DRE/DRM分析法

DRE/DRM分析法是通過已有項目歷史數據，得到軟件生命周期各階段缺陷注入和排除的模型，用于設定各階段質量目標，評估測試活動。

缺陷排除效果分析DRE矩陣：

DRE主要針對歷史數據，矩陣的每一列代表缺陷在何時(什么階段)引入(產生)，每一行代表發現缺陷時開展的工作。矩陣中的數值代表已經發現的缺陷數量。例如：在做代碼審查工作時發現1095條缺陷，其中12條是在需求階段就已經產生，941條是在編碼階段產生。而經過各項測試工作后，發現的缺陷中有1537條是在編碼階段引入。

本矩陣的目標是要分別計算出各個階段的缺陷移除率為后面所用。缺陷移除率的定義為當前階段工作實際發現的缺陷數量占當前階段應該發現的缺陷數量的比值。例如：做單元測試時實際發現332條缺陷，在單元測試及之前階段應該已經發現122+859+939+1537+2=3459條缺陷，而在做單元測試工作之前已經發現730+729+1095=2554條缺陷。就是說單元測試工作本該可以發現到3459-2554=905條缺陷，實際卻發現332條缺陷，缺陷移除率為332/905=36.7%。其他階段的缺陷移除率依此算法都可得到。

下面就可以用DRM缺陷排除模型進行項目質量策劃。

其中“前一階段泄露的缺陷”等于上一階段“階段出口缺陷數”。每個階段的“注入缺陷”一般來自于歷史數據的平均值(經驗值)。“缺陷排除有效率”同樣來自于對歷史數據的計算(前面已經提到)。“排除缺陷數”為我們最終想要的結果，它等于每個階段還未排除的缺陷數(小計部分)與此階段的缺陷排除有效率的乘積。從這個結果我們能估算出如果按之前的經驗我們在每個階段應該能發現的缺陷數。如果想降低最終“現場”階段發現的缺陷，在每個階段注入缺陷一定的情況下需要提高缺陷排除有效率來達到目的，它的提高意味著每個階段排除缺陷數量的提高，也是質量目標的提高。

版權聲明：本文出自 cmriqa 的51Testing軟件測試博客：http://www.51testing.com/?489136

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總結

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