测试用例设计—正交试验法
正交实验法设计测试用例例子
正交实验法设计测试用例例子正交实验法（Orthogonal Experimental Design）是一种设计测试用例的方法，通过合理选择测试用例，可以有效减少测试工作量，提高测试效率。
正交实验法的核心思想是通过一定的设计原则，选择一组具有独立性和均匀性的测试用例，以覆盖系统的各个方面，从而发现系统中的问题。
以下是使用正交实验法设计测试用例的一些例子：1. 网页登录功能测试：通过正交实验法设计测试用例，测试网页登录功能的正确性和稳定性。
测试用例包括用户名和密码长度的不同组合、是否输入正确的用户名和密码、是否支持记住密码等等。
2. 购物车功能测试：通过正交实验法设计测试用例，测试购物车功能的正确性和稳定性。
测试用例包括添加商品到购物车的不同顺序、添加不同数量的商品、删除商品、修改商品数量等等。
3. 文件上传功能测试：通过正交实验法设计测试用例，测试文件上传功能的正确性和稳定性。
测试用例包括上传不同类型的文件、上传不同大小的文件、上传多个文件、上传文件的同时进行其他操作等等。
4. 数据库查询功能测试：通过正交实验法设计测试用例，测试数据库查询功能的正确性和性能。
测试用例包括查询不同条件的数据、查询不同数量的数据、查询数据的同时进行其他操作等等。
5. 网络连接功能测试：通过正交实验法设计测试用例，测试网络连接功能的正确性和稳定性。
测试用例包括连接不同类型的网络、连接不同网络的速度、在连接过程中进行其他操作等等。
6. 手机应用程序测试：通过正交实验法设计测试用例，测试手机应用程序的正确性和稳定性。
测试用例包括不同操作系统的手机、不同型号的手机、在不同网络环境下使用等等。
7. 网络游戏测试：通过正交实验法设计测试用例，测试网络游戏的正确性和稳定性。
测试用例包括不同操作系统的电脑、不同网络环境下使用、同时进行其他操作等等。
8. 电子邮件发送功能测试：通过正交实验法设计测试用例，测试电子邮件发送功能的正确性和稳定性。
用正交实验法设计测试用例
用正交实验法设计测试用例正交实验法是一种高效的测试用例设计方法，通过设计一组合理的测试用例，可以最大限度地发现软件系统的缺陷。
正交实验法的基本原理是将多个因素进行组合，并通过对每个因素进行两个或多个不同取值的变化，来设计测试用例。
下面将详细介绍正交实验法的应用和测试用例设计。
一、正交实验法的基本原理正交实验法是一种通过有限次数的测试用例来探索软件系统中各种参数之间相互作用的方法。
它通过将所有可能的参数值组合成测试用例，以便快速而有效地发现潜在的错误。
正交实验法的基本原理是将多个因素进行组合，并通过对每个因素进行两个或多个不同取值的变化，来设计测试用例。
这样就可以有效地测试出各个因素之间的相互影响，同时减少测试用例的数量。
二、正交实验法的应用正交实验法可以用于以下场景：1.系统参数设置：在软件系统中，有很多参数需要设置。
通过正交实验法，可以找出参数设置对系统性能的影响，从而找到最佳的参数组合。
2.软件功能测试：在软件开发的过程中，有很多不同的功能需要测试。
通过正交实验法，可以设计一组测试用例，快速发现各个功能之间的问题。
3.用户界面测试：用户界面是软件系统中重要的组成部分，需要进行充分的测试。
通过正交实验法，可以设计出一组合理的测试用例，覆盖用户界面的各个组件和功能。
4.性能测试：在进行性能测试时，往往需要测试多个因素对系统性能的影响。
通过正交实验法，可以有效地设计一组测试用例，从而全面地测试出系统的性能。
三、正交实验法的测试用例设计步骤正交实验法的测试用例设计步骤如下：1.确定待测试的因素：根据测试的目标和需求，确定待测试的因素。
例如，系统参数设置、软件功能等。
2.确定每个因素的不同取值：对于每个因素，确定该因素的不同取值。
例如，系统参数设置的因素可以是参数A、参数B等，每个参数可以有不同的取值。
3.根据正交实验法表格设计测试用例：根据正交实验法表格，将待测因素填入相应的列，填入所有的可能取值。
正交实验法课件
正交矩阵
1
2
3
4
5
1
0
0
0
0
0
2
0
1
1
1
1
3
0
2
2
2
2
4
0
3
3
3
3
5
1
0
1
2
3
6
1
1
0
3
2
7
1
2
3
0
1
8
1
3
2
1
0
9
2
0
2
3
1
10
2
1
3
2
0
11
2
2
0
1
3
12
2
3
1
0
2
13
3
0
3
1
2
14
3
1
2
0
3
15
3
2
1
3
0
16
3
3
0
2
1
用字母替代正交矩阵：
1
2
3
4
5
1
A1
B1
15
A3
B3
C2
D2
0
16
A1
B4
C1
D1
1
测试用例1
测试用例编号 测试项目 测试标题 重要级别 预置条件 输入
PPT—ST—FUNCTION—PRINT—001 测试powerpoint打印功能 打印PowerPoint文件A全部的幻灯片，有颜色，加框 高 PowerPoint文件A已被打开，电脑主机已连接有效打印机 文件A：D:\系统测试.ppt
测试用例 设计方法
测试用例设计方法
测试用例设计方法主要包括以下几种：
1. 黑盒测试用例设计方法：主要根据需求、功能规格、接口规范等来设计测试用例，不需要了解内部实现细节。
2. 白盒测试用例设计方法：主要根据源代码结构、逻辑覆盖、路径覆盖等来设计测试用例，需要了解内部实现细节。
3. 等价类划分法：将输入条件划分为若干个等价类，从每个等价类中选择一个测试用例进行测试，以覆盖不同情况。
4. 边界值分析法：主要关注输入条件的边界值，选择邻近边界值和边界值本身作为测试用例。
5. 因果图方法：通过绘制因果图，将各种因素和对应的测试用例联系起来，以确定测试用例的设计。
6. 正交试验方法：将多个因素进行组合，选取各个因素的不同取值，以确定测试用例的设计。
7. 检查表法：根据需求规格和功能说明等编制一个检查表，从每个检查表中选
择一个测试用例进行测试。
8. 错误推测法：通过推测可能发生的错误，设计相应的测试用例，以覆盖这些错误的情况。
对于测试用例设计，可以根据具体的需求和项目情况选择适合的方法进行设计。
同时，还需要考虑测试用例之间的覆盖率，以确保对系统的功能进行充分的覆盖和测试。
正交测试用例
正交测试用例1. 什么是正交测试用例？正交测试用例是一种软件测试设计技术，旨在减少测试用例的数量，同时保证对系统的全面覆盖。
它利用正交表的原理，将多个因素进行组合，从而生成少量且有效的测试用例。
在软件开发过程中，系统往往有多个输入因素（也称为参数），每个输入因素都有多个可能的取值。
如果使用穷举法来生成测试用例，那么可能需要非常庞大的测试集才能覆盖所有情况。
而正交测试用例设计技术可以通过合理地选择输入因素和它们的取值组合，从而大幅度减少测试用例数量，并保证对系统功能进行全面测试。
2. 正交表正交表是正交测试用例设计中重要的工具。
它是一个二维表格，其中每一行代表一个输入因素，每一列代表该输入因素可能的取值。
以一个简单的示例来说明，假设有3个输入因素：A、B和C。
其中A有3个可能的取值（a1、a2和a3），B有4个可能的取值（b1、b2、b3和b4），C有2个可能的取值（c1和c2）。
那么可以构建一个3×4×2=24行的正交表，如下所示：A B Ca1 b1 c1a2 b2 c2a3 b3b4在正交表中，每一行都代表一个测试用例，每一列代表一个输入因素的取值。
可以看到，正交表的最后两列是空白的，这是因为C只有两个取值，所以只需要构建两个测试用例即可。
3. 正交测试用例设计步骤下面将介绍使用正交测试用例设计技术进行测试用例设计的具体步骤。
步骤一：确定输入因素首先需要确定系统中所有需要进行测试的输入因素。
这些输入因素可能是系统的各个功能模块、参数、配置项等。
步骤二：确定输入因素的可能取值对于每个输入因素，需要明确它们可能的取值范围。
这可以通过查阅系统文档、与开发人员沟通或者对系统进行分析来获取。
步骤三：构建正交表根据确定的输入因素和它们可能的取值范围，构建正交表。
可以使用专门的工具或者在线生成器来快速生成正交表。
步骤四：填充正交表根据系统的具体情况，填充正交表。
每一行代表一个测试用例，每一列代表一个输入因素的取值。
用正交实验法设计测试用例
用正交实验法设计测试用例正交实验法的由来一、正交表的由来拉丁方名称的由来古希腊是一个多民族的国家，国王在检阅臣民时要求每个方队中每行有一个民族代表，每列也要有一个民族的代表。
数学家在设计方阵时，以每一个拉丁字母表示一个民族，所以设计的方阵称为拉丁方。
什么是n阶拉丁方？用n个不同的拉丁字母排成一个n阶方阵（n<26 ），如果每行的n个字母均不相同，每列的n个字母均不相同，则称这种方阵为n*n拉丁方或n阶拉丁方。
每个字母在任一行、任一列中只出现一次。
什么是正交拉丁方？设有两个n阶的拉丁方，如果将它们叠合在一起，恰好出现n2个不同的有序数对，则称为这两个拉丁方为互相正交的拉丁方，简称正交拉丁方。
例如：3阶拉丁方用数字替代拉丁字母：二、正交实验法正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试验设计是分式析因设计的主要方法。
是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。
日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格，称为正交表。
例如作一个三因素三水平的实验，按全面实验要求，须进行33=27种组合的实验，且尚未考虑每一组合的重复数。
若按L9(33) 正交表按排实验，只需作9次，按L18(37) 正交表进行18次实验，显然大大减少了工作量。
因而正交实验设计在很多领域的研究中已经得到广泛应用。
利用因果图来设计测试用例时, 作为输入条件的原因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到。
往往因果关系非常庞大,以至于据此因果图而得到的测试用例数目多的惊人，给软件测试带来沉重的负担，为了有效地,合理地减少测试的工时与费用,可利用正交实验设计方法进行测试用例的设计。
正交实验设计方法:依据Galois理论,从大量的（实验）数据（测试例）中挑选适量的、有代表性的点（例），从而合理地安排实验（测试）的一种科学实验设计方法。
正交试验设计法测试用例的设计步骤
正交试验设计法测试用例的设计步骤1. 理解正交试验设计法正 orthogonal test，听起来就有点高深，其实就是一个非常聪明的实验设计方法。
用简单的话说，它就是为了帮助我们在众多变量中找到最优组合。
就好比你在选配菜时，想尝试不同的食材组合，最后找出那道味道最棒的菜。
生活中，我们常常需要面对不同的选择，正交试验设计法就是为了让我们能在复杂的情况下找到最简单、最有效的答案。
2. 确定试验目标2.1 明确目标首先，你得明确你想要测试什么，目标是什么。
就像你去一家新餐厅，心里想着今天要吃得开心、吃得好。
那么，试验的目标也得清晰。
是想提高产品的性能，还是想找出最好的生产工艺？无论是什么，目标要明确，不然试验就像大海捞针，费力不讨好。
2.2 确定变量接下来，咱们要列出所有可能的变量。
就好比你在煮汤的时候，想加入什么材料，盐、糖、葱、姜、蒜，统统列出来。
然后，根据你的目标，选择出对试验结果影响最大的几个变量。
不要贪多，三五个就差不多，免得最后搞得稀里糊涂，得不偿失。
3. 设计试验方案3.1 选择正交表然后，接下来就要选择正交表了。
这可是关键一步，正交表就像是我们选菜的菜单，得根据你的需求来选择。
正交表的种类繁多，像满汉全席一样丰富。
要根据你选择的变量和水平，挑一个合适的正交表。
记得，看清楚表里的行数和列数，确保能覆盖所有的变量组合。
3.2 安排试验组选择好正交表后，接下来就得安排试验组。
像是给每道菜分配食材，得精确。
把每组的变量水平填上，确保每组都能体现不同的组合。
这个过程需要点耐心，像是在拼图，得把每个部分都放到正确的位置。
最后，定好试验组，就可以准备开始实验了。
4. 执行试验执行试验就像是在厨房里大显身手，准备好所有材料后，就可以下厨了。
在这个过程中，要注意每一个细节，别让任何小问题影响到最终的结果。
最好能记录下每一步骤，这样能帮助你回顾和总结，绝对不能马虎大意，谁让咱们可是追求完美呢？5. 收集和分析数据5.1 收集结果实验结束后，结果就像是美食出炉，迫不及待想尝一口。
9.用例设计方法-正交试验
【案例 查询功能用例设计】
对于软件测试而言，因子即被测对象所需的测试输入，水平即每个输入的取 值。下图查询功能示例图所示的功能界面包含功能客户姓名、联系电话、通 信地址等3个查询字段，每个查询条件有输入数据和不输入两种情况，可称之 为3因子2水平。
客户姓名
联系电话
通讯地址
查询
上述案例中共有3个查询字段，如果从经验测试角度来看，可测试两种情况，即3个查询字段都不 输入和都输入的情况，如果从全排列角度考虑，可设计23，即8条用例进行覆盖，但如果测试条件 增加，用例数将会无比庞大，测试效率无法保证，如果根据经验实施测试，则可能因为测试工程 师的喜好，造成测试遗漏。如果采用正交实验方法，则可降低此类风险。使用正交实验方法如下：1112源自1223212
4
221
（4）根据经验补充实验次数
正交实验毕竟是通过数学方法推导出来的实验次数， 保证了每个参与实验因子的水平取值均匀分布在实验
输入条件 实验次数 客户姓名 联系电话 通信地址
数据中，并不能全部代表业务的实际情况，所以一般 1
仍需要根据测试经验补充一些用例，针对上述案例， 2
（3）替换因子水平，获取实验次数 将输入项及取值替换正交表，获取实验次数，替换后的表格如下表所示。
实验次数
1 2 3 4
客户姓名 输入 输入 不输入 不输入
输入条件 联系电话
输入 不输入 输入 不输入
通信地址 输入 不输入 不输入 输入
Experim Colu
ent mn
Number 1 2 3
1
问题答疑渠道
汇智动力软件测试技术交流群
汇智动力学院微信公众号
发现3因子2水平正交表并不包含每个因子取2值的实
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测试用例设计—正交试验法【烟三修整】上一篇 / 下一篇 2008-05-23 14:25:19 / 个人分类：测试理论
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1、概念
1.1正交试验设计（Orthogonal experimental design）
是研究多因素多水平的一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分
有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，
正交试验设计是一种基于正交表的、高效率、快速、经济的试验。
1.2、因素（Factor）
在一项试验中，凡欲考察的变量称为因素（变量），也有的地方叫因子。
1.3、水平（位级）（Level）
在试验范围内，因素被考察的值称为水平（变量的取值）。
2、正交表
2.1正交表是一整套规则的设计表格。
正交表的表示形式：Ln（t^c）其中：L为正交表的代号，n为行数（试验次数），
t为水平数，c为列数（因素数）。
例如：L4(2^3)，它表示需做4次实验，最多可观察3个因素，每个因素均为2水
平。
如下图：
一个正交表中也可以各列的水平数不相等，我们称它为混合型正交表，如L8(2^4
4^1)，如下图。
此表的5列中，有1列为4水平，4列为2水平。
根据正交表的数
据结构看出，正交表是一个n行c列的表，其中第j列由数码1，2，… tj 组成，这
些数码均各出现n/t 次，例如图1-1中，第二列的数码个数为2，t=2 ，即由1、2
组成，各数码均出现2次。
mn型的正交表中，试验次数（行数）＝∑（每列水平数－1）＋1
例：5个3水平因子及一个2水平因子，表示为35*21，试验次数＝5*(3-1)+1*(2-
1)+1＝12，即L12（3^5 2^1）。
2.2正交表具有以下两项性质：
(1) 每一列中，不同的数字出现的次数相等。
例如：在两水平正交表中，任何一列
都有数码“1”与“2”，且任何一列中它们出现的次数是相等的；如在三水平正交表中，任何一列都有“1”、“2”、“3”，且在任一列的出现数均相等。
(2) 任意两列中数字的排列方式齐全而且均衡。
例如：在两水平正交表中，任何两
列(同一横行内)有序对子共有4种：(1，1)、(1，2)、(2，1)、(2，2)。
每种对数出
现次数相等。
在三水平情况下，任何两列(同一横行内)有序对共有9种，1.1、1.2、1.3、2.1、2.2、2.3、3.1、3.2、3.3，且每对出现数也均相等。
以上两点充分的体现了正交表的两大优越性，即“均匀分散性，整齐可比”。
通俗的说，每个因素的每个水平与另一个因素各水平各碰一次，这就是正交性。
2.3如何查找正交表
1、Technical Support ()
/techsup/technote/ts723_Designs.txt
2、查Dr. GenichiTaguchi设计的正交表，
/depts/maths/tables/orthogonal.htm上面查询
3、数理统计、试验设计等方面的书及附录中
关注点：因素数和对应的水平数组成的矩阵。
三、用正交表设计测试用例
3.1设计测试用例的步骤
1、有哪些因素（变量）
2、每个因素有哪几个水平（变量的取值）
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作为一个测试用例
6、加上你认为可疑且没有在表中出现的组合
3.2如何选择正交表
1、考虑因素（变量）的个数
2、考虑因素水平（变量的取值）的个数
3、考虑正交表的行数
4、取行数最少的一个
3.3设计测试用例时的三种情况
1、因素数（变量）、水平数（变量值）相符
水平数（变量的取值）相同、因素数（变量）刚好符合正交表
例子：
对某人进行查询
假设查询某个人时有三个查询条件：
根据“姓名”进行查询
根据“身份证号码”查询
根据“手机号码”查询
考虑查询条件要么不填写，要么填写，此时可用正交表进行设计①因素数和水平数
有三个因素：
姓名、身份证号、手机号码
每个因素有两个水平
姓名：填、不填
身份证号：填、不填
手机号码：填、不填
②选择正交表
表中的因素数＞＝3
表中至少有三个因素的水平数＞＝2
行数取最少的一个
结果：L4(2^3)（图参见前面）
③变量映射
姓名： 1→填写，2→不填写；
身份证号：1→填写，2→不填写；
手机号码：1→填写，2→不填写；
④用L4(2^3)设计的测试用例
测试用例如下：
1：填写姓名、填写身份证号、填写手机号
2：填写姓名、不填身份证号、不填手机号
3：不填姓名、填写身份证号、不填手机号
4：不填姓名、不填身份证号、填写手机号
⑤增补测试用例
5：不填姓名、不填身份证号、不填手机号
测试用例减少数：8→5
2、因素数不相同
水平数（变量的取值）相同但在正交表中，找不到相同的因素数（变量）（取因素数最接近但略大的实际值的表）
例子：
兼容性测试：
操作系统：2000、XP、2003
浏览器：IE6.0、IE7.0、TT
杀毒软件：卡巴、金山、诺顿
如果全部进行测试的话，3^3=27个组合，需要进行27次测试。
①因素数和水平数
有三个因素：
操作系统、浏览器、杀毒软件
每个因素有三个水平。
②选择正交表
表中的因素数＞＝3
表中至少有三个因素的水平数＞＝3
行数取最少的一个
结果：L9(3^4)，如下图：
③变量映射
操作系统：1→2000，2→XP，3→2003浏览器：1→IE6.0，2→IE7.0，3→TT
杀毒软件：1→卡巴，2→金山，3→诺顿
④用L9(3^4)设计的测试用例
测试用例如下：
2000、IE6.0、卡巴
2000、IE7.0、诺顿
2000、TT、金山
XP、IE6.0、诺顿
XP、IE7.0、金山
XP、TT、卡巴
2003、IE6.0、金山
2003、IE7.0、卡巴
2003、TT、诺顿
⑤增补测试用例
由于目前IE6.0、XP、卡巴的使用量很高，故增添以下测试用例：
XP、IE6.0、金山
XP、IE6.0、卡巴
2003、IE6.0、卡巴
测试用例减少数：27→12
3、水平数不相同
因素（变量）的水平数（变量的取值）不相同
例子：
假设有一个系统有5个独立的变量（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）。
①因素数和水平数
有五个因素（变量）：
A、B、C、D和E
两个因素有两个水平（变量的取值）、两个因素
有三个水平，一个因素有六个水平：
A：A1、A2
B：B1、B2
C：C1、C2、C3
D：D1、D2、D3
E：E1、E2、E3、E4、E5、E6
②选择正交表
表中的因素数（变量）＞＝5
表中至少有二个因素的水平数（变量的取值）＞＝2
至少有另外二个因素的水平数＞＝3
还至少有另外一个因素的水平数＞＝6
行数取最少的一个（L49(7^8)、L18(3^6 6^1)）
结果：L18(3^6 6^1)（如下图）
③变量映射
A：1→A1、2→A2
B：1→B1、2→B2
C：1→C1、2→C2、3→C3
D：1→D1、2→D2、3→D3
E：1→E1、2→E2、3→E3、4→E4、5→E5、6→E6
④用L18(3^6 6^1)设计的测试用例
略
测试用例减少数：216→18
加上一些可疑的情况（设为n个）为18＋n，它比原来也少多了。