Classification Tree Technique Là Gì?
Về mặt khái niệm, cây phân loại – classification tree là cách để kiểm tra sự kết hợp có giới hạn của các yếu tố. Chúng cho phép người kiểm thử kiểm tra một số yếu tố nhiều hơn những yếu tố khác. Mô hình cơ bản là một biểu diễn đồ hoạ của các yếu tố và các tuỳ chọn cho từng yếu tố, thường được chuẩn bị bằng cách sử dụng phân vùng tương đương. Ngoài ra còn có các quy tắc kết hợp yếu tố và tùy chọn, bao gồm mức độ kết hợp để đạt được giữa các yếu tố nhất định (ví dụ: tất cả bộ ba cho ba yếu tố, nhưng chỉ các cặp cho các yếu tố khác).
Như với mảng trực giao – orthogonal arrays, hay các loại bảng pairwise khác, tiêu chí về mức độ phù hợp là bạn phải có mỗi hàng được biểu diễn trong ít nhất một phép thử.
Cũng như pariwise testing, giả thuyết lỗi là mức độ bao phủ này là đủ. Sự khác biệt là chúng ta có thể có các mức độ bao phủ khác nhau tuỳ thuộc vào các yếu tố. Chúng ta có thể có các yếu tố được kết hợp trong tất cả các cặp đôi, tất cả các bộ ba, tất cả các bộ tứ hoặc thậm chí các sự kết hợp bậc cao hơn. Tất nhiên, càng có nhiều kết hợp bậc cao, bảng càng lớn và càng nhiều bài kiểm tra.
Xây Dựng Các Bài Kiểm Thử Bằng Kỹ Thuật Cây Phân Loại
Để xây dựng các bài kiểm thử bằng kỹ thuật Cây phân loại, hãy cùng xem xét ví dụ sau đây. Đây là phần setting cho font chữ trong Microsoft Word.
Bây giờ chúng ta cần xác định các quy tắc để kết hợp các phân loại. Bạn có muốn cặp của tất cả các yếu tố? Bộ ba của một số yếu tố? Có loại trừ nào không, tức là các lớp không thể kết hợp? Khi bạn đã hoàn thành việc đó, bạn tạo các trường hợp thử nghiệm (sử dụng tool). Nó sẽ tạo một bảng, giống như mảng trực giao.
Hình dưới đâyy hiển thị cây phân loại mà đượcvẽ bằng công cụ CTE XL để giải quyết các vấn đề về tương tác thuộc tính font chữ. Bạn có thể xem font chữ đó là gốc của cây. Chúng ta có size, style, strikethrough, height, and caps là các phân loại. Mỗi phân loại có từ 3 lớp trở lên.
Bảng dưới đây trên hiển thị bảng test case được tạo cho tất cả các cặp. Có 14 hàng trong bảng. Hàng đầu tiên cho biết chúng ta nên kiểm tra a small (8 point) font with regular style, double strikethrough, subscript height, và all caps.
Tại thời điểm này, chúng ta thực sự chưa làm được bất cứ điều gì mà chúng ta không thể làm được bằng thử nghiệm theo cặp. Tuy nhiên, trong hình dưới đây, bạn sẽ thấy điều gì đó mà chúng ta không thể làm được bằng các kỹ thuật kiểm tra theo cặp. Ở đây, chúng ta thấy bảng và cây là kết quả khi nó được yêu cầu công cụ tạo ra gấp ba lần kích thước, chiều cao và giới hạn cũng như tất cả các cặp trên tất cả các yếu tố.
Khả Năng Áp Dụng
Việc tạo cây phân loại giúp Nhà phân tích kiểm thử xác định các tham số (classifications) và các phân vùng (classes) tương đương mà chúng quan tâm. Phân tích sâu hơn về sơ đồ cây phân loại cho phép xác định các giá trị biên có thể có và xác định các kết hợp đầu vào nhất định được quan tâm cụ thể hoặc có thể được giảm bớt (ví dụ: vì chúng không tương thích). Cây phân loại kết quả sau đó có thể được sử dụng để hỗ trợ phân vùng tương đương, phân tích giá trị biên hoặc kiểm tra theo cặp.
Hạn Chế/ Khó Khăn
Khi số lượng classifications và/hoặc classes tăng lên, sơ đồ sẽ trở nên lớn hơn và khó sử dụng hơn. Ngoài ra, Kỹ thuật cây phân loại không tạo ra các trường hợp thử nghiệm hoàn chỉnh mà chỉ thử nghiệm các kết hợp dữ liệu. Nhà phân tích kiểm thử phải cung cấp kết quả cho từng tổ hợp kiểm thử để tạo ra các trường hợp kiểm thử hoàn chỉnh.
Mức Độ Bao Phủ
Các trường hợp kiểm thử có thể được thiết kế để đạt được. Ví dụ, mức độ bao phủ lớp tối thiểu (nghĩa là tất cả các giá trị trong một classification được kiểm tra ít nhất một lần). Nhà phân tích kiểm thử cũng có thể quyết định thực hiện các kết hợp theo cặp hoặc sử dụng các loại thử nghiệm tổ hợp khác, ví dụ: three-wise.
Loại Lỗi Phát Hiện
Các loại lỗi được tìm thấy phụ thuộc vào (các) kỹ thuật mà cây phân loại hỗ trợ (tức là phân vùng tương đương, phân tích giá trị biên hoặc kiểm thử theo cặp).