📅 最后修改于: 2021-01-07 05:13:04 🧑 作者: Mango
测试工作不是基于任何明确的时间框架。无论测试是否完成，都会继续努力直到设定了一些预定的时间表。
这主要是由于传统上测试工作量估算是开发估算的一部分这一事实。仅在使用WBS的估算技术(例如宽带Delphi，三点估算，PERT和WBS)的情况下，您才能获取测试活动估算值。
如果您以功能点(FP)的形式获得估算值，那么根据Caper Jones的说法，
测试用例数=(功能点数)×1.2
一旦有了数量众多的测试用例，就可以从组织数据库中获取生产率数据，并进行测试所需的工作。
所需的测试工作量是开发工作量的直接比例或百分比。可以使用代码行(LOC)或功能点(FP)来估算开发工作量。然后，从组织数据库中获得测试工作量的百分比。如此获得的百分比用于得出测试的工作量估计。
现在有几个组织正在为其客户提供独立的验证和确认服务，这意味着项目活动将完全是测试活动。
估计测试项目需要在软件测试生命周期的各种项目上都有经验。估计测试项目时，请考虑-
以下测试评估技术被证明是准确的并且被广泛使用-
PERT软件测试估计技术基于统计方法，其中将每个测试任务分解为子任务，然后对每个子任务进行三种类型的估计。
该技术使用的公式是-
测试估算=(O＆plus;(4×M)＆plus; E)/ 6
哪里，
O =乐观估计(在最佳情况下，没有任何问题，并且所有条件均为最佳)。
M =最可能的估计值(最可能的持续时间，可能有问题，但是大多数情况都可以进行)。
L =悲观的估计(最坏的情况是哪里出错了)。
该技术的标准偏差计算为-
标准偏差(SD)=(E − O)/ 6
UCP方法基于用例，在这些用例中，我们计算未调整的参与者权重和未调整的用例权重来确定软件测试估计。
用例是一个文档，它指定与相关应用程序交互的不同用户，系统或其他涉众。他们被称为“演员”。交互通过定义为场景的不同行为或流程来实现一些确定的目标，从而保护所有利益相关者的利益。
步骤1-计算编号演员。演员包括正面，负面和例外。
步骤2-计算未调整的演员权重为
未调整的演员权重=总编号演员
步骤3-计算用例数量。
步骤4-计算未调整的用例权重为
未经调整的用例权重=总编号使用案例
步骤5-计算未调整的用例点为
未经调整的用例点数=(未经调整的演员权重＆plus;未经调整的用例权重)
步骤6-确定技术/环境因素(TEF)。如果不可用，则将其取为0.50。
步骤7-计算调整的用例点为
调整的用例点=未调整的用例点×[0.65＆plus; (0.01×TEF)
步骤8-计算总工作量为
总精力=调整的用例点×2
步骤1-通过将测试项目分解为小块来创建WBS。
步骤2-将模块分为子模块。
步骤3将子模块进一步划分为功能。
步骤4-将功能划分为子功能。
步骤5-查看所有测试要求，以确保将它们添加到WBS中。
步骤6-找出团队需要完成的任务数量。
步骤7-估计每个任务的工作量。
步骤8-估计每个任务的持续时间。
在宽带德尔菲法中，WBS分发给一个由3-7个成员组成的团队，以重新估计任务。最终估算是基于团队共识的汇总估算的结果。
这种方法更多地讲的是经验，而不是任何统计公式。此方法由Barry Boehm推广，以强调小组迭代以达成共识，团队可以在评估测试工作量的同时可视化问题的不同方面。
FP从用户的角度指示软件应用程序的功能，并用作估算软件项目规模的技术。
在测试中，估计基于需求规格说明文件或先前创建的应用程序原型。要计算项目的FP，需要一些主要组件。他们是-
未经调整的数据功能点-i)内部文件，ii)外部接口
未经调整的交易功能点-i)用户输入，ii)用户输出和iii)用户查询
Capers Jones基本公式–
测试用例数=(功能点数)×1.2
实际总努力量(TAE) –
(测试用例数)×(开发工作量百分比/ 100)
在此技术中，以百分比分配了软件开发生命周期(SDLC)的所有阶段。这可以基于类似项目的过去数据。例如-
| Phase | % of Effort |
|---|---|
| Project Management | 7% |
| Requirements | 9% |
| Design | 16% |
| Coding | 26% |
| Testing (all Test Phases) | 27% |
| Documentation | 9% |
| Installation and Training | 6% |
接下来，将针对所有测试阶段的测试工作百分比(所有测试阶段)进一步分配-
| All Testing Phases | % of Effort |
|---|---|
| Component Testing | 16 |
| Independent Testing | 84 |
| Total | 100 |
| Independent Testing | % of Effort |
|---|---|
| Integration Testing | 24 |
| System Testing | 52 |
| Acceptance Testing | 24 |
| Total | 100 |
| System Testing | % of Effort |
|---|---|
| Functional System Testing | 65 |
| Non-functional System Testing | 35 |
| Total | 100 |
| Test Planning and Design Architecture | 50% |
| Review phase | 50% |
此技术基于类推和专家。该技术假定您已经在以前的项目中测试了类似的应用程序，并从这些项目中收集了指标。您还从以前的测试中收集了指标。从非常了解应用程序(以及测试)的主题专家那里获取意见，并使用您收集的指标来进行测试。