根據我們對業務併發使用者數的定義，這500就是整個系統使用時最大的業務併發使用者數。當然，500這個數值只是表明在最高峰時刻有500個使用者登入了系統，並不表示實際伺服器承受的壓力。因為伺服器承受的壓力還與具體的使用者訪問模式相關。例如，在這500個「同時使用系統」的使用者中，考察某乙個時間點，在這個時間上，假設其中40%的使用者在較有興致地看系統公告（注意：「看」這個動作是不會對服務端產生任何負擔的），20%的使用者在填寫複雜的**（對使用者填寫的**來說，只有在「提交」的時刻才會向服務端傳送請求，填寫過程是不對服務端構成壓力的），20%部分使用者在發呆（也就是什麼也沒有做），剩下的20%使用者在不停地從乙個頁面跳轉到另乙個頁面——在這種場景下，可以說，只有20%的使用者真正對伺服器構成了壓力。因此，從上面的例子中可以看出，伺服器實際承受的壓力不只取決於業務併發使用者數，還取決於使用者的業務場景。
在實際的效能測試工作中，測試人員一般比較關心的是業務併發使用者數，也就是從業務角度關注究竟應該設定多少個併發數比較合理，因此，在後面的討論中，也是主要針對業務併發使用者數進行討論，而且，為了方便，直接將業務併發使用者數稱為併發使用者數。
（1） 計算平均的併發使用者數： c = nl/t
（2） 併發使用者數峰值： c』 ≈ c+3*根號c
公式（1）中，c是平均的併發使用者數；n是login session的數量；l是login session的平均長度；t指考察的時間段長度。
公式（2）則給出了併發使用者數峰值的計算方式中，其中，c』指併發使用者數的峰值，c就是公式（1）中得到的平均的併發使用者數。該公式的得出是假設使用者的login session產生符合泊松分布而估算得到的。
例項：
假設有乙個oa系統，該系統有3000個使用者，平均每天大約有400個使用者要訪問該系統，對乙個典型使用者來說，一天之內使用者從登入到退出該系統的平均時間為4小時，在一天的時間內，使用者只在8小時內使用該系統。
則根據公式（1）和公式（2），可以得到：
c = 400*4/8 = 200
c』≈200+3*根號200 = 242
f=vu * r / t
其中f為吞吐量，vu表示虛擬使用者個數，r表示每個虛擬使用者發出的請求數，t表示效能測試所用的時間
r = t / ts
ts為使用者思考時間
計算思考時間的一般步驟：
a、 首先計算出系統的併發使用者數
c=nl / t f=r×c
b、 統計出系統平均的吞吐量
f=vu * r / t r×c = vu * r / t
c、 統計出平均每個使用者發出的請求數量
r=u*c*t/vu
d、根據公式計算出思考時間
ts=t/r
缺陷檢測有效性百分比dde=tdft/(tdfc+tdft)×100%
其中:tdft=測試過程中發現的全部缺陷(即由測試組發現的),tdfc=客戶發現的全部缺陷(在版本交付後乙個標準點開始測量,如,半年以後)
缺陷排除有效性百分比dre=(tdct/tdft)×100%
其中:tdct=測試中改正的全部缺陷,tdft=測試過程中發現的全部缺陷
測試用例設計效率百分比tde=(tdft/ntc)×100%
其中:tdft=測試過程中發現的全部缺陷,ntc=執行的測試用例數
以下公式較適用於白盒測試
功能覆蓋率= 至少被執行一次的測試功能點數/ 測試功能點總數 （功能點）
需求覆蓋率= 被驗證到的需求數量 /總的需求數量 （需求）
覆蓋率= 至少被執行一次的測試用例數/ 應執行的測試用例總數 （測試用例）
語句覆蓋率= 至少被執行一次的語句數量/ 有效的程式**行數
判定覆蓋率= 判定結果被評價的次數 / 判定結果總數
條件覆蓋率= 條件運算元值至少被評價一次的數量 / 條件運算元值的總數
判定條件覆蓋率= 條件運算元值或判定結果至少被評價一次
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