ma dernière entrée de blog discuté en utilisant un tableau couvrant pour tester les préférences pour la plate-forme catégorique. Bien que l'espoir soit que tous les tests réussissent, dans ce blog, nous examinons ce que nous pouvons faire lorsqu'un de ces tests échoue. Lorsque vous utilisez «Créer une table» après avoir créé une conception dans la plate-forme Covering Array, vous devez faire attention à deux éléments importants: la première colonne avec les valeurs manquantes intitulées «Réponse» et un script de tableau appelé «Analyse». La colonne Réponse utilise les valeurs 1 et 0 pour indiquer si une exécution particulière a réussi ou non, en fonction de ce que nous mesurons. Pour la plate-forme catégorique, une valeur de 1 serait enregistrée si la plate-forme se comporte comme prévu et de 0 si une défaillance quelconque est détectée. Le script "Analyse" doit être utilisé une fois la colonne Réponse renseignée.
Lors de l'exécution du test, nous observons idéalement tous les 1 dans la colonne Réponse. Dans le tableau de données fourni sur le Échange de fichiers , J’ai parcouru et collecté des données hypothétiques: chacune des pistes réussies sauf la dernière. Que faisons-nous avec cet échec? Il serait bien de limiter les causes potentielles.
Une analyse
Le premier endroit à rechercher une cause serait si un seul facteur pouvait avoir causé l'échec. Etant donné que chaque option de préférence apparaît sur plusieurs lignes et que tout le reste est passé, ce n'est pas un facteur unique qui cause le problème. Le prochain candidat probable serait une cause à 2 options. Nous avons 45 Choisissez 2 = 990 combinaisons différentes à 2 options dans cette ligne. Cela ne semble pas très instructif. Cependant, bon nombre de ces combinaisons apparaissent ailleurs dans la conception et la plate-forme a passé ces tests, ce qui permet de les éliminer comme causes potentielles. Parcourir la liste des causes potentielles et éliminer celles qui sont apparues ailleurs serait une tâche fastidieuse - c'est ce que le script d'analyse prend en charge pour nous. Lancer ce script:
Le rapport d'analyse indique les causes potentielles de l'échec, qui sont considérablement réduites des 990 paires contenues dans la ligne contenant un échec à 16 seulement. De plus, les tests ont été simplifiés pour avoir des paires à vérifier.
N'importe quel type d'information rendrait ce processus encore plus facile. Dans notre exemple, le testeur sait que les «Choix de test ChiSquare» ont été récemment mis à jour et peut d'abord examiner ces 2 cas. Il est à noter que cliquer sur l'une des causes potentielles met en évidence la ligne d'échec et les colonnes qui lui correspondent. Ceci est utile si vous utilisez plusieurs lignes et / ou colonnes et que vous souhaitez un moyen rapide de pouvoir sous-définir le tableau.
Dernières pensées
Nous sommes passés d’une tâche consistant à tester des préférences qui semblaient impossibles à une solution offrant une couverture raisonnable en seulement 16 points. Nous pourrions aller encore plus loin en créant un réseau couvrant de niveau 3 - avec quelques optimisations, j'ai trouvé un modèle comportant 65 analyses (et la couverture 4 dépassant 96%). Les contraintes pour lesquelles certaines combinaisons ne peuvent pas être combinées peuvent également être gérées par des combinaisons non autorisées. Avez-vous de la chance en utilisant des tableaux de couverture dans votre propre travail? Laissez-moi un commentaire et laissez-moi savoir. Merci d'avoir lu!
