1、ID質里度里定義/公式評價方法可行性1功能分類缺陷顯示每個功能模塊與功能模塊 組中發現的缺陷數目和比例。（Subject ）分析將標識出具有取多缺 陷的功能模塊。報表中項目 占總數百分比最高， 表明了 該部分在發布后還需要檢 查其可維護性。高2測試人員分類缺陷顯示在項目中每一個測試人員 所發現的缺陷數目和比例。（報告人）統計數據小心使用低3缺陷嚴重程度狀況顯示在整個項目中各種嚴重程 度的缺陷的分布情況。（嚴重程度）Blocker、Critical的缺陷占很大百分比的話，說明程 序的設計或架構存在著冋 題，產品不適宜發布或發布 后需要檢查其可維護性。高4根本原因分析（缺陷 分類）顯示缺陷的來源（

2、缺陷類型）在產品發布后，需要檢查占 總數百分比較咼的缺陷功 能的可維護性。高5發現方式分類缺陷顯示缺陷是如何被發現的 （測試分類）可證明各類型在測試過程 中的貢獻。如果發現某項在 發現缺陷占總數半分比不 高的話，說明對該方面測試 關注過多。高6發現階段分類缺陷顯示缺陷是何時被發現的（測試分類（流程）可證明各階段在測試過程 的貢獻。高7發現者分類缺陷顯示缺陷是誰發現的（根據報告人）開發部門、質量保證、技術支 持對大部分項目而言， 大部分 缺陷都是在質量保證測試 過程中發現的。如果是技術 支持發現絕大部分的缺陷， 則表明質量保證測試不足。低8系統測試類型發現 缺陷系統測試由一個或多個基于系 統初始

3、目標的測試組成。顯示 按照系統測試類型分類的缺陷 的分布情況。（未預留選項） 性能測試、安全性測試、壓力 測試等對于整個項目，某項占百分 比過高的情況表明系統相 應設計還有不足。低9其他參數類型分類 缺陷（操作系統、應用服務器、JDK、 存儲庫、字符集）中10責任人員分類缺陷顯示缺陷責任人員數目和比 例。（責任人）統計數據小心使用中11缺陷解決方案分類顯示缺陷關閉狀態下的解決方 案的分布情況（解決方案）統計數據小心使用高12缺陷狀態分類高13缺陷處理結束時長closed統計數據小心使用中14降級缺陷數解決了一個缺陷，因此而引起 的其它缺陷。降級缺陷數目多，說明系統 不穩定高15缺陷生命周期統計

4、缺陷從提出到修復的周期越短 越好，即從發現缺陷到關閉缺 陷的時間。了解缺陷修復的質量，跟蹤 那些生命周期較長，且出現 多次修復，reopen的缺陷。高16缺陷屏敝(defect masking )一個缺陷阻礙另一個缺陷被發 現的情況了解此輪測試不能覆蓋的 功能點低17推遲修正的缺陷由于需求或項目原因，不在該 版本修正的缺陷了解目前發布版本存在的 已知缺陷18缺陷探測率(DefectDetectio nPercentage )D1 :軟件開發過程中發現的所 有缺陷數；D2 :軟件發布后發現的缺陷 數；D :發現的缺陷總數；Dl/D=缺陷探測率作為目前測試覆蓋率的參 考，以及QA工作質量的一 個指

5、標。高1缺陷密度(defect density )基本的缺陷測量是以每千行代 碼的缺陷數。將軟件組件或系 統的缺陷數和軟件或者組件規 模相比的一種度量(標準的度 量術語包括，如每千行代碼、 每個類或功能點存在的缺陷 數)。Dd=D/KLSOC其中，D為缺陷數，KLSOC為不 含注釋的源碼行數(以每千行 計)，Dd為實際缺陷密度了解開發團隊的工作質量。 例如：每千行代碼缺陷數 目;每個功能點缺陷數目。 缺陷密度與模塊大小關系圖，Brooks定律持續質量改進P172高2缺陷清除率修復缺陷數除以缺陷總數。控制閾值95%高3周期偏差率實際-計劃/計劃。控制閾值20%高5直方圖從總體中隨機抽取樣本，將從

6、 樣本中獲得的數據進行整理， 從而找出數據變化的規律，以 便測量工序質量的好壞。直方 圖是常用的QC工具。(1) 標準型(對稱型)。(2) 鋸齒型。(3) 偏態型。(4) 平頂型。(5) 雙峰型。(6) 孤島型待定6缺陷移除率缺陷移除率=(本階段發現的缺 陷數/本階段引入的缺陷 數)*100%，如需求階段一共引 入了 15個缺陷，需求評審時候 只發現了 2個，設計過程中發 現了 10個，編碼和單元測試階高段發現了兩個，還有一個直到 系統測試階段才被發現。這樣，需求階段的缺陷移除率=2/15*100%=13%。它反映的是 該活動階段的缺陷清除能力。7缺陷泄露率就是有多少本階段引入的缺陷 沒有在本

7、階段發現而是被泄露 到后階段環節才被發現。其計 算公式為：缺陷泄漏率=（下游 發現的本階段的缺陷數/本階段注入的缺陷總數）*100%。顯 然，它等于1-缺陷移除率。 它反映的是本階段質量控制措 施落實的成效。高8發現矩陣分析矩陣的母仃表示該階段或活動發 現的各階段產生的缺陷數；矩陣的 每列表示該階段或活動引入的缺 陷泄露到后續各環節的缺陷數。12、13中9缺陷分布可以選某個階段的測試缺陷進行 分析，按照這些缺陷對應的產品組 成部分來匯總這些數據。利用這樣 的分布，可以找岀我們產品/項目 的高危模塊來。這些模塊導致了我 們產品的主要缺陷10數據透視表中11帕累托圖（Pareto ）是用來找出影響

8、產品質量主要 因素的一種有效工具。排列圖是有兩個縱坐標、一個 橫坐標、幾個直方塊和一條折 線所構成。排列圖的橫坐標表 示影響產品質量的因素或項 目，按其影響程度大小，從左 到右依次排列。直方塊的咼度表示某個因 素影響大小，從高到底，從 左到右，順序排列。折線表 示個影響因素大小的累積 百分數，是由左到右逐漸上 升的，這條折線就稱為帕累 托曲線。高12缺陷的階段分布模型中13缺陷的階段來源分布 模型進行質量預測中14泄漏的下游缺陷回溯 過程有效性從團隊的典型項目中運用一定的 抽樣原則抽樣出某個階段的若干 個缺陷，從技術、流程、工程方法、 費效比方面去分析其更適合、更經 濟的清除方法。然后把這些方

9、法固 化到我們日常的項目實施過程中， 逐步就可以降低上游對后端的缺 陷泄露。發現階段高15缺陷分類來進行缺陷的根源分析對于測試岀來的BUG進行缺陷分 類，按照BUG的類型分布，找岀 那些關鍵的缺陷類型，進一步分析 其產生的根源，從而針對性的制定 改進措施。16缺陷收斂趨勢分析缺陷趨勢就是將每月新生成的缺 陷數、每月被解決的缺陷數和每月 遺留的缺陷數標成一個趨勢圖表。 一般在項目的開始階段發現缺陷 數曲線會呈上升趨勢，到項目中后 期被修復缺陷數曲線會趨于上升； 而發現缺陷數曲線應總體趨于下 降；同時處于OPEN狀態的缺陷也 應該總體呈下降趨勢，到項目最 后，三條曲線都趨向于零。高17測試零缺陷跟蹤顯示在整個項目中發現缺陷的 速度，是一個非常有價值的關 于測試完成情況的指示器。缺陷的累積數目（也就是測試 執行過程中當時的總數）和按 時間周期記錄的缺陷數目都可 以幫組預測缺陷遞減的時間 點，這時缺陷總數曲線會“彎 折”，并且在一個時間周期中發 現的缺陷數會趨于零。高18功能已測試/未測試顯示測試的最終狀態，并驗證 所有的大部分的缺陷已經得到 修正，系統可以上線。在項目結束的時候，所有的 測試用例都應