生故障的平均时间，平均修复时间是指从发生故障到软件恢复正常的平均时间。
2. 可用性评估指标软件可用性评估可以采用可用性指标、平均稳定性时间、平均故障修复时间等指标进行衡量。
软件工程师的软件质量度量与分析
软件工程师的软件质量度量与分析软件工程师是在软件开发生命周期中负责设计、开发和测试软件系统的专业人士。
在软件工程师的角色中，确保软件质量是至关重要的。
为了评估和改进软件系统的质量，软件工程师需要掌握软件质量度量与分析的方法。
一、什么是软件质量度量与分析软件质量度量是通过度量指标对软件系统的特性进行量化评估的过程。
质量度量可以帮助软件工程师了解软件的稳定性、可靠性、可维护性等方面的特性是否满足预定的标准。
而软件质量分析是对质量度量结果进行解释、总结和分析的过程，以便帮助软件工程师制定改进软件系统的措施。
二、常见的软件质量度量指标1. 可靠性：软件系统在给定环境下正常工作的概率。
常用的可靠性度量指标包括故障率、平均修复时间等。
2. 可用性：软件系统为用户提供功能的时间比例。
可用性度量指标通常包括平均无故障时间、平均修复时间等。
3. 效率：软件系统在给定资源下完成任务所需的时间和资源消耗。
常用的效率度量指标包括响应时间、吞吐量等。
4. 可维护性：软件系统随时间演化的难易程度。
可维护性度量指标通常包括代码复杂度、缺陷密度等。
5. 安全性：软件系统抵御攻击和保护用户数据的能力。
安全性度量指标常包括漏洞数量、安全事件响应时间等。
三、软件质量度量的工具和技术1. 静态代码分析工具：通过分析源代码进行静态扫描，检测潜在的编码错误、不规范的编码风格等问题。
常用的静态代码分析工具包括SonarQube、PMD等。
2. 自动化测试工具：通过编写测试用例和执行自动化测试脚本，对软件系统进行功能、性能、安全等方面的测试。
常用的自动化测试工具包括Selenium、JUnit等。
3. 数据分析工具：通过分析软件系统生成的日志和运行数据，了解软件系统在不同使用场景下的性能、稳定性等方面的表现。
常用的数据分析工具包括ELK Stack、Grafana等。
四、软件质量度量与分析的好处1. 评估软件质量：软件质量度量与分析能够提供客观的数据，帮助软件工程师了解软件系统的各个方面的质量水平，为问题定位和改进提供依据。
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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%
2.3 缺陷修复率（截至于**年*月*日）
【缺陷修复率】计算已修复（关闭）的缺陷总数除以有效缺陷总数，主要查看是否有测试用例执行遗漏或有效的情况。
【公式】：∑修复（关闭）的缺陷数量（个）/ ∑有效缺陷数量（个）【数据来源】：从公司内部缺陷管理系统中导出数据：
【计算结果】：缺陷修复率=206/216*100%=95%
2.4 缺陷遗留个数（截至于**年*月*日）
【缺陷遗留个数】统计待分配、待修改、重新处理的缺陷数量
【公式】：待分配+待修改+reopen状态的缺陷
【数据来源】：从公司内部缺陷管理系统中导出数据
【计算结果】：缺陷遗留个数=10，且为C类以下bug(建议性缺陷)
2.5 缺陷分布统计（模块缺陷率）
【模块缺陷率】：计算各模块的缺陷数除以总体缺陷之和，主要查看模块的质量的情况。
说明：此指标不能单纯看结果，要结合实际情况进行分析，如模块的粒度是否划分均匀，模块的重要性，模块包含的内容是否更容易发现bug等。
【公式】：本模块的缺陷数（个）/ ∑各模块的缺陷数（个）*100%
【数据来源】：QC管理平台
【计算结果】可通过导出表格、分析图形的方式来度量结果
2.6 缺陷分布统计（严重缺陷率）
【模块缺陷率】：计算各模块的严重缺陷数除以总体缺陷之和，主要查看模块的质量的情况。
说明：此指标不能单纯看结果，要结合实际情况进行分析，如模块的粒度是否划分均匀，模块的重要性，模块包含的内容是否更容易发现bug等。
【公式】：本模块的严重缺陷数（个）/ ∑各模块的严重缺陷数（个）*100% 【数据来源】：QC管理平台
【计算结果】可通过导出表格、分析图形的方式来度量结果
2.7 缺陷密度及收敛
【模块缺陷率】：计算各版本缺陷数除以测试模块，主要查看版本是否趋于稳定情况，通过数据图表等方式来衡量版本交付的风险大小，是衡量版本是否可交付的重要依据之一。
说明：如果缺陷密度逐渐收敛，说明版本逐渐稳定；如果趋势起伏不定，需要分析研究原因，查找不稳定的原因；如果缺陷密度趋势呈波状，一定要重视起来，说明版本及其不稳定，确认发布时要慎重。
【公式】：本版本的缺陷数（个）/ ∑已测各模块数（个）
【数据来源】：日常跟踪数据、QC管理平台
【计算结果】可通过导出表格、分析图形的方式来度量结果
9 2011.12.21 33 16 0.5
10 2011.12.22 33 9 0.3
11 2011.12.25 33 8 0.2 趋于收敛的缺陷密度图：
起伏不定的缺陷密度图：
3测试过程质量指标
3.1 缺陷探测率
【缺陷探测率】：计算内部发现的缺陷数除以内部发现的缺陷数与用户发现的缺陷数之和，主要查看内部发现缺陷的能力。
说明：缺陷探测率越高，即内部发现的bug数越多，发布后客户发现的bug 数就越少，质量成本就越低。
【公式】：内部发现的缺陷数（个）/ （内部发现的缺陷数（个）+用户发现的缺陷数（个））*100%
【数据来源】：日常跟踪表，QC平台，用户缺陷平台或列表
【计算结果】：缺陷探测率=80/(80+5)=94%
3.2有效缺陷率
【有效缺陷率】：计算被开发人员确认的BUG数总和除于本人上报BUG的总和，可用于查看测试人员的个人测试质量，也可用于查看整个测试组的测试质量。
无效BUG状态包括：问题重复、不是问题、不可复现状态。
这项指标用于考察测试人员发现的、被确认为缺陷的缺陷数高低或者百分比，数和比率越高测试质量越高。
注意：由于系统框架根本性的、初始化参数设置错误引发的、错误数据、错误环境等而开发人员因无法修正、可以通过改变环境而无需修改程序、重新导入数据、再次发布而解决的BUG为有效BUG
【公式】：测试人员发现的有效缺陷数（个）/测试人员发现的总缺陷数（个）*100%
【数据来源】：日常跟踪表，QC 平台，用户缺陷平台 【计算结果】
3.1 用例执行效率
【用例执行效率】 ：计算测试人员执行的用例数除以执行测试的时间，主要查看测试人员执行测试的效率。
说明：此指标的统计需要有一定的前提条件：用例的执行步骤相对来说分布较均匀，执行时间在一个较长的时间段内
【公式】：∑测试人员执行的用例数（个） / ∑执行用例的时间（小时） 【数据来源】：日常跟踪表，
QC 平台，用户缺陷平台或列表 【计算结果】：
3.2 缺陷发现率
【缺陷发现率】 ：计算测试人员各自发现的缺陷数总和除于各自所花费的
测试时间总和。
由于执行效率不能足够代表测试人员是否认真工作，那么，每小时发现的缺陷数就是重要的考核指标，测试的工作可以通过这项指标得到反馈。
注意：此项指标的统计可作为测试质量的一个依据，但实际工作中如果用此指标作为考核测试人员的唯一依据会带来很多问题，比如，缺陷数可通过减小缺陷粒度、增加微小缺陷、增加不能确定bug数来提高分子数，这样会增加缺陷流转处理成本，会带来更多的问题。
建议慎用。
【公式】：∑提交缺陷数（个） / ∑执行测试的有效时间（小时）
【数据来源】：日常跟踪表，QC平台，用户缺陷平台或列表
【计算结果】：
4交付质量指标
4.1 加载回退率
【加载回退率】：计算计划上线需求个数减去加载回退的需求个数之差除以计划上线需求个数，主要查看新需求上线交付质量。
说明：上线加载当日无法满足上线条件，导致回退。
【公式】：（上线需求数（个）-加载当时回退需求数（个））/上线需求数（个）*100%
【数据来源】：生产门户需求管控平台，客户需求管理平台等
【计算结果】加载回退率=（15-1）/15*100%=93%
4.2 故障回退率
【加载回退率】：计算计划上线需求个数减去故障回退的需求个数之差除以计划上线需求个数，主要查看新需求上线交付质量。
说明：上线加载次日，用户无法使用，引发投诉，进行故障回退。
【公式】：（上线需求数（个）-故障回退需求数（个））/上线需求数（个）*100%
【数据来源】：生产门户需求管控平台，客户需求管理平台/缺陷管理平台等
【计算结果】故障回退率=（16-2）/16*100%=88%
5版本说明
1.鉴于自己的经验有限，尤其侧重于测试方面，故总结的度量指标多为测试指
标。
2.其实软件的质量保证需要多种途径、多个层次、多个阶段有计划有步骤地去
实现，测试只是其中一条途径。
休哈特说“产品质量不是检验出来的，而是生产出来的”，可见“测试只能发现问题，并不能解决问题”。
戴明博士说“引起效率低下和不良质量的原因主要在公司的管理系统而不在员工”，但是我们不能因此而放弃对高质量的追求。
3.我正在系统学习质量控制、质量保证、质量改进方面的知识，后续会整理出
更为全面的度量指标，和同行及致力于提高软件质量的朋友们分享。