2010年软考软件评测师测试工作管理与规范(4)

　　基于代码的测试覆盖

　　基于代码的测试覆盖评测测试过程中已经执行的代码的多少，与之相对的是要执行的剩余代码的多少。代码覆盖可以建立在控制流(语句、分支或路径)或数据流的基础上。控制流覆盖的目的是测试代码行、分支条件、代码中的路径或软件控制流的其他元素。数据流覆盖的目的是通过软件操作测试数据状态是否有效，例如，数据元素在使用之前是否已作定义。基于代码的测试覆盖通过以下公式计算：

　　测试覆盖 = Ie / TIic

　　其中：

　　Ie 是用代码语句、代码分支、代码路径、数据状态判定点或数据元素名表示的已执行项目数。

　　TIic (Total number of Items in the code) 是代码中的项目总数。

　　如将该比率转换为百分数，则以下基于代码的测试覆盖的陈述成立：

　　x% 的测试用例(上述公式中的 I)已经覆盖，成功率为 y%

　　这一关于测试覆盖的陈述是有意义的，可以将其与已定义的成功标准进行对比。如果不符合该标准，则此陈述将成为预测剩余测试工作量的基础。

　　质量评测

　　测试覆盖的评估提供对测试完全程度的评测，在测试过程中已发现缺陷的评估提供了最佳的软件质量指标。因为质量是软件与需求相符程度的指标，所以在这种环境中，缺陷被标识为一种更改请求，该更改请求中的测试对象与需求不符。

　　缺陷评估可能建立在各种方法上，这些方法种类繁多，从简单的缺陷计数到严格的统计建模不一而足。

　　严格的评估假定测试过程中缺陷达到的比率或发现的比率。常用模型假定该比率符合泊松分布。则有关缺陷率的实际数据可以适用于这一模型。生成的评估将评估当前软件的可靠性，并且预测继续测试并排除缺陷时可靠性如何增长。该评估被描述为软件可靠性增长建模，这是一个活跃的研究领域。由于该类型的评估缺乏工具支持，所以应该慎重平衡成本与其增加价值。

　　缺陷分析就是分析缺陷在与缺陷关联关系的一个或多个参数值上的分布。缺陷分析提供了一个软件可靠性指标。

　　对于缺陷分析，常用的主要缺陷参数有四个：

　　状态：缺陷的当前状态(打开的、正在修复或关闭的等)。

　　优先级：必须处理和解决缺陷的相对重要性。

　　严重性：缺陷的相关影响。对最终用户、组织或第三方的影响等等。

　　起源：导致缺陷的起源故障及其位置，或排除该缺陷需要修复的构件。

　　可以将缺陷计数作为时间的函数来报告，即创建缺陷趋势图或报告;也可以将缺陷计数作为一个或多个缺陷参数的函数来报告，如作为缺陷密度报告中采用的严重性或状态参数的函数。这些分析类型分别为揭示软件可靠性的缺陷趋势或缺陷分布提供了判断依据。

　　例如，预期缺陷发现率将随着测试进度和修复进度而最终减少。可以设定一个阈值，在缺陷发现率低于该阈值时才能部署软件。也可根据执行模型中的起源报告缺陷计数，以允许检测“较差的模块”、“热点”或需要再三修复的软件部分，从而指示一些更基本的设计缺陷。

　　这种分析中包含的缺陷必须是已确认的缺陷。不是所有已报告的缺陷都报告实际的缺陷，这是因为某些缺陷可能是扩展请求，超出了项目的规模，或描述的是已报告的缺陷。然而，需要查看并分析一下，为什么许多报告的缺陷不是重复的缺陷就是未经确认的缺陷，这样做是有价值的。