1.定义（What）

正交实验法是研究多因素、多水平组合的一种实验法，它是利用正交表来对实验进行设计，通过少数的实验替代全面实验，根据正交表的正交性从全面实验中挑选适量的、有代表性的点进行实验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，整齐可比”的特点。

“均匀分散”性使实验点均衡地分布在实验范围内，让每个实验点有充分的代表性；

“整齐可比”性使实验结果的分析十分方便，可以估计各因素对指标的影响，找出影响事物变化的主要因素。

实践证明，正交实验法是一种解决多因素问题卓有成效的方法。

2. 为什么使用正交实验法？（Why）

对于单因素或两因素实验，因其因素少，实验的设计、实施与分析都比较简单。但在实际工作中，常常需要同时考察3个或3个以上的实验因素，若进行全面实验，实验的规模很大，由于时间和成本的限制我们不可能进行全面实验，但是具体挑其中的哪些测试用例进行测试我们心里拿不准，总担心遗漏了未挑选的测试用例从而造成一些严重缺陷；
	
为了有效的、合理地减少测试的工作量与和成本，我们利用正交实验法来设计测试用例。正交实验法就是为多因素实验、寻求最优水平组合的一种高效率的实验设计方法。
3. 基本概念

正交表是一种特制的表格，一般用  表示，L代表正交表，n代表实验次数或正交表的行数，k代表最多可安排影响指标因素的个数或正交表的列数，m表示每个因素的水平数，且有n=k*(m-1)+1。

因素（Factors）。表示在一项实验中，需要观察的变量称为因素；
	
水平（Levels）。表示在实验范围内，因素被考察的值称为水平（变量的取值）；
	
正交表的组成。由行数（正交表的行的个数，即实验的次数）、因素数（正交表列的个数）、水平数（任何单个因素能够取得的值的最大个数）。
正交表必须满足这两个特点，有一条不满足，就不是正交表：

每列中不同数字出现的次数相等。这一特点表明每个因素的每个水平与其它因素的每个水平参与实验的几率是完全相同的，从而保证了在各个水平中最大限度地排除了其它因素水平的干扰，能有效地比较实验结果并找出最优的实验条件；
	
在任意两列横向组成的数字对中，每种数字对出现的次数相等。这个特点保证了实验点均匀地分散在因素与水平的完全组合之中，因此具有很强的代表性。
4. 正交实验法设计用例的步骤（How）

Step1.分析规格描述，确定规格中有哪些因素（变量）和每个因素都有哪些水平（变量取值）。因素数表示规格描述中相互独立的变量的个数，水平数表示所有因素在实验中能够取得的数量最多的个数；

Step2.根据因素数和水平数确定n值。这里区分2种情况：

单一水平正交表。就是各因素的水平数相同的正交表称为等水平正交表。如  、  、  等各列中的水平为2，称为2水平正交表；  、  等各列水平为3，称为3水平正交表。表示为：  ，n=k*(m-1)+1。
	
混合水平正交表。就是各因素的水平数不完全相同的正交表称为混合水平正交表。如  表中有一因素的水平为4，有4个因素的水平数为2。也就是说该表可以安排一个4水平因素和4个2水平因素。再如  ，  等都是混合水平正交表。表示为：  ，n=k1*(m1-1)+k2*(m2-1)+…kx*(mx-1)+1。
Step3.选择合适的正交表

查Dr. Genichi Taguchi 设计的正交表
Orthogonal Arrays

Technical Support (http://support.sas.com)com
http://support.sas.com/techsup/technote/ts723_Designs.txt

查找时需要关注不同类型的正交表，区分以下2种情况：

（1）单一水平正交表

存在实验次数等于n，并且水平数大于等于m、因素数大于等于k的正交表，我们把这个正交表拿过来套用；
	
不存在实验次数等于n的正交表，我们就得找出满足实验次数大于n并且水平数大于等于m、因素数大于等于k的正交表。
（2）混合水平正交表

存在实验次数等于n，并且水平数大于等于max(m1,m2,m3,…)、因素数大于等于(k1+k2+k3+…)的正交表，我们把这个正交表拿过来套用；
	
不存在实验次数等于n的正交表，我们就得找出满足实验次数大于n并且水平数大于等于max(m1,m2,m3,…)、因素数大于等于(k1+k2+k3+…)的正交表。当有2个或2个以上正交表可以被选择时，选取原则是选实验次数最少的那个正交表。
Step4.根据正交表把变量的值映射到表中，设计测试用例。把变量的值映射到正交表中，每一行的各因素的取值组合作为一个测试用例；

Step5.补充其他可疑场景用例。

5. 使用场景

输入的参数之间是独立的，不存在相互依赖的关系；
	
功能测试，配置测试。
6. 优缺点

优点：直接套用，经济高效。根据正交性，从全面实验中挑选出部分有代表性的点进行实验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，整齐可比”的特点。通过使用正交实验法减少了测试用例，合理地减少测试的工时与费用，提高测试用例的有效性。是一种高效率、快速、经济的实验设计方法；
	
缺点：对每个状态点同等对待，重点不突出，容易造成在用户不常用的功能或场景中，花费不少时间进行测试设计与执行，而在重要路径上反而没有重点测试。
7. 正交表生成工具（PICT）

了解了正交实验法原理并知道如何按步骤生成用例之后，就可以直接使用PICT工具生成满足正交的测试用例。PICT工具是在微软公司内部使用的一款承兑组合的命令行生成工具，现在已经对外提供。PICT可以有效地按照两两测试的原理，进行测试用例设计。在使用PICT时，需要输入与测试用例相关的参数，以达到全面覆盖的效果。

8. 实战演练

例1.某所大学通信系共2个班级，刚考完某一门课程，想通过“性别”、“班级”和“成绩”这三个查询条件对通信系这门课程的成绩分布，男女比例或班级比例进行人员查询：

根据“性别”=“男，女”进行查询
	
根据“班级”=“1班，2班”查询
	
根据“成绩”=“及格，不及格”查询
Step1.分析上述测试需求，有3个被测元素，被测元素我们称为因素，每个因素有两个取值，我们称之为水平。因此，规格描述中有3个独立变量且每个变量2个取值：性别(男, 女)，班级(1班, 2班)，成绩(及格, 不及格)。

Step2.根据因素数和水平数确定n值。水平数m=2，因素数k=3。n=k*(m-1)+1=3*(2-1)+1=4，  。

Step3.选择正交表。正交表获取路径：

http://www.york.ac.uk/depts/maths/tables/orthogonal.htm

并把变量的值映射到表中。



Step4.把每一行转换成一个测试用例，得到4个测试用例如下：

TestCase1：选择性别="男"、班级="1班"、成绩="及格"，查询
	
TestCase2：选择性别="男"、班级="2班"、成绩="不及格"，查询
	
TestCase3：选择性别="女"、班级="1班"、成绩="不及格"，查询
	
TestCase4：选择性别="女"、班级="2班"、成绩="及格"，查询
Step5.根据实际情况可以在用正交实验法设计用例的基础上补充一些测试用例（非常重要），比如性别="男"、班级="1班"、成绩="不及格"是实际最常用的查询场景，则补充用例如下：

TestCase5：选择性别="男"、班级="1班"、成绩="不及格"，查询
5个测试用例与8个测试用例相比测试用例个数是减少了，因素数和水平数越大越能体现用正交表的好处。例如：对于一个四因素且每个因素均为三水平的实验，如果按照全面实验需要进行3*3*3*3=81次。但是如果用正交实验法选择  正交表，n=4*(3-1)+1=9次实验就可以覆盖。从这点可以说明用正交实验法能有效地、合理地减少测试用例和工时，节约测试成本。

 

例2.手机照相机的拍摄模式是普通模式，针对对比度（正常，极低，低，高，极高）、色彩效果（无，黑白，棕褐色，负片，水绿色）、感光度（自动，100，200，300，400，800）、白平衡（自动，白炽光，日光，荧光，阴光）、照片大小（5M, 3M, 2M, 1M, VGA）、闪光模式（关，开）各个值用正交实验法设计测试用例。该需求类型为不存在实验次数等于n(n=k*(m-1)+1)的正交表。

Step1.确定因素数和水平数。因素数：对比度、色彩效果、感光度、白平衡、照片大小、闪光模式。水平数：对比度（正常、极低、低、高、极高），色彩效果（无、黑白、棕褐色、负片、水绿色），感光度（自动、100、200、400、800），白平衡（自动、白炽光、日光、荧光、阴光），照片大小（5M、3M、2M、1M、VGA），闪光模式（开、关）；

Step2.根据因素数和水平数确定n值。m1=5, k1=5，m2=2, k2=1，n=k1*(m1-1)+k2* (m2-1)+1=5*(5-1)+1*(2-1)+1=20+1+1=22， 

Step3.选择合适的正交表。根据计算得出n=22，在

Orthogonal Arrays

查找发现不存在n=22的正交表。这个时候我们就需要根据如下原则确定使用的正交表：

查找同时满足 n>22 && m>=max(m1=5,m2=2) && k>=k1+k2=5+1=6的正交表。发现  ,  同时满足。
	
当有2个或2个以上正交表可以被选择时，选取原则是选实验次数最少的那个正交表。所以我们选  正交表。
	
查找  正交表。
Step4.将各因素水平值填入映射表，每一行转换成一个测试用例。

 

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前面一篇我们讲了测试用例的定义,重要性以及相关基础知识点.那么我们怎么去撰写测试用例呢?怎么去实现撰写达到评价标准的测试用例呢?是凭空想象?是想到哪里写到哪里?不不,这么专业的事情,我们有专业的方法去实现,针对撰写测试用例,我们有专业的测试用例设计方法.

说起测试用例 设计方法,我们最常见的是等价类、边界值.那我们今天就给大家讲,测试用例设计方法之:正交实验法.哈哈哈哈,是不是很惊喜,很意外.那么接下来我们就来讲讲这个正交实验法.

什么是正交实验法呢?

正交实验法是研究多因素多水平的一种设计方法，它根据依据 Galois理论从全面试验中挑选出部分具有代表性的水平组合进行试验，通过挑选部分有代表性的水平组合进行试验并对结果进行分析找出最优的水平组合。

那么简而言之就是: 正交实验法，就是使用已经造好了的表格——正交表来安排实验并进行数据分析的一种方法 .谁造好的表格呢? 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.

那怎么用这个正交实验法去设计测试用例呢?



这是个人信息查询系统中的一个窗口。我们可以看到要测试的控件有3个：姓名、身份证号码、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。

正交实验法的步骤

(1)有哪些因素（变量）:

姓名 、身份证号码、手机号码

(2)每个因素有哪几个水平（变量的取值）：

填、不填

(3) 选择一个合适的正交表：

这个题是三因子两状态，去找相对应的正交表


(3)把变量的值映射到表中


(4)把每一行的各因素水平的组合做为一个测试用例

根据正交表生成用例：

a)填写姓名、填写身份证号码、填写手机号码

b)填写姓名、不填身份证号码、不填手机号码

c)不填姓名、填写身份证号码、不填手机号码

d)不填姓名、不填身份证号码、填写手机号码

(5)加上你认为可疑且没有在表中出现的组合：

增补测试用例：

e)不填姓名、不填身份证号码、不填手机号码

从测试用例可以看出：如果按每个因素两个水平数来考虑的话，需要8个测试用例，而通过正交实验法进行的测试用例只有5个，大大减少了测试用例数。用最小的测试用例集合去获取最大的测试覆盖率。

正交实验法充分的利用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。是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。

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文章目录
一  正交实验法的由来
1 正交表的由来
1.1 拉丁方名称的由来
1.2 什么是n阶拉丁方？
1.3 什么是正交拉丁方？
2 正交实验法
3 利用正交实验设计测试用例的步骤：
3.1 提取功能说明,构造因子--状态表
3.2 加权筛选,生成因素分析表
3.3 利用正交表构造测试数据集
4 正交表的构成
5 正交表的正交性
5.1 整齐可比性
5.2 均衡分散性
二 用正交实验法设计测试用例
1 用正交表设计测试用例的步骤
2 如何选择正交表
3 设计测试用例时的三种情况
3.1 因素数与水平数刚好符合正交表
3.2 因素数不相同
3.3 水平数不相同
4 正交法设计测试用例举例

一  正交实验法的由来
1 正交表的由来
1.1 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。
1.2 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。
1.3 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

  




图1 三阶拉丁方


用数字代替拉丁方


2 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。类似的方法有:聚类分析方法、因子方法方法等。
3 利用正交实验设计测试用例的步骤：
3.1 提取功能说明,构造因子–状态表
  把影响实验指标的条件称为因子，而影响实验因子的条件叫因子的状态。

  利用正交实验设计方法来设计测试用例时，首先要根据被测试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，把他们当作因子；而把各个因子的取值当作状态。对软件需求规格说明中的功能要求进行划分，把整体的、概要性的功能要求进行层层分解与展开，分解成具体的有相对独立性的、基本的功能要求。这样就可以把被测试软件中所有的因子都确定下来，并为确定每个因子的权值提供参考的依据。确定因子与状态是设计测试用例的关键。因此要求尽可能全面的、正确的确定取值，以确保测试用例的设计作到完整与有效。
3.2 加权筛选,生成因素分析表
  对因子与状态的选择可按其重要程度分别加权。可根据各个因子及状态的作用大小、出现频率的大小以及测试的需要，确定权值的大小。
3.3 利用正交表构造测试数据集
  利用正交实验设计方法设计测试用例，比使用等价类划分、边界值分析、因果图等方法有以下优点：节省测试工作工时；可控制生成的测试用例数量；测试用例具有一定的覆盖率。

  在使用正交实验法时，要考虑到被测系统中要准备测试的功能点，而这些功能点就是要获取的因子或因素，但每个功能点要输入的数据按等价类划分有多个，也就是每个因素的输入条件，即状态或水平值。
4 正交表的构成

行数(Runs)：正交表中的行的个数，即试验的次数，也是我们通过正交实验法设计的测试用例的个数。
因素数(Factors) ：正交表中列的个数，即我们要测试的功能点。
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” 。即要测试功能点的输入条件。

正交表的形式：$L_{行数}(水平数^{因素数})$，如$L_8(2^7)$

  




图2 正交表示例图

5 正交表的正交性
5.1 整齐可比性
  在同一张正交表中，每个因素的每个水平出现的次数是完全相同的。由于在试验中每个因素的每个水平与其它因素的每个水平参与试验的机率是完全相同的，这就保证在各个水平中最大程度的排除了其它因素水平的干扰。因而，能最有效地进行比较和作出展望，容易找到好的试验条件。
5.2 均衡分散性
  在同一张正交表中，任意两列（两个因素）的水平搭配（横向形成的数字对）是完全相同的。这样就保证了试验条件均衡地分散在因素水平的完全组合之中，，因而具有很强的代表性，容易得到好的试验条件。
二 用正交实验法设计测试用例
以上介绍了正交实验法的由来。怎么用正交实验法进行用例的设计呢？
1 用正交表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做为一个测试用例
(6) 加上你认为可疑且没有在表中出现的组合

2 如何选择正交表

考虑因素（变量）的个数
考虑因素水平（变量的取值）的个数
考虑正交表的行数
取行数最少的一个

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
（2）因素数不相同
（3）水平数不相同

3.1 因素数与水平数刚好符合正交表
我们举个例子

  




图3 个人信息查询系统


  这是个人信息查询系统中的一个窗口。我们可以看到要测试的控件有3个：姓名、身份证号码、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。

选择正交表时分析一下


1.表中的因素数>=3；
2.表中至少有3个因素数的水平数>=2；
3.行数取最少的一个。

从正交表公式中开始查找，结果为：$L_4(2^3)$

变量映射：

  




图4 $L_4(2^3)$ 正交表

测试用例如下：

填写姓名、填写身份证号、填写手机号
填写姓名、不填身份证号、不填手机号
不填姓名、填写身份证号、不填手机号
不填姓名、不填身份证号、填写手机号

增补测试用例

5. 不填姓名、不填身份证号、不填手机号

  从测试用例可以看出：如果按每个因素两个水平数来考虑的话，需要8个测试用例，而通过正交实验法进行的测试用例只有5个，大大减少了测试用例数。用最小的测试用例集合去获取最大的测试覆盖率。
3.2 因素数不相同
  如果因素数不同的话，可以采用包含的方法，在正交表公式中找到包含该情况的公式，如果有N个符合条件的公式，那么选取行数最少的公式。
3.3 水平数不相同
  采用包含和组合的方法选取合适的正交表公式。
4 正交法设计测试用例举例
  上面就正交实验法进行了讲解，现在再拿PowerPoint软件打印功能作为例子，希望能为大家更好地理解给方法的具体应用。

假设功能描述如下：

打印范围分：全部、当前幻灯片、给定范围 共三种情况；
打印内容分：幻灯片、讲义、备注页、大纲视图 共四种方式；
打印颜色/灰度分: 颜色、灰度、黑白 共三种设置；
打印效果分：幻灯片加框和幻灯片不加框两种方式。

因素状态表：




状态/因素
A打印范围
B打印内容
C打印颜色/灰度
D打印效果




0
全部
幻灯片
颜色
幻灯片加框


1
当前幻灯片
讲义
灰度
幻灯片不加框


2
给定范围
备注页
黑白



3

大纲视图




我们先将中文字转换成字母，便于设计。得到：

因素状态表：




状态/因素
A打印范围
B打印内容
C打印颜色/灰度
D打印效果




0
A1
B1
C1
D1


1
A2
B2
C2
D2


2
A3
B3
C3



3

B4




我们分析一下：

被测项目中一共有四个被测对象，每个被测对象的状态都不一样。

选择正交表：

1 表中的因素数>=4
2 表中至少有4个因素的水平数>=2
3 行数取最少的一个

最后选中正交表公式：$L_{16}(4^5)$






A
B
C
D
E




1
A1
B1
C1
D1
0


2
A1
B2
C2
D2
1


3
A1
B3
C3
2
2


4
A1
B4
3
3
3


5
A2
B1
C2
2
3


6
A2
B2
C1
3
2


7
A2
B3
3
D1
1


8
A2
B4
C3
D2
0


9
A3
B1
C3
3
1


10
A3
B2
3
2
0


11
A3
B3
C1
D2
3


12
A3
B4
C2
D1
2


13
3
B1
3
D2
2


14
3
B2
C3
D1
3


15
3
B3
C2
3
0


16
3
B4
C1
2
1


我们看到：

第一列水平值为3、第三列水平值为3、第四列水平值3、2都需要由各自的字母替代。





A
B
C
D
E




1
A1
B1
C1
D1
0


2
A1
B2
C2
D2
1


3
A1
B3
C3
D1
2


4
A1
B4
C1
D2
3


5
A2
B1
C2
D1
3


6
A2
B2
C1
D2
2


7
A2
B3
C2
D1
1


8
A2
B4
C3
D2
0


9
A3
B1
C3
D1
1


10
A3
B2
C3
D2
0


11
A3
B3
C1
D2
3


12
A3
B4
C2
D1
2


13
A1
B1
C1
D2
2


14
A2
B2
C3
D1
3


15
A3
B3
C2
D2
0


16
A1
B4
C1
D1
1


第五列去掉没有意义。通过分析，由于四个因素里有三个的水平值小于3，所以从第13行到16行的测试用例可以忽略。

那么这样的话，就可以有12个测试用例了。




测试用例编号
PPT—ST—FUNCTION—PRINT—001




测试项目
测试powerpoint打印功能


测试标题
打印PowerPoint文件A全部的幻灯片，有颜色，加框


重要级别
高


预置条件
PowerPoint文件A已被打开，电脑主机已连接有效打印机


输入
文件A：D:\系统测试.ppt


操作步骤
1、打开打印界面；



2、打印范围选择“全部”；



3、打印内容选择“幻灯片”；



4、颜色/灰度选择“颜色”；



5、在“幻灯片加框”前打勾；



6、点击“确定”。


预期输出
打印出全部幻灯片，有颜色且已加框。






测试用例编号
PPT—ST—FUNCTION—PRINT—002




测试项目
测试powerpoint打印功能


测试标题
打印PowerPoint文件A全部的幻灯片为讲义，灰度，不加框


重要级别
中


预置条件
PowerPoint文件A已被打开，电脑主机已连接有效打印机


输入
文件A：D:\系统测试.ppt


操作步骤
1、打开打印界面；



2、打印范围选择“全部”；



3、打印内容选择“讲义”；



4、颜色/灰度选择“灰度”；



5、点击“确定”。


预期输出
打印出全部幻灯片为讲义，灰度且不加框。






测试用例编号
PPT—ST—FUNCTION—PRINT—003




测试项目
测试powerpoint打印功能


测试标题
打印PowerPoint文件A全部的备注页，黑白，加框


重要级别
中


预置条件
PowerPoint文件A已被打开，电脑主机已连接有效打印机


输入
文件A：D:\系统测试.ppt


操作步骤
1、打开打印界面；



2、打印范围选择“全部”；



3、打印内容选择“备注页”；



4、颜色/灰度选择“黑白”；



5、在“幻灯片加框”前打勾；



6、点击“确定”。


预期输出
打印出全部备注页，黑白且已加框。


其他测试用例参考上述测试用例来设计。

测试方法
1.正交实验法
如何查找正交表
正交实验法例子
2.场景法
例1--微信红包
例2--淘宝网买东西


是看着课程听的，做的课程的随堂笔记

课程的链接如下：

https://coding.imooc.com/class/411.html

1.正交实验法
正交试验设计法(Orthogonal experimental design), 是从大量的试验点中挑选出适量的、有代表性的点，应用依据迦罗卡瓦理论导出的“正交表”，合理的安排试验的一种科学的试验设计方法。（假如进行测试时有大量数据和大量场景，可以依据类似于穷举法来设计一个正交实验。）
正交试验设计法分为：

◆指标:通常把判断试验结果优劣的标准叫做试验的指标

◆因子(因素Factor):所有影响试验指标的条件

◆因子的状态(水平Level):而影响实验因子的，叫做因子的状态(因子变量的取值)

eg：

比如登录，现在有用户名，密码（这是两个因子） 每个因子有100个取值（因子的状态

是100）
正交实验法设计步骤

1.提取功能说明，构造因子-状态表



2.加权筛选，生成因素分析表

计算各因子和状态的权值，删去一部分权值较小， 即重要性较小的因子或状态，使最后生成的测试用例集缩减到允许范围。
3.利用正交表构造测试数据集

◆如果各个因子的状态树是不统一-的， 几乎不可能出现均匀的情况，必须首先用逻辑命令来组合各因子的状态，作出布尔图

◆根据布尔图得到相应阶数的正交表

◆依照因果图上根节点到叶子节点的顺序逐步替换正交表上的中间节点,得到最终的正交表
4.利用正交表每行数据构造测试用例

正交表

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)
水平数就是状态数，因素数就是有多少因子

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



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)。

（一共观察的有5个因素，有四个因素有两种结果，有一个因素有四种结果）



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。（即因素的各个结果算是较均匀的出现的）
如何查找正交表
1. Technical Support (support.sas.com)

http://support.sas.com/techsup/technote/ts723_Designs.txt

有很多类型  选取需要的即可


2.查Dr. GenichiTaguchi设计的正交表,

http://www.york.ac.uk/depts/maths/tables/orthogonal.htm
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。
正交实验法例子
要测试支付宝web网站，该站点有大量的服务器和操作系统，并且有许多具有各种插件的浏览器需要考虑:

◆WEB浏览器: IE11、 chrome、 FireFox

◆插件:无、Flash、 支付宝插件

◆应用服务器: IS、 Apache、 Jetty

◆操作系统: Windows2000、Windows NT、Linux
1.提取系统功能说明中的因子

◆WEB浏览器

◆插件

◆应用服务器

◆操作系统
2.分析各因子的状态

◆插件:1=None、2=Flash、 3=支付宝插件

◆WEB浏览器: 1 =IE11、2=chrome、 3= FireFox

◆应用服务器: 1=IIS、 2=Apache、 3=Jetty

◆操作系统: 1=Windows2000、2=Windows NT、3=Linux
3.选择正交表

由于有4个因子，每个因子有三个状态，所以选择正交表水 平数为3，因素数为4。选择L9(3^4)

在http://support.sas.com/techsup/technote/ts723_Designs.txt进行查找 得到



4.将因子和状态映射到上面的正交表中



（由于测试的因子等互相之间没什么联系影响，所以选择正交，并且如果上面这个例子用穷举法的话需要3^4=81次测试，太过于冗余，所以用正交表使用9次试验即可）
2.场景法
场景法原理.

◆现在的软件几乎都是 用事件触发来控制流程的。事件触发时的情景形成了场景，而 同一事件不同的触发顺序和处理结果就形成了事件流。

◆这种在软件设计方面的思想可以引入到软件测试中，可以生动地描绘出事件触发时的情景，有利于设计测试用例，同时使测试用例更容易理解和执行（ 如何针对测试场景来设计测试用例）
分析思路：

每条路径都反映了基本流和备选流；基本流是最简单的路径； 一个备选流可能自基本流开始，会有特定条件下加入并执行，可能有多种情况，可能重新加入基本流中（比如备选流1和3，就像是登陆的时候触发了邮箱注册，注册完又重新登录）也可能起源于另一个备选流(如备选流2)，或者终止用例而不再重新加入到某个流(如备选流2和4)；直黑线代表基本流，是 经过用例的最简单的路径

使用场景

（0代表基本流）：0；0+1；0+1+2；0+3；0+3+1；0+3+1+2；0+4；0+3+4；…


场景法基础设计

◆每个经过用例的可能路径，可以确定不同的用例场景。

◆从基本流开始，再将基本流和备选流结合起来，可以确定以下用例场景:

核心思想
把自己当成最终的用户，使用软件，设计出在使用软件过程中重要的操作，一般包括两类：	
模拟用户完成正常功能、核心业务逻辑的动作，以验证功能的正确性
模拟用户操作中出现的主要错误，以验证程序的异常处理能力

场景法设计步骤

◆根据说明， 描述出程序的基本流及各项备选流

◆根据基本流和各项备选流 生成不同的场景

◆对每一个场景 生成相应的测试用例

◆对生成的所有测试用例 重新复审，去掉多余的测试用例，测试用例确定后，对每一个测试用例确定测试数据值
场景法的使用要求：
要对所测试的软件的业务逻辑、主要功能非常精通，比如测试游戏软件，要会玩游戏。如果连第一关都过不了，也就没办法继续测了。
应用场合

适合场景法的软件界面特点：没有太多填写项，所有的操作都是通过鼠标的点击、双击、拖拽等完成。(类似于：银行柜台操作界面、五子棋游戏，这些都是通过鼠标的点击、拖拽等来完成的。)
例1–微信红包
来源：

https://www.bilibili.com/video/BV1Lx411X7Pk?from=search&seid=11615400887517131540


例2–淘宝网买东西
◆以淘宝网为例，我们都在淘宝上买过东西，整个购买过程为:

◆用户登录到网站后，进行商品的选择，当选好自己心仪的商品后进行购买，这时把所需商品放进购物车，等进行结帐的时候，用户需要登录自己注册的帐号，登录成功后，进行结帐并生成订单，整个购物过程结束。
确定基本流和备选流：
根据基本流和备选流来确定场景：