正交实验法详解
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正交试验设计法一、定义:正交试验设计法就是利用正交表来合理安排多因素试验的一种方法。
二、常用术语1、指标:指标就是试验要考察的效果。
常用X、Y、Z……来表示。
▼定量指标:能够用数量来表示的试验指标,如重量、尺寸、温度。
▼定性指标:不能用数量来表示的试验指标,如颜色、味道、外观。
●定性指标量化:可用打分法、分等法。
2、因素:因素是指对试验指标可能产生影响的原因。
因素是在试验中应当加以考察的重点内容。
一般用大写字母A、B、C……来表示。
3、水平(位级):位级是指因素在试验中所处的状态或条件。
常用阿拉伯数字1、2、3……来表示。
如: A1、A2、A3、B1、B2、B3。
三、正交表 (已设计好的标准化表格,是进行正试验法的基本工具)1、日本型正交表:由日本质量管理专家田口玄一博士创立。
该正交试验设计法,除需试验的因素外,还要研究分析因素与因素之间的交互作用,一起上列,对试验结果的分析用方差分析等方法,过程较复杂。
2、中国型正交表是由以我国张千里教授为首的中国专家所创立。
它不考虑因素之间的交互作用,而将其交互作用融于试验之中,对试验结果的分析采用极差分析法,简单的用“看一看”与“算一算”相结合的分析、简单、易行、同样能得到满意的结论,是一种实用的试验方法,很适合现场应用。
四、正交表的特点:1、均衡分散性:每一列中各种字码出现的次数相同,保证试验条件均衡地分散在配合完全的位级组合之中,因而代表性强,容易出现好条件。
2、整齐可比性:任意两列中全部有序数字对出现次数都是相同的。
保证了在各个位级的效果之中,最大限度地排除了其他因素的干扰,能最有效地进行比较,作出展望。
五、用中国型正交表安排试验的步骤 1、明确试验目的 2、确定考察指标 3、挑因素、选位级,制定因素位级表 ①挑因素的原则: ▼分析影响指标的各种因素,排除: 不可控因素 对指标影响不大的因素 已掌握得好的因素(让其固定在适当位置上) ▼选对指标可能影响大,又无把握的因素。
各因素相互影响的正交试验法
正交试验法是一种常用的多因素试验设计方法,用于评估各因素之间的相互作用。
它通过选择正交表来安排试验,以最小化实验次数并获得全面的结果。
以下是正交试验法的步骤:
1. 确定需要评估的因素:首先确定你想要研究的因素,这些因素可能包括产品配方、生产工艺、环境条件等。
2. 确定每个因素的水平:根据实验设计原则,为每个因素选择一个或多个水平。
水平通常分为三个等级,例如高水平、中水平和低水平。
3. 安排试验:使用正交表来安排试验。
正交表是一种特殊的表格,用于选择试验组合,以最小化实验次数并充分利用可用的资源。
4. 实施试验:按照正交表中的指示进行试验,收集数据并记录结果。
5. 分析结果:根据收集的数据,分析各因素之间的相互作用。
你可以通过查看每个因素的贡献、计算每个因素的加权得分、绘制交互图等方式来进行分析。
6. 优化决策:基于分析结果,你可以做出优化决策或建议,以改进产品配方、生产工艺或环境条件等。
正交试验法的优点包括:
1. 减少了实验次数,提高了效率。
2. 可以全面分析各因素之间的相互作用,从而获得更全面的结果。
3. 可以使用统计方法来评估结果的显著性,从而更准确地确定哪些因素对结果有显著影响。
请注意,正交试验法是一种高级实验设计方法,需要一定的统计学知
识才能正确应用。
如果你不熟悉实验设计方法,建议寻求专业人士的帮助。
各因素相互影响的正交试验法
正交试验法是一种基于正交数组的优化设计方法,用于分析多个因素对系统的影响,并确定每个因素的相对重要性。
这种方法的特点是能够利用较少的试验数量来获得丰富的试验结果信息。
在运用正交试验法时,需要考虑以下几个因素之间的相互影响:
1. 确定影响因素:首先确定可能影响目标变量的因素,并列出所有相关因素。
2. 建立正交实验表:选择一个适合分析多个因素的正交实验表。
正交实验表是一种事先设计好的包含均匀分散、相互独立的正交数组,用于分析多个因素对系统的影响。
3. 实施试验:按照所选正交实验表的指示进行试验,收集数据。
4. 分析结果:根据收集的数据,利用正交实验表的特性分析各因素对目标变量的影响。
可以通过查看每个因素的方差分析结果来确定每个因素的主次和贡献率。
5. 优化决策:根据分析结果,可以确定哪些因素对目标变量最重要,哪些因素的贡献率较小,从而进行优化决策。
通过正交试验法,可以更有效地分析多个因素之间的相互作用,并确定各因素的相对重要性,从而为决策提供依据。
这种方法通常适用于需要分析多个影响因素的复杂系统或过程。
正交实验法的由来一、正交表的由来拉丁方名称的由来古希腊是一个多民族的国家,国王在检阅臣民时要求每个方队中每行有一个民族代表,每列也要有一个民族的代表。
数学家在设计方阵时,以每一个拉丁字母表示一个民族,所以设计的方阵称为拉丁方。
什么是n阶拉丁方?用n个不同的拉丁字母排成一个n阶方阵(n<26 ),如果每行的n个字母均不相同,每列的n个字母均不相同,则称这种方阵为n*n拉丁方或n阶拉丁方。
每个字母在任一行、任一列中只出现一次。
什么是正交拉丁方?设有两个n阶的拉丁方,如果将它们叠合在一起,恰好出现n2个不同的有序数对,则称为这两个拉丁方为互相正交的拉丁方,简称正交拉丁方。
例如:3阶拉丁方(图1)用数字替代拉丁字母:(图2)二、正交实验法正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一种设计方法,它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验,这些有代表性的点具备了“均匀分散,齐整可比”的特点,正交试验设计是分式析因设计的主要方法。
是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。
日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格,称为正交表。
例如作一个三因素三水平的实验,按全面实验要求,须进行33=27种组合的实验,且尚未考虑每一组合的重复数。
若按L9(33) 正交表按排实验,只需作9次,按L18(37) 正交表进行18次实验,显然大大减少了工作量。
因而正交实验设计在很多领域的研究中已经得到广泛应用。
利用因果图来设计测试用例时, 作为输入条件的原因与输出结果之间的因果关系,有时很难从软件需求规格说明中得到。
往往因果关系非常庞大,以至于据此因果图而得到的测试用例数目多的惊人,给软件测试带来沉重的负担,为了有效地,合理地减少测试的工时与费用,可利用正交实验设计方法进行测试用例的设计。
正交实验设计方法:依据Galois理论,从大量的(实验)数据(测试例)中挑选适量的、有代表性的点(例),从而合理地安排实验(测试)的一种科学实验设计方法。
正交试验设计方法讲义及举例正交试验设计方法是一种多因素试验设计方法,它能够有效地减少试验所需的样本数量,提高试验结果的精确性和可靠性。
正交试验设计方法是在已知因素水平的情况下选择对试验结果影响最大的因素进行研究的一种方法。
以下是正交试验设计方法的讲义及举例:一、正交试验设计方法的原理及步骤:1.原理:正交试验设计方法通过选择适当的正交表,将多个因素的不同水平组合进行排列,使各因素的变化对试验结果影响均匀化,从而获得准确可靠的试验结果。
2.步骤:a.确定试验因素及其水平:根据试验目的确定需要研究的因素及其水平。
b.选择正交表:根据试验因素的个数和水平确定适用的正交表,正交表能够保证试验结果的均匀性和可靠性。
c.设计试验方案:根据选择的正交表,将试验因素的水平进行组合,获得试验方案。
d.进行试验:按照试验方案进行实际试验。
e.分析试验结果:对试验结果进行统计分析,获得对试验因素的影响程度及其交互作用等信息。
f.微调试验方案:根据试验结果微调试验方案,迭代优化试验过程。
二、正交试验设计方法的优点:1.降低样本数量:正交试验设计方法能够通过对试验水平的排列组合,使试验因素的水平均匀分布,从而减少试验所需的样本数量。
2.提高试验效率:正交试验设计方法能够在有限样本量下获得更多的试验信息,提高试验效率。
3.确保结果可靠:正交试验设计方法通过保证试验因素的均匀分布,减少人为因素的干扰,从而保证试验结果的可靠性和准确性。
4.揭示因素交互作用:正交试验设计方法能够揭示因素之间的交互作用,进一步优化设计过程。
三、正交试验设计方法的举例:例如,公司要研究一种新的洗发水对头发柔顺度的影响,试验主要包括3个因素:洗发水品牌(A、B、C)、洗发水用量(X、Y、Z)和洗发水停留时间(T1、T2、T3)。
根据正交试验设计方法,按照以下步骤进行设计:1.选择正交表:根据3个因素和各因素的水平,选择适用的正交表,如L9正交表。
2.设计试验方案:根据L9正交表,将3个因素的水平进行组合,得到9个试验方案,每个方案分别测试一种组合情况。
对正交试验法的理解正交试验法是一种广泛应用于实验设计领域的方法,其核心思想是通过有限次数的试验,系统地探究多个因素对实验结果的影响。
正交试验法的优点在于可以在较短时间内,用尽量少的试验次数,获取尽量全面的信息,从而在产品设计及工艺改进等方面提供有效的辅助决策。
正交试验法的主要特点是设计矩阵的正交性,即在试验设计中,各因素之间是相互独立的,因此能够排除因素之间的干扰,确保试验结果的可靠性。
设计矩阵是正交试验法的核心,其结构由因素水平和试验次数两部分组成。
因素水平是指所研究因素的各种取值,试验次数是指实验的总次数,两者相乘即为正交试验法的总设计点数。
正交试验法的设计矩阵通常采用拉丁方阵或正交表进行构建。
拉丁方阵是一种由数字组成的矩阵,其中每行每列都包含所有取值范围内的数字,且每个数字只出现一次。
正交表则是一种用0和1表示因素水平的矩阵,其中每个0或1表示一个因素的水平,通过变换因素水平,可以构建出多种不同的正交表。
正交试验法的应用范围广泛,可用于产品设计、工艺改进、质量控制等领域。
在产品设计方面,正交试验法可以帮助设计人员确定最佳的产品配置,减少设计时间和成本。
在工艺改进方面,正交试验法可以帮助工程师确定最佳的工艺参数,提高生产效率和产品质量。
在质量控制方面,正交试验法可以帮助质量管理人员确定最佳的检验方法和参数设置,提高产品的合格率和质量稳定性。
虽然正交试验法具有许多优点,但也存在一些限制和不足。
首先,正交试验法只适用于因素数较少的试验,当因素数过多时,试验次数会急剧增加,导致试验成本过高。
其次,正交试验法只能考虑因素间的线性关系,对于非线性关系的因素,其效果可能不如其他试验方法。
此外,正交试验法仅仅提供了一种试验设计的方法,对于试验结果的分析和解释仍需要专业人员进行深入研究。
正交试验法是一种有效的试验设计方法,其设计矩阵的正交性可以排除因素之间的干扰,确保试验结果的可靠性。
正交试验法的应用范围广泛,但也存在一些限制和不足。
第七章-正交试验设计法第七章:正交试验设计法正交试验设计法是一种实验设计方法,旨在有效地确定多个因素对结果的影响,并找到最佳的组合条件。
正交设计法是一种统计方法,通过在试验设计中使用正交矩阵来实现对各个因素的全面考虑和分析。
本章将详细介绍正交试验设计法的原理、应用和优势。
7.1 正交试验设计法的原理正交试验设计法的原理基于一个关键观点:在多因素实验设计中,通过设计合理的试验矩阵,能够避免因素之间的相互干扰,从而有效地确定各个因素对结果的影响。
正交试验设计法通过使用正交矩阵,将各个因素进行组合,确保在限定的试验条件下,各个因素之间的相互影响最小化。
这样,通过对正交试验设计法进行数据分析,可以准确地确定各个因素对结果的主导程度。
7.2 正交试验设计法的应用正交试验设计法在许多领域中得到广泛应用,特别是在工程、医学、化学和农业等实验研究中。
正交试验设计法可以帮助研究人员从多个因素中确定影响结果的主要因素,并找到最佳的操作条件。
例如,在工程领域中,正交试验设计法可以用于确定材料的最佳组合,以提高产品质量和性能。
在医学研究中,正交试验设计法可用于确定药物的最佳剂量和治疗方案。
在农业研究中,正交试验设计法可以用于确定最佳的种植条件和施肥方法。
总之,正交试验设计法可以帮助研究人员快速、准确地找到最佳的解决方案。
7.3 正交试验设计法的优势正交试验设计法相比传统的试验设计方法有以下几个优势:1. 高效性:正交试验设计法可以通过使用正交矩阵,将多个因素进行有效组合,从而减少试验次数,提高试验效率。
2. 统计可靠性:正交试验设计法通过使用正交矩阵,可以有效地避免因素之间的相互干扰,确保实验结果的统计可靠性。
3. 实用性:正交试验设计法不仅可以用于确定各个因素对结果的影响程度,还可以用于优化因素的组合以达到最佳效果。
4. 灵活性:正交试验设计法可以应用于不同的实验设计要求,可灵活调整试验因素和水平,以满足具体的研究需求。
正交试验设计法简介一、概述正交试验设计法,又称为正交实验设计、正交表设计或正交测试设计,是一种高效、系统的试验设计方法。
该方法源于数学中的正交性概念,通过正交表来安排多因素试验,使得每个因素的每个水平都能在其他因素的所有水平中均衡出现,从而能够有效地分析多个因素对试验结果的影响。
正交试验设计法最初由日本统计学家田口玄一博士于20世纪50年代提出,并在工程领域得到了广泛应用。
正交试验设计法的主要优点包括试验次数少、数据分析简便、试验效果高等。
通过正交表的设计,可以大大减少试验次数,提高试验效率同时,正交表的规范化和系统性使得试验数据的分析变得简单明了,便于找出影响试验结果的主要因素和最优组合。
正交试验设计法广泛应用于工业、农业、医学、军事等领域。
在工业生产中,正交试验设计法可用于优化产品设计、改进生产工艺、提高产品质量等在农业研究中,可用于优化作物种植方案、提高作物产量等在医学研究中,可用于药物筛选、临床治疗方案优化等。
正交试验设计法还可用于系统可靠性分析、多目标决策等领域。
正交试验设计法是一种高效、实用的试验设计方法,对于多因素、多水平的试验问题具有重要的应用价值。
通过正交表的设计和分析,可以系统地研究多个因素对试验结果的影响,找出最优方案,提高试验效率和效果。
1. 正交试验设计法的定义正交试验设计法是一种研究多因素多水平的科学实验设计方法。
它基于Galois理论,从大量的实验点中挑选出适量的、有代表性的点进行试验,这些点具有“均匀分散,齐整可比”的特点。
这种方法的主要工具是正交表,通过合理安排实验,可以在最少的试验次数下达到与大量全面试验等效的结果。
正交试验设计法具有高效率、快速和经济的特点,被广泛应用于各个领域,如生物学、软件测试等。
2. 正交试验设计法的起源与发展正交试验设计法的起源可以追溯到古希腊时期。
当时,为了满足国王检阅臣民时的要求,即每个方队中每行有一个民族代表,每列也要有一个民族的代表,数学家们设计了一种方阵,被称为拉丁方。
正交实验法的由来
一、正交表的由来
拉丁方名称的由来
古希腊是一个多民族的国家,国王在检阅臣民时要求每个方队中每行有一个民族代表,每列也要有一个民族的代表。
数学家在设计方阵时,以每一个拉丁字母表示一个民族,所以设计的方阵称为拉丁方。
什么是n阶拉丁方?
用n个不同的拉丁字母排成一个n阶方阵(n<26 ),如果每行的n个字母均不相同,每列的n个字母均不相同,则称这种方阵为n*n拉丁方或n阶拉丁方。
每个字母在任一行、任一列中只出现一次。
什么是正交拉丁方?
设有两个n阶的拉丁方,如果将它们叠合在一起,恰好出现n2个不同的有序数对,则称为这两个拉丁方为互相正交的拉丁方,简称正交拉丁方。
例如:3阶拉丁方(图1)
用数字替代拉丁字母:(图2)
二、正交实验法
正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一种设计方法,它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验,这些有代表性的点具备了“均匀分散,齐整可比”的特点,正交试验设计是分式析因设计的主要方法。
是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。
日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格,称为正交表。
例如作一个三因素三水平的实验,按全面实验要求,须进行33=27种组合的实验,且尚未考虑每一组合的重复数。
若按L9(33) 正交表按排实验,只需作9次,按L18(37) 正交表进行18次实验,显然大大减少了工作量。
因而正交实验设计在很多领域的研究中已经得到广泛应用。
利用因果图来设计测试用例时, 作为输入条件的原因与输出结果之间的因果关系,有时很难从软件需求规格说明中得到。
往往因果关系非常庞大,以至于据此因果图而得到的测试用例数目多的惊人,给软件测试带来沉重的负担,为了有效地,合理地减少测试的工时与费用,可利用正交实验设计方法进行测试用例的设计。
正交实验设计方法:依据Galois理论,从大量的(实验)数据(测试例)中挑选适量的、有代表性的点(例),从而合理地安排实验(测试)的一种科学实验设计方法。
类似的方法有:聚类分析方法、因子方法方法等。
三、利用正交实验设计测试用例的步骤:
(1)提取功能说明,构造因子--状态表
把影响实验指标的条件称为因子,而影响实验因子的条件叫因子的状态。
利用正交实验设计方法来设计测试用例时,首先要根据被测试软件的规格说明书找出影响其功能实现的操作对象和外部因素,把他们当作因子;而把各个因子的取值当作状态。
对软件需求规格说明中的功能要求进行划分,把整体的、概要性的功能要求进行层层分解与展开,分解成具体的有相对独立性的、基本的功能要求。
这样就可以把被测试软件中所有的因子都确定下来,并为确定每个因子的
权值提供参考的依据。
确定因子与状态是设计测试用例的关键。
因此要求尽可能全面的、正确的确定取值,以确保测试用例的设计作到完整与有效。
(2)加权筛选,生成因素分析表
对因子与状态的选择可按其重要程度分别加权。
可根据各个因子及状态的作用大小、出现频率的大小以及测试的需要,确定权值的大小。
(3)利用正交表构造测试数据集
利用正交实验设计方法设计测试用例,比使用等价类划分、边界值分析、因果图等方法有以下优点:节省测试工作工时;可控制生成的测试用例数量;测试用例具有一定的覆盖率。
在使用正交实验法时,要考虑到被测系统中要准备测试的功能点,而这些功能点就是要获取的因子或因素,但每个功能点要输入的数据按等价类划分有多个,也就是每个因素的输入条件,即状态或水平值。
四、正交表的构成
行数(Runs):正交表中的行的个数,即试验的次数,也是我们通过正交实验法设计的测试用例的个数。
因素数(Factors) :正交表中列的个数,即我们要测试的功能点。
水平数(Levels):任何单个因素能够取得的值的最大个数。
正交表中的包含的值为从0到数“水平数-1”或从1到“水平数”。
即要测试功能点的输入条件。
正交表的形式:
L行数(水平数因素数)
如:L8(27)(图3)
五、正交表的正交性
整齐可比性
在同一张正交表中,每个因素的每个水平出现的次数是完全相同的。
由于在试验中每个因素的每个水平与其它因素的每个水平参与试验的机率是完全相同的,这就保证在各个水平中最大程度的排除了其它因素水平的干扰。
因而,能最有效地进行比较和作出展望,容易找到好的试验条件。
均衡分散性
在同一张正交表中,任意两列(两个因素)的水平搭配(横向形成的数字对)是完全相同的。
这样就保证了试验条件均衡地分散在因素水平的完全组合之中,,因而具有很强的代表性,容易得到好的试验条件。
用正交实验法设计测试用例
以上介绍了正交实验法的由来。
怎么用正交实验法进行用例的设计呢?
一、用正交表设计测试用例的步骤
(1) 有哪些因素(变量)
(2) 每个因素有哪几个水平(变量的取值)
(3) 选择一个合适的正交表
(4) 把变量的值映射到表中
(5) 把每一行的各因素水平的组合做为一个测试用例
(6) 加上你认为可疑且没有在表中出现的组合
二、如何选择正交表
考虑因素(变量)的个数
考虑因素水平(变量的取值)的个数
考虑正交表的行数
取行数最少的一个
三、设计测试用例时的三种情况
(1)因素数(变量)、水平数(变量值)相符
(2)因素数不相同
(3)水平数不相同
四、我们来看看第一种情况:
(1)因素数与水平数刚好符合正交表
我们举个例子:(图4)
这是个人信息查询系统中的一个窗口。
我们可以看到要测试的控件有3个:姓名、身份证号码、手机号码,也就是要考虑的因素有三个;而每个因素里的状态有两个:填与不填。
选择正交表时分析一下:
1、表中的因素数>=3;
2、表中至少有3个因素数的水平数>=2;
3、行数取最少的一个。
从正交表公式中开始查找,结果为:
L4(23)
变量映射:(图5)
测试用例如下:
1:填写姓名、填写身份证号、填写手机号
2:填写姓名、不填身份证号、不填手机号
3:不填姓名、填写身份证号、不填手机号
4:不填姓名、不填身份证号、填写手机号
增补测试用例
5:不填姓名、不填身份证号、不填手机号
从测试用例可以看出:如果按每个因素两个水平数来考虑的话,需要8个测试用例,而通过正交实验法进行的测试用例只有5个,大大减少了测试用例数。
用最小的测试用例集合去获取最大的测试覆盖率。
(2)因素数不相同。