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标题: 缺陷密度的意义 [打印本页]

作者: 迪斯科 时间: 2010-6-2 11:11
标题: 缺陷密度的意义
有文说缺陷密度=1000*BUG总数/代码行数
也有文说缺陷密度=缺陷总权值/功能总权值

但是这个缺陷密度值算出来,到底想说明什么或用来做什么呢

作者: hueslife 时间: 2010-6-2 12:12
Myers有一个关于软件测试的著名反直觉原则：在测试中发现缺陷多的地方，还有更多的潜在缺陷将会被发现。这个原则背后的原因是，发现缺陷越多的地方，漏掉的缺陷可能性也会越大，或者说测试效率没有被显著改善之前，在纠正缺陷时将引入较多的错误。其数学表达就是缺陷密度的度量--每KLOC或每个功能点（或类似的度量--对象点、数据点、特征点等）的缺陷数，缺陷密度越低意味着产品质量越高。
缺陷密度=已知缺陷数量/产品规模
使用缺陷密度时，有一点需要注意：百分比度量表示相对频率，需要给出足够的上下关系信息。通常的描述在使用百分比和比率时不够小心，例如："需求缺陷占总数的15%，设计缺陷占总数的25%，编码缺陷占总数的50%，其他的缺陷占总数的10%"。还不能提供更加详细有力的信息，如果按照如下所述，将可以得到更多的信息，即"一个包含了8 000行代码的工程，在其开发期间，检测并排除了约200个缺陷，因此缺陷排除率为每千行代码25个缺陷。在这200个缺陷中，需求缺陷占总数的15%，设计缺陷占总数的25%，编码缺陷占总数的50%，其他的缺陷占总数的10%"。

参考自：http://book.51cto.com/art/200810/93501.htm

作者: 迪斯科 时间: 2010-6-2 15:11
这里有说的缺陷密度越低意味着产品质量越高缺陷密度越高意味着可能潜在着更多缺陷

那么怎么证明手上得到的缺陷密度值的高低,不是因为测试质量原因产生的呢?

即如果对于A模块,测试比较充分得出缺陷密度比较高对于模块B,测试质量比较低下得到的缺陷密度比较低是否也适合用这套理论来分析系统呢?

作者: Jackc 时间: 2010-6-2 15:24
呵呵，任何一种框架理论都会存在一个前提。

像Myers的反直觉原则，则是依托于充分测试的前提下。

而当分析缺陷密度时，产品质量好坏与否是根据多种数据组合分析得出的结论，如缺陷率、覆盖率、缺陷曲线、测试人员绩效等等

作者: 迪斯科 时间: 2010-6-2 15:48
完美

这里又说到缺陷曲线一般的项目的缺陷曲线都是一个拱形到后期缺陷趋于收敛的平稳状态时
才能有信心发布版本

这个缺陷曲线跟缺陷密度都是拿缺陷在说事那他们有什么不同之处呢

作者: Jackc 时间: 2010-6-2 18:03

原帖由 迪斯科 于 2010-6-2 15:48 发表
完美

这里又说到缺陷曲线一般的项目的缺陷曲线都是一个拱形到后期缺陷趋于收敛的平稳状态时
才能有信心发布版本

这个缺陷曲线跟缺陷密度都是拿缺陷在说事那他们有什么不同之处呢

根本区别在于选取参照物是否可量化，而结论侧重点也稍微有一些不同。

缺陷密度定义的多少是与其他测试点对比得出的结论，也就是它的参照物无法提前评估和量化。而其结论强调当前“质量的结论”。

曲线图则是与标准共性曲线对比的，根据与理想曲线图的差别，判断在某一个时间段内是否存在质量风险。它的参照物是可量化的。其结论重点在于强调某个时间段“活动的结论”。（不仅仅只包含了质量结论，还包括了员工绩效这些东西）

作者: zhangting85 时间: 2010-6-3 09:01
标题: 回复 5# 的帖子
不管是缺陷密度还是缺陷曲线，都只是在理想条件下才能保证其意义。

比如缺陷发现数量的曲线，
在统计学上称为威布尔模型，在软件测试中使用这种分布模型有很多条件，比如：
1.软件的测试时执行的操作和软件真正的使用时执行的操作类似
2.所有bug的出现可能相同
3.每个bug的修复都不会引入新bug
4.每个bug都是互相独立
5.测试开始时，这个软件中的bug数量已经是固定并且有限的
参Erik Simmons的When will we be done testing？software defect arrival modelling with the weibull distribution

这些非常多的条件，在理想条件下才能成立，也就是说，在现实条件下，所有的模型（包括缺陷密度等等）都只能作为一个参考，都有其局限性。至于怎样克服这种局限性来确定何时测试可以结束，这是另一个非常大的话题了。

作者: 迪斯科 时间: 2010-6-3 09:29
缺陷曲线以测试时间为横轴
缺陷密度则以测试阶段/软件版本为横轴

角度不同目的也不同

作者: Jackc 时间: 2010-6-3 12:58
标题: 回复 7# 的帖子
“不管是缺陷密度还是缺陷曲线，都只是在理想条件下才能保证其意义”
这句话说的有些偏激了。

的确，理论都需要理想条件的支持，但是在实际运用中，所谓的理想条件却不是必要条件。（有点绕哈

）

比如，1+1，在理想条件下等于2，而在实际条件中却等于N。那么我们是否在实际环境中因为没有理想条件就放弃使用1+1的理论了呢？

当然不是，我们只是将理论与实际结合在一起，得到我们需要的结果，而结果的“意义”轻重则在于理论与实际情况的契合度，如果是100%契合，那么结果就是完全正确（当然，这个也是理想条件了，呵呵）。

这才是理论思想存在的真正意义嘛。

所以，理论指导做事的方向和方法，而具体怎么做，则是看个人了

[ 本帖最后由 Jackc 于 2010-6-3 13:00 编辑 ]

作者: hueslife 时间: 2010-6-3 15:15
6楼的回答好专业啊
7楼也很好啊

作者: sthingees 时间: 2010-12-13 16:01
9楼最专业

作者: brianguo 时间: 2010-12-13 16:45
白盒测试容易统计缺陷密度灰盒呢？

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