Hata Düzeltme Yüzdesi
Hata Düzeltme Yüzdesi
Uygulamalı Yazılım Ölçümü’nde ‘kusur giderme verimliliğini’ değerlendirir. Bu, kusurların bulunduğu gibi düzeltildiği anlamına gelir, bu nedenle testin yanı sıra hata ayıklama da dahildir. Bu nedenle, gösterildiği gibi DDP’den farklı bir test etkinliği ölçüsüdür.
Ancak, ‘verimlilik’ dediği ölçünün aslında bir etkinlik ölçüsü olduğunu, bir verimlilik ölçüsü olmadığını düşünüyoruz. Biz buna Hata Düzeltme Yüzdesi (DFP) veya Hata Ayıklama Etkinliği adını vermeyi tercih ediyoruz. Test Çabasının Performansı olarak aynı ölçüyü ifade eder.
Hata ayıklama bir test etkinliği değildir; bir geliştirme faaliyetidir. Ancak DFP’nin ölçülmesi toplam kalite için de önemlidir.
Güvenle İlgili Test Etkinliği Ölçüsü
Şimdiye kadar tartışılan test etkililiği ölçütlerinin tümü, test tarafından bulunan kusurların sayısıyla ilgilidir ve en çok başa çıkılması gereken birçok kusur olduğunda faydalıdır. Eğer yazılım kalitesi çok yüksekse, böylece başa çıkılması gereken çok az kusur varsa, o zaman kusura dayalı ölçümler daha az faydalıdır.
Ancak yapılan testin etkili olup olmadığını bilmek yine de önemlidir. Hata bulmayan testler yapmak zaman kaybı değildir (iyi kalitede testler olmaları koşuluyla). Yazılımın belirli bir kalite standardına ulaştığına dair güven sağlarlar. Bu güven nasıl ölçülebilir?
Bunun bir yolu, basitçe insanların görüşlerinden bir fikir birliği almak ve bunları güveni temsil eden sayısal bir puanda birleştirmek. Örneğin, beş kişiden sistemin dört alanını 0 (güven yok) ila 10 (tam güven) arasında derecelendirmesi istendiğinde, güven ölçüsü gösterildiği gibi hesaplanabilir.
Bu bize sistemin dört işlevsel alanının her biri için ortalama bir güven derecesi verir. Ortalama puandan sonra parantez içindeki sayı, görüşlerin ne kadar geniş ölçüde değiştiğini gösterir. İlk işlevsel alan için ortalama 8,2’dir, ancak bireysel puanlar değişiklik göstermiştir.
Bununla birlikte, aynı ortalama 8,2 puana sahip dördüncü işlevsel alan, 3’ten 10’a kadar çok daha geniş bir görüş çeşitliliğine sahipti ve 7’lik bir fark veriyordu.
Bu güven ölçüsü, oldukça sübjektif olabilen görüşlere dayanmaktadır. Bu yararlı olabilir, ancak ne kadar kendimize güvendiğimizden ziyade kendimize ne kadar güvenmemiz gerektiğini değerlendirmenin nesnel bir yoluna sahip olmak da yararlı olabilir. Test kapsamlılık ölçütleri, özellikle kapsam ölçütleri bunu sağlar.
Hata oranı hesaplama Formülü
Hata türleri ve Etkileri Analizi örnekleri
Hata türleri ve Etkileri Analizi parametreleri
hata türü ve etkileri analizi (fmea) nedir
Hata payı hesaplama formülü
Standart hata formülü
FMEA örnekleri
Hata analizi nasıl yapılır
Hata Bulmayan Testlerin Değeri
Testin eksiksizliği, testin kalitesini değerlendirmenin bir yoludur. Daha kapsamlı bir test çabası muhtemelen daha etkili olacaktır.
İyi bir testin tanımı, bir kusur bulan testtir. Bu, insanları yalnızca doğruluğu göstermekten ziyade hata merkezli ve negatif test yapma konusunda eğitmek açısından çok faydalıdır. Bununla birlikte, bu tanımı tam anlamıyla almak, kusur bulmayan testlerin değersiz olduğu yanılgısına yol açabilir.
Kusurları bulmayan testlerin değerini de destekleyen ayrıntılı ve titiz bir güvenilirlik büyüme modelleri bilimi vardır. Örneğin, Bev Littlewood, n saat boyunca arıza olmadan çalışır durumda test edilen bir sistemin, sonraki n saatte arıza olmadan hayatta kalma olasılığının olduğunu buldu.
Testin ne kadar kapsamlı olduğunun ölçülmesi, testin kalitesinin kısmi bir göstergesidir (test edilen yazılımın kalitesine bakılmaksızın). Daha kapsamlı bir test her zaman daha az kapsamlı bir testten daha iyi değildir; test amacına bağlıdır. Bir testin amacı sadece bir fonksiyonun hala mevcut olup olmadığını ve çağrılabilir olup olmadığını görmekse, o zaman bir test durumu yeterlidir. Ancak, bir testin amacı bir modülün ayrıntılı işlevselliğini araştırmaksa, o zaman yüzlerce test durumu bile yeterince kapsamlı olmayabilir.
Öznel Değerlendirme
Kapsamlılığı öznel olarak değerlendirmeye çalışmak mümkündür; bu kısmen, Bölüm’de açıklanan güven ölçüsüne giren şey olabilir.
Eğer bir grup bilgili uzman testleri inceler ve yeterince kapsamlı olduğunu düşünürse, bu, o testin sonuçlarına güven duyulmasına yol açacaktır.
Bu çok katı bir ölçüm biçimi değildir, ancak muhtemelen eksiksizliği hiç düşünmemekten daha iyidir. Bu aynı zamanda eksiksizliğin öznel bir görüşüdür ve çok bilimsel veya güvenilir değildir. Aynı zamanda aşırı iyimser olmaya eğilimlidir.
Kapsamlılığın Objektif Değerlendirmesi
Kapsam, yazılım testinde çok yararlı olan nesnel bir ölçüdür. Ölçülebilen birçok farklı kapsam türü vardır, bazıları test edilen yazılımın yapısıyla, bazıları da işlev listeleriyle ilgilidir. Kapsam kavramı, birim testinden üst düzey sistem testine kadar herhangi bir test düzeyinde kullanılabilir. Bununla birlikte, ticari araçlar, birim veya kod düzeyinde test kapsamını destekleme eğilimindedir.
Kapsam ölçüsünün özü, önce nesnel olarak sayılabilecek bir şeyi (kapsam öğeleri) belirlemek ve ardından belirli bir test vakası setinin uyguladığı kapsam öğelerinin yüzdesini değerlendirmektir.
Kod için kapsam öğeleri şunları içerir:
• ifadeler;
• kararlar veya şubeler (bir ‘if ifadesinin sonucunun ‘doğru’ ve ‘yanlış’ olmak üzere iki kolu vardır);
• koşullar (ör. ‘a <b’);
• koşul kombinasyonları (ör. ‘a < b VE c = d’);
• veri tanımı-kullanım çiftleri.
• Doğrusal Kod Sırası ve Atlamalar (LCSAJ’ler); « modül çağrıları.
Sistem düzeyinde bir test için kapsam öğeleri, ekranları, menü öğelerini, kullanıcı senaryolarını, işlevleri, iş kurallarını vb. içerebilir.
Tanımlanan tüm kapsam öğelerini (her ne iseler) kapsayan veya uygulayan bir dizi test vakası eksiksizdir; bazı kapsam öğelerini açıkta bırakan bir dizi test durumu daha az kapsamlıdır. Bu ölçüm nesnel ve algoritmik olduğundan, otomatikleştirilebilir (en azından birçok kod düzeyinde ölçüm için) ve piyasada kapsamı ölçen araçlar vardır.
Ancak kapsam, eksiksizlik ile aynı şey değildir, her bir kapsam öğesi, eksiksizliğin yalnızca bir yönüdür. Örneğin, bir if ifadesinin ‘yanlış’ dalı almasına neden olacak yüzlerce veri kombinasyonu olabilir. Bu şubenin %100 şube kapsamını elde etmek için sadece bir teste ihtiyaç vardır. Elbette tüm dalları kullanmak, bazı dalları uygulamadan bırakmaktan daha kapsamlıdır, ancak bir dalın yalnızca bir kez çalıştırılması, mutlaka yeterince kapsamlı bir test değildir, bu sizin hedeflerinize bağlıdır.
FMEA örnekleri Hata analizi nasıl yapılır Hata oranı hesaplama Formülü Hata payı hesaplama formülü Hata türleri ve Etkileri Analizi örnekleri Hata türleri ve Etkileri Analizi parametreleri hata türü ve etkileri analizi (fmea) nedir Standart hata formülü