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  • 因果图而得到的测试用例数目的惊人,可利用正交实验设计。   二、什么是正交实验法 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)。类似的方法有:...

    一、应用场景

    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。因果图而得到的测试用例数目多的惊人,可利用正交实验设计。


     

    二、什么是正交实验法

    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)。类似的方法有:聚类分析方法,因子方法方法等.

    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。


     

    三、设计步骤:

    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.分解说明书中的功能为基本的功能。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要求.

    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.利用正交表构造测试数据集

         正交表的推导依据Galois理论(这里省略,需要时可查数理统计方面的教材)。


     

    四、公式

         单一水平正交表Ln(mk)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表示每个因素水平数,且有n=k*(m-1)+1

         对于混合水平正交表Ln(m1k1m2k2..mxkx),用n=k1*(m1-1)+k2*(m2-1)+…kx*(mx-1)+1公式计算

         如果不存在试验次数等于n的正交表,我们就得找出满足试验次数大于n的正交表并且水平数大于等于max(m1,m2,m3,…)、因素数大于等于(k1+k2+k3+…)。比如22

         每列中不同数字出现的次数相等。任意2列其横向组成的数字对中,每种数字对出现的次数相等。


     

    五、示例

         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。

         1. 传统设计:共2*2*2=8个用例

         2. 用正交:共3*2-1+1=4

        

    序号

    性别

    班级

    成绩

    1

    1

    及格

    2

    2

    不及格

    3

    1

    不及格

    4

    2

    及格


     

     

         3. 因素数和水平数越大越能体现用正交表的好处。


     

    六、混合水平正交表示例

         1.       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

          2.  根据因素数和水平数确定n
     

    m1=5,k1=5

    m2=2,k2=1

                       Ln(5521)

             n=k1*(m1-1)+k2* (m2-1)+1=5*(5-1)+1*(2-1)+1=20+1+1=22

           3. 3.选择合适的正交表

                       不存在n=22的正交表,这个时候我们就得找n大于22并且满足m>=max(m1=5,m2=2),k>=k1+k2=5+1=6的正交表。查到L25(56),L49(78)

            

    七、正交试验法的优缺点

         优点:均匀分散,整齐可比”的特点。通过使用正交试验法减少了测试用例,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,而在重要路径的使用上反而没有重点测试。

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  • 常用实验设计方法有哪些?

    千次阅读 2020-11-03 17:49:18
    这些客观规律性往往受到各种因素的影响,因此,为了减少数据分析结果的误差,同时提高准确性和精确性,合理的实验设计是必不可少的。如果实验设计不合理,不仅会增加实验次数,延长实验周期,造成人力、物力和时间的...

    自然界和人类社会中,很多现象和事物都不是独立存在的,它们往往纵横交错在一起。数据分析的其中一个重要目的就是研究事物之间的相互关系,发现事物或现象背后客观存在的规律性。这些客观规律性往往受到各种因素的影响,因此,为了减少数据分析结果的误差,同时提高准确性和精确性,合理的实验设计是必不可少的。如果实验设计不合理,不仅会增加实验次数,延长实验周期,造成人力、物力和时间的浪费,而且会导致预期的结果难以达到,甚至导致整个研究工作失败。

    实验设计应用的范围非常广,不仅应用在生物学以及医学领域,也应用在工农业生产、微生物试验、市场调查、心理学研究以及教学科研等各种不同领域。经常使用的实验设计方法有完全随机设计、随机区组设计、交叉设计、析因设计、拉丁方设计、正交设计、嵌套设计、重复测量设计、裂区设计以及均匀设计等。不同的实验设计方法适用不同的情况。


    下面介绍的这几种实验设计方法只考虑因素的主效应作用,而不涉及因素间的交互作用。它们得到的试验数据往往不能提供对交互项的分析信息。

    完全随机设计
    完全随机设计只涉及一个处理因素,两个或多个水平,所以也称单因素设计。它是将样本中全部受试对象随机分配到各个处理因素的不同水平中(处理组中),分别接受不同的处理,然后进行对比观察。各个处理组样本含量可以相等,也可以不等,但是相等时分析效率较高。完全随机设计是最简单的实验设计方法,举个简单的例子:分析不同人种的智商差异,人种差异是处理因素,因素的水平可以是黄种人、白种人和黑人等。

    随机区组设计
    随机区组设计主要用于实验分析对象之间存在明显差异的情况,它通常将受试对象按性质(如病人的性别、年龄、体重和病情等非实验因素)差异分成N个区组,再将每个区组的受试对象分别随机分配到处理因素的不同水平组(处理组)中。随机区组设计的优点是每个区组内的受试对象有较好的同质性,排除了非实验因素对分析结果的影响,提高了分析效率。缺点是要求区组内的受试对象数目与处理组数目相等(每个处理组至少分到一个受试对象),实验结果中若有数据缺失,统计分析较麻烦。


    交叉设计
    交叉设计是一种特殊的自身对照设计,常用在临床试验中,在同一病人身上观察两种或多种处理水平的效应,消除不同病人之间的差异,减少误差。我们以两个阶段、两种处理水平为例说明操作步骤。首先将条件相近的观察对象进行配对,随机分配到两个实验组中。第一组先用处理方法A处理,然后再用处理方法B处理,处理顺序是AB;另一组则相反,先用处理方法B处理,再用处理方法A处理,处理顺序是BA。两种处理水平在全部实验过程中“交叉”进行。交叉设计实际上就是自身对照实验设计,通过“交叉”的方式将时间因素的影响分解出来,避免了时间因素对研究结果的干扰。因此该设计的最大优点是可控制时间因素及个体差异对处理方式的影响,故节约样本含量,效率较高。

    拉丁方设计
    拉丁方设计用于研究三个因素,各因素间无交互作用且每个因素的水平数相同的情况。其中有一个最重要的因素称之为处理因素,另外两个是需要加以控制的因素,分别用行和列表示。两个控制因素的水平将实验因素的r个水平随机地排列成r行r列的方阵,如下图:
     


    周次和星期是控制因素,处理因素的五个水平(ABCDE)被随机分配到方阵中。
    拉丁方设计可以从较少的实验数据中获得较多的信息,比随机区组设计更具优势。如果各因素间有交互作用,用拉丁方设计就不合适了。拉丁方设计要求每个因素的水平数必须相等,在数据采集时不能出现缺失值,否则将导致数据无法按原计划进行分析。

    有交互作用的实验设计方法
    因素之间没有交互作用的情况毕竟是少数,更多的情况是存在因素之间的交互作用。下面几种实验设计方法适用于有交互作用的情况。


    析因设计
    析因设计是将两个或两个以上因素及其各种水平进行排列组合、交叉分组的试验设计。它可以研究单个因素多个水平的效应,也可以研究因素之间是否有交互作用,同时找到最佳组合。例如,现在有两个处理因素,一个因素有2个水平,另一个因素有三个水平,那么就进行2*3=6次实验;如果有三个处理因素,每个因素都有5个处理水平,那么就进行5*5*5=125次实验。析因分析的原理就是对每个因素的每个水平都进行实验,这样能够照顾到所有的因素和水平。

    正交设计
    正交设计是析因设计的高效化。当析因设计要求的实验次数太多时,一个非常自然的想法就是从析因设计的水平组合中,选择一部分有代表性水平组合进行试验,而正交设计就能满足这个要求。


    均匀设计
    均匀设计是一种多因素多水平的试验设计,它放弃了正交表的整齐可比性,是在正交设计的基础上进一步发展而成的。均匀设计进一步提高了试验点的“均匀分散性”。均匀设计的最大优点是可以使因素的水平数很大,而试验次数又最节省。与正交设计一样,可以通过均匀设计表设计实验。

    特殊实验设计方法
    下面介绍三种特殊的实验设计方法:嵌套设计、重复测量设计和裂区设计。
    嵌套设计
    如果处理因素之间存在层次性结构,或处理因素之间有主次之分,这时就需要用到嵌套设计。例如,研究催化剂和温度两个处理因素对化学反应速度的影响就是典型的例子。如果催化剂因素有三个水平(三种催化剂),反应温度也有三个水平,那么它们的实验设计可以整理成下面的表格。
     


    在主因素催化剂种类的三个水平下,又可以分别嵌套上次因素(温度)的三个水平。

    重复测量设计
    重复测量设计广泛应用于各种科学研究中,它的显著特点就是在不同的实验条件下,从同一个受试对象身上采集到多个数据,也就是同一个受试者在不同实验条件下进行数次实验,以获得更多信息。这里的数次实验需要考虑的就是“时间因素”。最常见的重复测量设计是在药物的临床试验中,例如,比较两种不同药物的疗效,将病人随机分成两组,分别给予不同的药物,然后在不同时间作病人的动态观察。

    裂区设计
    最后介绍的这种实验设计方法是裂区设计。裂区设计最初用在农业实验中,例如,进行两因素的裂区设计,按照A因素的水平将试验田分成k大块,按照A因素的不同水平处理;然后再根据B因素的水平将每大块土地再分为z小块,每小块按照B因素的不同水平处理。

    以上介绍的这些实验设计方法基本上都采用方差分析进行数据分析得到结果。每种实验设计方法的设计思路、原理和数据分析步骤都将在后面一一详细介绍。从事科学研究的朋友千万不要错过,实验设计方法的合理是得到正确科学研究成果的基础和第一步。

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  • 测试用例设计白皮书--正交实验设计方法Author: Vince 来源:http://blog.csdn.net/vincetest一.方法简介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...

    测试用例设计白皮书--正交实验设计方法

    Author: Vince      来源:http://blog.csdn.net/vincetest

    一.方法简介
    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.
    利用正交实验设计测试用例的步骤
    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
    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.利用正交表构造测试数据集
    正交表的推导依据Galois理论(这里省略,需要时可查数理统计方面的教材)
    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
    二. 实战演习
        暂无
     
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  • 试验设计[实验设计]

    千次阅读 2013-05-30 09:09:24
    试验设计(design Of experiment,简称DOE),也称为实验设计。试验设计是以概率论和数理统计为理论基础,经济地、科学地安排试验的一项技术。试验设计自20世纪20年代问世至今,其发展大致经历了三个阶段:即早期的...
    试验设计(design Of experiment,简称DOE),也称为实验设计。试验设计是以概率论数理统计为理论基础,经济地、科学地安排试验的一项技术。试验设计自20世纪20年代问世至今,其发展大致经历了三个阶段:即早期的单因素和多因素方差分析,传统的正交试验法和近代的调优设计法。
     
    内容
    产品质量的高低主要是由设计决定的,一个好的试验设计包含几个方面的内容。
    第一是明确衡量产品质量的指标,6σ管理强调用数据说话,所以这个质量指标必须是能够量化的指标,在试验设计中称为试验指标,也称为响应变量 (response variable)或输出变量。
    第二是寻找影响试验指标的可能因素(factor) ,也称为影响因子和输入变量。因素变化的各种状态称为水平,要求根据专业知识初步确定因家水平的范围。
    第三是根据实际问题,选择适用的试验设计方法。试验设计的方法有很多,每种方法都有不同的适用条件,选择了适用的方法就可以事半而功倍,选择的方法不正确或者根本没有进行有效的试验设计就会事倍而功半。
    第四是科学地分析试验结果,包括对数据的直观分析、方差分析回归分析等多种统计分析方法,这些工作可以借助Minititab软件完成。
     
    作用
    试验设计在工业生产和工程设计中能发挥重要的作用,主要有:
    1.提高产量;
    2.减少质量的波动,提高产品质量水准;
    3.大大缩短新产品试验周期;
    4.降低成本;
    5.试验设计延长产品寿命。
    在工农业生产和科学研究中,经常需要做试验,以求达到预期的目的。例如在工农业生产中希望通过试验达到高质、优产、低消耗,特别是新产品试验,未知的东西很多,要通过试验来摸索工艺条件或配方。如何做试验,其中大有学问。试验设计得好,会事半功倍,反之会事倍功半,甚至劳而无功。
    如果要最有效地进行科学试验,必须用科学方法来设计。所谓试验的统计设计,就是设计试验的过程,使得收集的数据适合于用统计方法分析,得出有效的和客观的结论。如果想从数据作出有意义的结论,用统计方法作试验设计是必要的。当问题涉及到受试验误差影响的数据时,只有统计方法才是客观的分析方法。这样一来,任一试验问题就存在两个方面:试验的设计和数据的统计分析。这两个课题是紧密相连的,因为分析方法直接依赖于所用的设计。
     
     
    基本原理
    试验设计的三个基本原理是重复,随机化以及区组化。
    所谓重复,意思是基本试验的重复进行。重复有两条重要的性质。第一,允许试验者得到试验误差的一个估计量。这个误差估计量成为确定数据的观察差是否是统计上的试验差的基本度量单位。第二,如果样本均值用作为试验中一个因素的效应的估计量,则重复允许试验者求得这一效应的更为精确的估计量。如s2是数据的方差,而有n次重复,则样本均值的方差是s2/n。这一点的实际含义是,如果n=1,如果2个处理的y1=145,和y2=147,这时我们可能不能作出2个处理之间有没有差异的推断,也就是说,观察差147-145=2可能是试验误差的结果。但如果n合理的大,试验误差足够小,则当我们观察得y1 随机化是试验设计使用统计方法的基石。
    所谓随机化,是指试验材料的分配和试验的各个试验进行的次序,都是随机地确定的。统计方法要求观察值(或误差)是独立分布的随机变量。随机化通常能使这一假定有效。把试验进行适当的随机化亦有助于“均匀”可能出现的外来因素的效应。
    区组化是用来提高试验的精确度的一种方法。一个区组就是试验材料的一个部分,相比于试验材料全体它们本身的性质应该更为类似。区组化牵涉到在每个区组内部对感兴趣的试验条件进行比较。
     
     
    方法
    常见的试验设计方法,可分为二类,一类是正交试验设计法,另一类是析因法。

    正交试验设计法

    ① 定义
    正交试验设计法是研究与处理多因素试验的一种科学方法。它利用一种规格化的表格——正交表,挑选试验条件,安排试验计划和进行试验,并通过较少次数的试验,找出较好的生产条件,即最优或较优的试验方案
    ② 用途
    正交试验设计主要用于调查复杂系统(产品、过程)的某些特性或多个因素对系统(产品、过程)某些特性的影响,识别系统中更有影响的因素、其影响的大小,以及因素间可能存在的相互关系,以促进产品的设计开发和过程的优化、控制或改进现有的产品(或系统)。
    ③ 表格形式

    析因法

    ① 定义析
    因法又称析因试验设计、析因试验等。它是研究变动着的两个或多个因素效应的有效方法。许多试验要求考察两个或多个变动因素的效应。例如,若干因素:对产品质量的效应;对某种机器的效应;对某种材料的性能的效应;对某一过程燃烧消耗的效应等等。将所研究的因素按全部因素的所有水平(位级)的一切组合逐次进行试验,称为析因试验,或称完全析因试验,简称析因法。
    ② 用途
    用于新产品开发、产品或过程的改进、以及安装服务,通过较少次数的试验,找到优质、高产、低耗的因素组合,达到改进的目的。
    ③ 表格形式
     
     
    成功要素
    1. 没有一种“放之四海而皆准”的问题解决方案,试验设计同样不能提供解决所有问题的途径,要全面考虑解决问题的方式,选取最有效、最经济的解决途径。  
    2. 即使决定采用试验设计,也不能生搬硬套地使用“试验设计五步曲”。跟据实际情况和要求,有时可以省去其中的某几步,有时还会在同一个项目中重复循环地跳几轮“五步曲”。
    3. 除了试验设计涉及的因素外,要尽量确保所有的环境因素是稳定和符合现实的。如果条件所限,如果做不到这一点,不妨可以用随机化、区组化、仿行等方法来尽量避免。
    4. 保证试验的仿真性,避免一些理想的试验环境,比如试验室。
    5. 不要一味地排斥试验设计执行之前的历史数据。相反,适当地利用企业信息化的成果,从ERPMES中的海量数据中进行“数据挖掘”,很可能会减少试验投资,细化因素水平的选取。这也是当前试验设计应用领域中的新趋势之一。
    6. 为了保险起见,在得到最终的最佳参数水平组合后,还要进行一些验证试验来检验结果,实在没有条件实施验证试验的,也要通过模型的“模拟仿真”来完成这个工作。
    7. 工欲善其事,必先利其器。为了提高试验设计的效率和解决问题的成功率,选择合适的专业工具必不可少。源于全球最大统计分析软件公司的JMP软件是试验设计业界的不二选择,它不但能很好地实现筛选试验、析因试验、优化试验等传统手法,而且将数据挖掘、模拟仿真等相关方法也有机地融合在试验设计中,为我们提供了完整的试验设计解决方案,本文中的所有图形就完全是以JMP软件为载体实现的,JMP也是目前试验设计方法实践者最推崇的专业软件之一。
     
     
    主要步骤
    研究者在实验前根据研究目的拟定的实验计划及方法策略。其主要内容是合理安排实验程序,并提出将如何对实验数据作统计分析、心理实验设计的主要步骤可归纳为:
    ①根据研究目的提出假设;
    ②拟定验证假设的方法、程序;
    ③选择适当的处理、分析实验数据的统计方法
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    测试用例的设计方法 等价类 因材施教的例子: 原则上讲,老师都应该根据每个学生的学习情况制定相应符合的学习方案,但是实际上学生太,老师管不过来,只能讲学生分为三六九等,优等生强调知识面的扩展和综合能力的...
  • SPSS(二)SPSS实现多因素方差分析模型 单因素方差分析上一篇博客https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/89917656已经介绍完毕 这篇博客我们主要来学习多因素方差分析 多因素方差分析,就是同时考虑...
  • 常见测试用例的设计方法

    千次阅读 2018-11-12 15:32:07
    测试用例常见的设计方法有:等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、判定表法、正交实验法。 一.等价类划分法 顾名思义,等价类划分,就是将测试的范围划分成几个互不相交的子集,他们的并集是全集,从每个子集...
  • 测试用例的设计方法--比较全的

    万次阅读 多人点赞 2018-01-16 00:53:19
    方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法。   2.划分等价类:  等价类是指某个输入域的子集合。在该子集合中,各个输入数据对于揭露程序中的错误都是等效的,并合理地假定:测试某等价类的代表值就等于对
  • 测试用例设计方法

    万次阅读 2018-03-12 17:50:01
    本篇由本人整理黑盒、白盒、接口测试一系列用例设计方法。黑盒测试用例设计方法包括等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法、判定表驱动法、正交试验设计法、功能图法、场景图法等。(一)等价类划分法...
  • 本次实验运用R软件编写代码拟合多元线性回归模型、选择最优模型,最终进行区间预测,定性的研究影响我国经济增长的主要因素。 二、试验的设计与数据收集过程 为了大致描绘改革开放以来我国经济的增长情况,原计划...

空空如也

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多因素实验设计方法