很多專案在討論測試是否可以結束的時候，往往是只關注了測試發現的缺陷有多少？缺陷的嚴重級別分布如何？測試發現的缺陷關閉情況如何？而忽略了乙個前提，即測試的投入是否充分？
如何量化測試的投入呢？我們可以從測試用例的密度，測試投入的工作量，測試的工期，測試的人數等多個方面來度量測試的投入，可以參見圖一中候選的測試投入的度量元。
圖一：測試投入與產出的候選度量元
哪個度量元更合適呢？如何判斷選擇哪個度量元是合適的呢？
度量的投入決定了度量的產出！我們可以根據這個法則來判斷選擇哪個度量元是合適的。即可以嘗試採集多個專案的上述度量元，採集了度量資料後，和測試產出的度量元做乙個相關性分析，看看是否與測試的產出是相關的，如果是相關的，則可以選擇該度量元作為測試投入的度量元，否則就放棄之。
圖二 ：系統測試用例密度與系統測試缺陷密度的散點圖
圖二中的系統測試用例密度就是乙個合適的測試投入的度量元。
圖三：缺陷逃逸率與測試工作量/開發工作量的散點圖
圖三中的缺陷逃逸率與測試工作量/開發工作量都不是合適的度量元。當然在這家公司不合適不代表在其他公司就不合適。
在其他外部條件相同的情況下，測試投入充分的前提下：
測試發現的缺陷越多，說明**的質量越差；
測試發現的缺陷越少，說明**的質量越好；
什麼算是測試投入充分呢？
請看如下圖四的散點圖：
圖四：千行**測試投入與測試缺陷密度的散點圖
在上圖中當測試投入的工作量達到8人天/kloc時，測試的缺陷密度達到趨於平穩的狀態，即此時再加大測試投入時，發現的bugs已經趨於平穩了，此時可以不用再測試了，也就意味著測試投入的工作量充分了！
測試過程中的常用度量元
序號 優先順序 度量物件 度量元 度量單位 採集週期 採集 計算方法 分析方法 作用11 使用者發現的各型別的缺陷 缺陷個數 個交付階段 直接統計 80 20分析 對缺陷型別按缺陷個數排序，找出客戶發現的最多的20 的缺陷型別 分析客戶的關注點是什麼？為什麼客戶能發現這些型別的缺陷，為什麼我們沒有 ...
測試過程分析的15個常用度量元
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測試過程分析的15個常用度量元
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