La prueba de matriz ortogonal es una técnica de prueba de caja negra sistemática y basada en estadísticas que se emplea en el campo de las pruebas de software . [1] [2] Este método es particularmente valioso en escenarios donde la cantidad de entradas a un sistema es lo suficientemente sustancial como para hacer que las pruebas exhaustivas sean poco prácticas.
Descripción general
Las pruebas de matriz ortogonal funcionan sobre la premisa de seleccionar un subconjunto de casos de prueba de un gran conjunto de entradas potenciales. Esta selección se basa en métodos estadísticos para garantizar que el subconjunto elegido represente todo el espacio de entrada. Como resultado, se pueden identificar errores graves y, al mismo tiempo, se reduce en gran medida la cantidad de pruebas necesarias para hacerlo.
Beneficios
- Tiempo de ciclo de prueba reducido : al seleccionar estratégicamente los casos de prueba, el proceso de prueba se vuelve más eficiente, lo que genera ahorro de tiempo.
- Análisis simplificado : la naturaleza estructurada de las pruebas de matrices ortogonales hace que el análisis sea sencillo y menos complejo.
- Casos de prueba equilibrados : esta técnica garantiza que los casos de prueba estén bien equilibrados, lo que facilita el aislamiento de defectos y la evaluación del rendimiento.
- Ahorro de costos : ofrece una ventaja de costos significativa sobre las pruebas por pares, lo que lo convierte en una opción económica para probar sistemas de software a gran escala.
Contras
- Aplicabilidad limitada : esta técnica es más eficaz cuando el número de entradas es relativamente pequeño. En casos con un número extremadamente grande de entradas, puede no ser tan eficiente.
- Implementación compleja : el diseño adecuado de matrices ortogonales requiere una buena comprensión de los principios estadísticos, lo que puede suponer un desafío para algunos equipos de pruebas.
- Puede pasar por alto casos extremos específicos : si bien las matrices ortogonales están diseñadas para cubrir una amplia gama de escenarios, es posible que no capturen casos extremos muy específicos que podrían ser cruciales en ciertas aplicaciones.
Aplicaciones
- Pruebas de interfaz de usuario : las pruebas de matriz ortogonal se utilizan para evaluar la interfaz de usuario de las aplicaciones de software. Ayudan a identificar anomalías e inconsistencias relacionadas con la interfaz.
- Prueba del sistema : se utiliza para validar la funcionalidad de sistemas completos, garantizando que funcionen según lo especificado en sus requisitos.
- Pruebas de regresión : las pruebas de matriz ortogonal son efectivas para detectar regresiones y garantizar que las nuevas actualizaciones o modificaciones no introduzcan consecuencias no deseadas.
- Prueba de configuración : esta técnica es valiosa para evaluar diferentes configuraciones de software, garantizando la compatibilidad entre diversos entornos.
- Pruebas de rendimiento : se pueden aplicar para evaluar las características de rendimiento de los sistemas de software, ayudando a identificar posibles cuellos de botella o problemas de rendimiento.
Principio de ortogonalidad
Las pruebas de matrices ortogonales funcionan en base a algo llamado matrices ortogonales . [3] Estas son listas organizadas de diferentes factores. Cuando las usamos, nos aseguramos de que los resultados que obtenemos de cada factor no estén conectados ni relacionados. Esto significa que cada prueba nos brinda información nueva y única. Esta forma de organizar las entradas nos ayuda a evitar la repetición de pruebas y a obtener la misma información con la menor cantidad de experimentos .
Vector ortogonal
El concepto de vectores ortogonales en matrices ortogonales es fundamental para comprender las pruebas de matrices ortogonales. Los vectores ortogonales poseen propiedades clave:
- Información única : cada vector imparte información distinta de cualquier otro vector en la secuencia, evitando así la redundancia.
- Separabilidad : mediante la adición lineal, las señales se pueden separar fácilmente.
- Independencia estadística : cada vector es estadísticamente independiente de los demás, lo que significa una falta de correlación entre ellos.
- Suma resultante : cuando se somete a una adición lineal, el resultado es la suma aritmética de los componentes individuales.
Referencias
- ^ Pressman, Roger S. (2005). Ingeniería de software: un enfoque práctico . Serie McGraw-Hill sobre informática (6.ª ed.). Boston: McGraw-Hill. ISBN 978-0-07-285318-6.
- ^ Phadke, Madhav S.; Phadke, Kedar M. (enero de 2014). "Utilización del diseño de experimentos para reducir el coste de las pruebas de sistemas de TI". Simposio sobre fiabilidad y mantenibilidad de 2014. IEEE. págs. 1–6. doi :10.1109/rams.2014.6798451. ISBN. 978-1-4799-2848-4.S2CID8081137 .
- ^ "¿Qué es la prueba de matriz ortogonal? (Ejemplo)". www.guru99.com . 2023-09-30 . Consultado el 2023-10-05 .
Enlaces externos
- Rao, Calyampudi Radhakrishna (2009). "Matrices ortogonales". Scholarpedia . 4 (7): 9076. Código bibliográfico : 2009SchpJ...4.9076R. doi : 10.4249/scholarpedia.9076 .
- Delius, Gustav W (mayo de 2004). "Matrices ortogonales (diseños de Taguchi)". Universidad de York.
- Kuhfeld, Warren F. "Orthogonal Arrays". SAS Institute Inc.
SAS ofrece un catálogo de más de 117.000 matrices ortogonales.
- Phadke, Madhav S. "Planning Efficient Software Tests". Phadke Associates, Inc. Archivado desde el original el 25 de abril de 2012. Consultado el 7 de octubre de 2011. Numerosos
artículos sobre el uso de matrices ortogonales para pruebas de software y sistemas.
- "Software rdExpert para pruebas de matrices ortogonales". Phadke Associates, Inc. Archivado desde el original el 14 de enero de 2011.
Conjunto de herramientas comerciales para pruebas de matrices ortogonales.
