估算技術 - 測試

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測試工作不基於任何確定的時間範圍。無論測試是否完成，只要設定了預先確定的時間線，工作就會持續進行。

這主要是因為傳統上，測試工作量估算是開發估算的一部分。只有在使用工作分解結構（WBS）的估算技術（例如寬頻德爾菲法、三點估算、PERT 和 WBS）的情況下，才能獲得測試活動估算值。

如果您已獲得功能點 (FP) 作為估算結果，那麼根據 Caper Jones，

測試用例數量 = （功能點數量）× 1.2

獲得測試用例數量後，您可以從組織資料庫獲取生產力資料，並得出測試所需的工作量。

開發工作量百分比方法

所需的測試工作量與開發工作量成正比或佔開發工作量的百分比。開發工作量可以使用程式碼行數 (LOC) 或功能點 (FP) 進行估算。然後，從組織資料庫獲取測試工作量的百分比。獲得的百分比用於得出測試工作量的估算值。

測試專案估算

現在，一些組織為其客戶提供獨立的驗證和確認服務，這意味著專案活動將完全是測試活動。

測試專案的估算需要在軟體測試生命週期中積累各種專案的經驗。在估算測試專案時，請考慮以下因素：

• 團隊技能
• 領域知識
• 應用程式的複雜性
• 歷史資料
• 專案的缺陷週期
• 資源可用性
• 生產力變化
• 系統環境和停機時間

測試估算技術

以下測試估算技術已被證明是準確的，並且被廣泛使用：

• PERT 軟體測試估算技術
• UCP 方法
• 工作分解結構 (WBS)
• 寬頻德爾菲法
• 功能點/測試點分析
• 百分比分配
• 基於經驗的測試估算技術

PERT 軟體測試估算技術

PERT 軟體測試估算技術基於統計方法，其中每個測試任務被分解成子任務，然後對每個子任務進行三種類型的估算。

該技術使用的公式為：

測試估算 = (O + (4 × M) + E)/6

其中，

O = 樂觀估計（最佳情況，沒有出現任何問題並且所有條件都最佳）。

M = 最可能估計（最可能的持續時間，可能存在一些問題，但大多數事情都會順利進行）。

L = 悲觀估計（最壞情況，所有事情都出錯）。

該技術的標準差計算如下：

標準差 (SD) = (E − O)/6

用例點方法

UCP 方法基於用例，我們計算未調整的參與者權重和未調整的用例權重以確定軟體測試估算。

用例是一個文件，它指定了與相關應用程式互動的不同使用者、系統或其他利益相關者。它們被稱為“參與者”。互動實現了一些定義的目標，透過稱為場景的不同行為或流程來保護所有利益相關者的利益。

步驟 1 - 統計參與者數量。參與者包括正向、負向和異常參與者。

步驟 2 - 計算未調整的參與者權重，如下所示：

未調整的參與者權重 = 參與者總數

步驟 3 - 統計用例數量。

步驟 4 - 計算未調整的用例權重，如下所示：

未調整的用例權重 = 用例總數

步驟 5 - 計算未調整的用例點數，如下所示：

未調整的用例點數 = （未調整的參與者權重 + 未調整的用例權重）

步驟 6 - 確定技術/環境因素 (TEF)。如果不可用，則取值為 0.50。

步驟 7 - 計算調整後的用例點數，如下所示：

調整後的用例點數 = 未調整的用例點數 × [0.65 + (0.01 × TEF]

步驟 8 - 計算總工作量，如下所示：

總工作量 = 調整後的用例點數 × 2

工作分解結構

步驟 1 - 透過將測試專案分解成小塊來建立 WBS。

步驟 2 - 將模組劃分為子模組。

步驟 3 - 將子模組進一步劃分為功能。

步驟 4 - 將功能劃分為子功能。

步驟 5 - 審查所有測試需求，以確保它們已新增到 WBS 中。

步驟 6 - 確定您的團隊需要完成的任務數量。

步驟 7 - 估算每個任務的工作量。

步驟 8 - 估算每個任務的持續時間。

寬頻德爾菲法

在寬頻德爾菲法中，WBS 分發給一個由 3-7 名成員組成的團隊，以重新估算任務。最終估算結果是基於團隊共識的彙總估算結果。

此方法更側重於經驗，而不是任何統計公式。這種方法由 Barry Boehm 推廣，強調團隊迭代以達成共識，團隊在估算測試工作量時能夠從不同方面看待問題。

功能點/測試點分析

FP 表示從使用者角度來看軟體應用程式的功能，並用作估算軟體專案規模的技術。

在測試中，估算基於需求規格說明書或應用程式先前建立的原型。要計算專案的 FP，需要一些主要元件。它們是：

• 未調整的資料功能點 - i) 內部檔案，ii) 外部介面

• 未調整的事務功能點 - i) 使用者輸入，ii) 使用者輸出和 iii) 使用者查詢

• Capers Jones 基本公式 -

  測試用例數量 = （功能點數量）× 1.2

• 總實際工作量 (TAE) -

  （測試用例數量）×（開發工作量百分比/100）

百分比分配

在這種技術中，軟體開發生命週期 (SDLC) 的所有階段都分配了 % 的工作量。這可以基於類似專案的過去資料。例如：

接下來，將測試（所有測試階段）的工作量 % 進一步分配給所有測試階段：

基於經驗的測試估算技術

此技術基於類比和專家。該技術假設您已經在以前的專案中測試了類似的應用程式，並從這些專案中收集了指標。您還從以前的測試中收集了指標。從非常瞭解應用程式（以及測試）的主題專家那裡獲取輸入，並使用您收集的指標得出測試工作量。