正交試驗設計法是從大量的試驗點中挑選出適量的、有代表性的點，應用一句伽羅瓦理論匯出的「正交表」，合理地安排試驗的一種科學的試驗設計方法，是研究多因素，多水平的一種設計方法。它是根據正交性從全面試驗中挑選出部分有代表性的點進行試驗，這些代表性的點具有「均勻分散、齊整可比」的特點，正交試驗是一種基於正交表的，高效率、快速、經濟的試驗設計方法。
正交試驗分析法包括以下常用術語：
（1）指標：通常把判斷試驗結果優劣的標準叫做試驗的指標
（2）因子：是指所有影響試驗指標的條件
（3）因子的狀態：是指影響試驗因子的因素，也稱之為因子的水平
正交表的表示形式：lr（mn）
（1）n表示因子數，正交表中列的個數
（2）m表示水平數，也稱為狀態，單個因子能取得的值最大個數
（3）r表示行數，正交表中行的數量，也是測試用例的個數
行數r=(m-1)*n+1，這是等水平正交表，如l4(23)
代表測試用例4=(2-1)*3+1，對於非等水平的正交表，表示形式為lr(mn,pq)，
行數r=(m-1)*n+(p-1)*q+1
正交試驗分析法的步驟如下：
（1）提取功能說明，構造因子——狀態表
分析需求說明書，通過需求說明書提取影響該功能的因子以及每個因子可能取值的最大數，即因子狀態
（2）加權篩選，生成因素分析表
計算各因子和狀態的權值，刪去一部分權值較小即重要性較小的因子或狀態，使最後生成的測試用例集縮減到允許範圍（此步驟很重要）
（3）畫出布林圖
如果各個因子的狀態數是不統一的，幾乎不可能出現均勻的情況，必選先用邏輯命令來組合各因子的狀態，作出布林圖
（4）查詢最接近的相應階數的正交表
根據布林圖選擇最接近的相應階數的正交表，實際的測試工作中，因子和因子狀態很難與正交表完全符合，所以只能選擇乙個階數最接近的正交表
（5）將實際的因子和狀態帶入正交表中，得到最終的正交表
選擇好正交表後，應該將實際的因子和因子水平帶入正交表中，此時可能出現以下三種情況：
第一種：因子的狀態數正好和正交表的狀態數相等，那麼此時只需要直接替換正交表中的值即可
第二種：因子的狀態數多於正交表中的狀態數，那麼此時需要先將多餘的狀態合併，代入正交表中，然後再將合併的中間狀態展開
第三種：因子的狀態數少於正交表中的狀態數，那麼只要將正交表中多出來的狀態，使用實際狀態中的任意值替換即可
(6)利用正交表每行資料構造測試用例
在使用實際因子和狀態替換過的正交表中的每一行，選擇資料構造測試用例即可
舉個例子：乙個資料庫查詢系統的測試
步驟一：構造因子——狀態表
狀態\因子
a查詢類別
b查詢方式
c元胞類別
d列印方式1功能
簡單門終端顯示2結構
組合功能塊
圖形顯示
3邏輯符合
條件行式列印
步驟二：加權篩選
將列印方式和查詢類別中的邏輯符合刪掉，不進行分析，加權篩選後的表如下
狀態\因子
a查詢類別
b查詢方式
c元胞類別1功能
簡單門2結構
組合功能塊3條件
使用字母表示因素分析表中各種因子和狀態如下
狀態\因子
a查詢類別
b查詢方式
c元胞類別1a1
b1c12a2
b2c23b3
步驟三：畫出布林圖
步驟四：選擇正交表
根據因子與狀態數，選擇l4(23)，把21，22，23作為因子，代入正交表如圖
狀態\因子
2122231
a131c12
a231c23
a1b3c24
a2b3
c1將中間結點展開如圖
狀態\因子
2122231
a1b1c12
a1b2c13
a2b1c24
a2b2c25
a1b3c26
a2b3
c1步驟五：根據每行寫出測試用例，不詳細描述了
正交試驗與等價類的優缺點很像，優點都是用部分有代表性的點去覆蓋需求，避免窮舉產生大量用例；缺點則是因為犧牲了一定的覆蓋率；但是在時間不充分，相同邏輯的用例龐大時，採取這種高效率的方式是價效比最高的
使用正交試驗發現過的bug就是在後台系統大量的組合搜尋時，部分組合沒有生效導致的bug，不值一提
正交試驗很少使用，一般是用在後台系統的搜尋列表中，因為後台的搜尋往往搜尋條件很多，需要測試組合搜尋，但是排列組合非常多，因此採用正交試驗是最好選擇。因為正交試驗是犧牲一定覆蓋率的，所以進行步驟二（加權篩選）時，十分重要，要對這個業務有一定的理解，從而剔除一些少用的搜尋條件，不要減少權重高的組合條件，這樣即使上線後發現的bug也是無需過分的緊張的
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