摘要：Pairwise(后稱：配對測試)可以看作是正交測試用例設計的拓展，其目的是為了縮減測試用例集大小，以較小的測試用例集覆蓋較全的測試點，降低測試損耗。

一、配對測試理論基礎

配對測試用例設計基于以下兩個假設：

1、每一個測試點/維度都是正交的，即相互間沒有交集；

2、根據數學統計分析，73%的缺陷是由單因子或兩個

因子相互作用產生的(其中單因子是35%，兩個因子是38%)。因此，配對測試用例設計對于覆蓋兩因子交互產生的用例集性價比較高(這也在某些方面成為配對測試的一種局限)。

可能說到這里，還是對于測試維度、因子，有些似明非明、迷惑不解，我們用一個圖來簡單說下這兩個是什么，它們之間什么關系。

在一項試驗中，基于正交理論：把影響試驗結果的變量稱為試驗因素(因子)，簡稱因素。在試驗過程中，每一個因素可以處于不同的狀態或狀況，把因素所處的狀態或狀況，稱為因素的水平，簡稱水平。對應與配對測試用例的假設，測試維度即正交理論中的因素；因子即因素的水平。

二、舉個栗子

某所大學某系共2個班級，想通過“性別”、“班級”和“成績”這三個條件查詢某課程的成績分布。則“性別”、“班級”和“成績”為3個測試點/測試維度；“性別”的“男、女“，”班級“的“1班、2班” 和“成績”的“及格、不及格”分別為3個測試維度的2個影響因子。

1.正交測試法用例設計

在正交測試法中，上述例子，轉化為測試用例可以用下表表示：

正交法可以呈現較為完備的測試用例集，覆蓋度較高，但是隨著測試維度和因子的加大，測試用例集將會變得龐大，測試執行會變得十分耗時。此時，使用配對測試，可以在保證一定測試覆蓋度的情況下，縮減測試用例，降低用例執行耗時。

2.配對測試法用例設計

1)從用例8開始分析

用例8是“女、2班、不合格”的組合，兩兩組合是“女2班”、“2班不合格”、“女不合格”。檢查這三個組合在1-7的用例中是否出現過，可以看出“女2班”在4號用例，“2班不合格”在7號用例，“女不合格”在6號用例中出現過。因此，根據配對測試法思想，8號用例可以舍去。此時，剩下用例為：

2)接著分析用例7

用例7的兩兩組合“男2班”在3號用例出現過，“男不合格”在5號用例中出現過，但“2班不合格”僅此一個，因此7號用例需要保留。

3)接著分析用例6

同理分析可得，6號用例的組合“女1班”在2號出現過，“1班不合格”在5號用例出現過，“女不合格”僅此一個，因此6號用例需要保留。

4)接著分析用例5

同理分析可得，5號用例的組合“男1班”在1號出現過，“1班不合格”在6號用例出現過，“男不合格”在7號用例出現過，因此6號用例可以舍去，保留用例如下表。

5)接著分析用例4、3、2、1

同理接著從下往上分析用例4、3、2、1可得，最終保留用例如下表所示：

此時，可以看出，經過配對測試設計篩選后的測試用例數為原來的50%，用例成本大大縮減。

經過L.L.ThurStone證明，配對測試最終剩下的用例數肯定相同，但可以有不同的組合。

如，將上述用例從上往下(1->8)進行分析，最終保留用例如下表所示：

對比表4從下往上篩選用例后結果和表5從上往下篩選后結果，可以看出，使用從下往上篩選后剩余用例為1、4、6、7，而從上往下篩選后剩余用例為2、3、5、8。

三、還有什么不足

配對測試設計雖然對于多維度的用例集有降低用例成本的作用，但它要求測試人員必須對業務很熟悉，且由于不同的篩選路徑導致保留的測試用例不同，在覆蓋率上仍有一定缺陷。此外，對于超過兩個因子互相作用產生的缺陷，有些力不從心。

【重點來了】！！請不要忘記時刻學習著~~這點我相信大家應該都能理解，所以不用寫什么：除非你是五年、十年工作經驗的測試人員，僅此一點“不學習就會落后”！

現在我邀請你進入我們的軟件測試學習交流群，備注“入群”，大家可以一起探討交流軟件測試，共同學習軟件測試技術、面試等軟件測試方方面面，還會有免費直播課，收獲更多測試技巧，我們一起進階Python自動化測試/測試開發，走向高薪之路。

參與方式：https://mp.weixin.qq.com/s/TejfWmGJpjXClaOB3CUPKg

總結

以上是生活随笔為你收集整理的toft 测试用例rat_一篇文章详述配对测试的测试用例设计！强烈建议收藏的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。