缺陷统计在质量管理中的应用

看了质量版块版主的帖子，说的四项限发来检验测试是否充分的问题，觉得是一个很不错的办法。可以说这是一个对缺陷统计的具体应用，把数字进行科学的分析，找出问题所在。

  根据此方法，我们在一个项目中，统计测试执行天数和总缺陷数，然后找出一个自己认为一个正常的数字，并根据此点和原点建立一个坐标系。那么实际统计的结果只有不断地靠近此线，就可以认为测试越充分。（这个正常的数字是需要经过大量以往测试数据统计分析数的。）否则，就可以判断在此线之上可以判断时间不足，此线之下由于现有用例没有测试问题，需要重新增加设计。

   只能说此方法有一定得科学性，建立在大量测试数据基础之上。不同的项目，不同的测试阶段，判断的标准会随之变化，给质量人员的判断带来困难。

    那么我们可以换一种方式，建立以天为粒度的缺陷统计的折线图。

可以预见，项目测试前期，每天发现的缺陷数会是一个递增的趋势，而测试中期会趋向平稳，测试后期缺陷数会急剧减少。根据折线图：

1.当递增趋势时候，说明系统中的缺陷正在被大量发现。

2.当递增明显时候，说明被测试的模块任然含有大量缺陷，必须继续追加测试（缺陷扎堆存在原理）

3.当缺陷趋势变平稳时候，说明测试可以按原计划进行。

4.当测试缺陷数急剧下降时候，说明测试接近尾声。

5.可以规定一个数字，比如当一天测试只存在5个以下不超过中级的缺陷，那么可以停止测试，认为继续测试将得不偿失，浪费测试资源和成本。

  当然，可以更详细的用此方法针对测试模块进行统计，来评价被测模块的质量标准。

   最后说明的是，此方法的数据，可以提供给做绩效考核的标准。

原文转自：http://www.ltesting.net