缺陷预估案例
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缺陷预估方法介绍
当前项目缺陷预估案例
新项目缺陷预估案例
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1. 缺陷预估方法介绍
缺陷预估,作为软件缺陷管理的一个重要环节,是软件质量从业者的一项重点技能。
目前了解到的缺陷预估方法有如下3种:
1.1 Gompertz 缺陷分析法
该方法适用于对软件测试过程中,同一阶段的同一种测试活动所发现的缺陷进行预估。
实施方法(详见https://www.docin.com/p-242942203.html ; https://zhuanlan.zhihu.com/p/53494065;https://wenku.baidu.com/view/28d1dbcbac51f01dc281e53a580216fc700a5398.html):

1.2 Rayleigh 缺陷分析法
该适用于各阶段缺陷的预估。
实施方法(详见https://www.docin.com/p-242942203.html ;https://zhuanlan.zhihu.com/p/53399357) :

1.3 多元线性回归方程缺陷分析法
SPSS工具基于历史数据计算得出相关数据因素间的关系,进而预估未来缺陷。
实施方法:
1) 多元线性回归方程: Y=A+K1*X1+K2*X2+K3*X3+K4*X4
因变量:BUG总数(Y)
自变量:影响BUG总数的因素(X)
常数项:A(常数项表示的是未被自变量解释的且长期存在(非随机)的部分;符合实际情况,有不可去除的特点。)
自变量的影响系数值(回归系数):K
K值越大,代表自变量X对Y的影响越大,反之越小;
2)自变量 因素: 每天新提BUG数,递增的BUG总数,测试投入人力,叠加的测试周期,功能实现率
3)系统中导出BUG数据,用SPSS软件计算出多元线性方程的常数项A和影响系数K, 最后方程中填入自变量和因变量,计算出BUG总数
2. 当前项目缺陷预估案例
参见下图,
假定测试投入人力不变的情况下,每周新提BUG数取累计平均每周新提BUG数:15
假定以10.30为项目截止时间,第45周完成所有BUG的修复,预估每周需要修复BUG数约30个
说明: 项目落地时,需要依据各自项目的特性(人力投入/项目周期/RCS计划/项目复杂度/开发模式/开发流程)等差异找出影响因素,依据影响因素的差异进行差异化预估

3. 新项目缺陷预估案例
采用多元线性回归方程缺陷分析法进行预估

第一步,收集历史数据

第二步,SPSS工具分析
确定多元线性回归方程系数
参见SPSS工具使用方法导入历史数据,计算输出BUG预估多元线性回归方程系数。

输出结果:

依据输出的结果,梳理出对应的方式系数如下:

第三步,新项目BUG预测
依据上述方程系数,新项目周期以1年计算,成熟度分别以 40%, 60%, 80%,100%,人力随成熟度递增(1~3人),预估BUG总数为1065。
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平均每周新提BUG数a1 测试投入人力 叠加的测试周期(周) 功能实现率 BUG总数Y 方程
14.8 1 1 40% 149 Y=B+a1*X1+a2*x2+a3*x3+a4*x4
14.8 1 2 40% 157
14.8 1 3 40% 165
14.8 1 4 40% 172
14.8 1 5 40% 180
14.8 1 6 40% 188
14.8 1 7 40% 195
14.8 1 8 40% 203
14.8 1.5 9 60% 340
14.8 1.5 10 60% 347
14.8 1.5 11 60% 355
14.8 1.5 12 60% 363
14.8 1.5 13 60% 370
14.8 1.5 14 60% 378
14.8 1.5 15 60% 386
14.8 1.5 16 60% 393
14.8 2 17 80% 530
14.8 2 18 80% 538
14.8 2 19 80% 545
14.8 2 20 80% 553
14.8 2 21 80% 561
14.8 2 22 80% 568
14.8 2 23 80% 576
14.8 2 24 80% 583
14.8 3 25 100% 851
14.8 3 26 100% 859
14.8 3 27 100% 866
14.8 3 28 100% 874
14.8 3 29 100% 882
14.8 3 30 100% 889
14.8 3 31 100% 897
14.8 3 32 100% 905
14.8 3 33 100% 912
14.8 3 34 100% 920
14.8 3 35 100% 927
14.8 3 36 100% 935
14.8 3 37 100% 943
14.8 3 38 100% 950
14.8 3 39 100% 958
14.8 3 40 100% 966
14.8 3 41 100% 973
14.8 3 42 100% 981
14.8 3 43 100% 988
14.8 3 44 100% 996
14.8 3 45 100% 1004
14.8 3 46 100% 1011
14.8 3 47 100% 1019
14.8 3 48 100% 1027
14.8 3 49 100% 1034
14.8 3 50 100% 1042
14.8 3 51 100% 1049
14.8 3 52 100% 1057
14.8 3 53 100% 1065
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