今天介绍一个软件质量分析方法——矩阵分析法。
所谓矩阵分析法，就是通过分析由两个不同维度软件质量数据组成的矩阵进行分析，对软件质量进行评价的方法。
对于软件，通常用于评价其质量的技术手段是评审和测试，所以，软件质量的矩阵分析法也同样可以基于评审或者测试的质量数据来进行。
- 基于评审的软件质量矩阵分析法
基于评审的质量数据有评审效率和评审缺陷率：
评审缺陷率=评审发现的缺陷数/被评审工作产品的规模；
评审效率=评审工作产品时间/被评审工作产品的规模。
其中，评审效率代表评审的投入，评审缺陷率代表评审的产出。我们可以根据经验数据为每种质量数据设定下限值、目标值和上限值，并且将其组成如下的一个矩阵列表，我们可以根据两个数据分别处于下限值、目标值和上限值的情况进行质量分析：
| 评审缺陷率评审效率 | 下限值 | 目标值 | 上限值 |
|---|---|---|---|
| 下限值 | 评审绩效差，产品质量明显有问题 | 可能由于人的能力导致的评审绩效未达预期，产品质量可能有问题 | 投入足够多的时间却发现很少的缺陷，产品质量可能有问题 |
| 目标值 | 虽然发现的缺陷数不少，但投入时间过少，可能有更多的问题未被发现 | 投入的时间和发现缺陷数都达到目标值，产品质量合格 | 投入足够的时间，发现的缺陷也达到目标值，产品质量合格 |
| 上限值 | 投入时间很少，就已经发现很多缺陷，产品质量明显有问题 | 投入合适的时间，但发现问题很多，产品质量可能有问题 | 评审时间越长发现缺陷越多，产品质量明显有问题 |
- 基于测试的软件质量矩阵分析法
基于测试的质量数据有测试密度和测试缺陷率：
测试缺陷率=测试发现的缺陷数/被测试软件产品的规模；
测试密度=测试用例数/被测试软件产品的规模。
其中，测试密度代表测试的充分性，测试缺陷率代表测试的有效性。我们可以根据经验数据为每种质量数据设定下限值、目标值和上限值，并且将其组成如下的一个矩阵列表，我们可以根据两个数据分别处于下限值、目标值和上限值的情况进行质量分析：
| 测试缺陷率测试密度 | 下限值 | 目标值 | 上限值 |
|---|---|---|---|
| 下限值 | 测试不够，产品质量明显有问题 | 测试足够充分，但发现缺陷偏少，产品质量可能有问题 | 测试非常充分却发现很少的缺陷，产品质量可能有问题 |
| 目标值 | 虽然发现的缺陷数不少，但测试不够充分，产品质量可能有问题 | 测试足够充分，且发现缺陷数也达到目标值，产品质量合格 | 测试非常充分，发现的缺陷也达到目标值，产品质量合格 |
| 上限值 | 测试不够充分，就已经发现很多缺陷，产品质量明显有问题 | 测试足够充分，但发现问题很多，产品质量可能有问题 | 越测试缺陷越多，产品质量明显有问题 |
这正是：
质量分析矩阵法，两个维度度量它
每个数据三段值，两两交集分析它
声明：本站部分文章及图片源自用户投稿，如本站任何资料有侵权请您尽早请联系jinwei@zod.com.cn进行处理,非常感谢！