Autoren
Wenjun Bao, PhD, JMP-Manager für Entwicklungstests, SAS
Joseph Morgan, Senior Software Developer bei JMP, SAS Joseph Morgan
JMP Genomics bietet Wissenschaftlern eine hochentwickelte statistische Softwareumgebung zur Analyse großer Datenmengen, die aus Genomik- und Genetikstudien stammen. JMP Genomics bietet derzeit über 200 Analyseverfahren (APs) an. Auf jeden AP wird über eine grafische Benutzeroberfläche (GUI) zugegriffen. Diese APs bieten eine Vielzahl von Optionen, die über eine Vielzahl von GUI-Steuerelementen aufgerufen werden können, sodass Benutzer die Analyse leicht an die verfügbaren Daten anpassen können. Die Validierung dieser Verfahren kann angesichts der Komplexität der Schnittstellen und der kombinatorischen Natur der verfügbaren Optionen sehr zeitaufwändig sein. Zum Beispiel besteht der ANOVA-Analyse-AP aus 21 GUI-Steuerelementen, wobei jedes Steuerelement zwei bis 15 Optionen bietet. Umfassende Tests würden etwa 17 Milliarden Testszenarien erfordern. Wenn wir davon ausgehen, dass jedes Szenario fünf Sekunden für die Durchführung und Auswertung des Tests benötigt, wären ungefähr 2651 Jahre erforderlich, um einen Testsatz abzuschließen. Umfassende Tests sind daher nicht möglich. Glücklicherweise können faktordeckende Designs verwendet werden, um die erforderliche Anzahl von Testszenarien drastisch zu reduzieren, ohne die Testqualität zu beeinträchtigen. Tatsächlich kann dieser Ansatz zum Ableiten von Testszenarien für die Validierung von Software fast genauso effektiv sein wie umfassende Tests, jedoch zu erheblich niedrigeren Kosten. Infolgedessen spielen Faktoren, die das Design von Designs und die Äquivalenzverteilung berücksichtigen, eine zentrale Rolle bei der Verbesserung der Effizienz und Effektivität der JMP-Genomics-Validierung.
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