Autoren
Wenjun Bao, PhD, JMP-Manager für Entwicklungstests, SAS
Joseph Morgan, JMP Senior Software Developer, SAS Joseph Morgan
JMP Genomics bietet Wissenschaftlern eine hochentwickelte statistische Softwareumgebung zur Analyse großer Datensätze aus Genomik- und Genetikstudien. JMP Genomics bietet aktuell über 200 Analyseverfahren (APs). Der Zugriff auf jedes AP erfolgt über eine grafische Benutzeroberfläche (GUI). Diese APs bieten eine Vielzahl von Optionen, die über verschiedene GUI-Steuerelemente zugänglich sind und es dem Benutzer ermöglichen, eine Analyse einfach an die verfügbaren Daten anzupassen. Die Validierung dieser Verfahren kann aufgrund der Komplexität der Benutzeroberflächen und der kombinatorischen Natur der verfügbaren Optionen sehr zeitaufwändig sein. Beispielsweise besteht das AP der Varianzanalyse (ANOVA) aus 21 GUI-Steuerelementen, wobei jedes Steuerelement zwei bis 15 Optionen bietet. Für umfassende Tests wären etwa 17 Milliarden Testszenarien erforderlich. Geht man davon aus, dass jedes Szenario fünf Sekunden für die Durchführung und Auswertung des Tests benötigt, bräuchte man für die Durchführung eines Testsatzes etwa 2651 Jahre. Daher sind umfassende Tests nicht möglich. Glücklicherweise können Faktorabdeckungsdesigns verwendet werden, um die erforderliche Anzahl von Testszenarien drastisch zu reduzieren, ohne die Testqualität zu beeinträchtigen. Tatsächlich kann dieser Ansatz zur Ableitung von Testszenarien für die Softwarevalidierung fast genauso effektiv sein wie umfassende Tests, jedoch zu deutlich geringeren Kosten. Daher spielen Faktorüberdeckungsdesigns und Äquivalenzpartitionierung eine zentrale Rolle bei der Verbesserung der Effizienz und Effektivität der JMP Genomics-Validierung.
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