การวิเคราะห์ค่าขอบเขตและการแบ่งส่วนความเท่าเทียมกัน

การทดสอบอย่างละเอียดถี่ถ้วนนั้นทำได้ยากเนื่องจากข้อจำกัดด้านเวลาและการจัดเรียง การแบ่งส่วนสมมูลและการวิเคราะห์ค่าขอบเขตช่วยแก้ปัญหานี้ได้โดยการจัดกลุ่มping ใช้ข้อมูลป้อนเข้าที่คล้ายคลึงกันและกำหนดเป้าหมายที่ขอบเพื่อให้ครอบคลุมมากขึ้นด้วยจำนวนเคสที่น้อยลง

การแบ่งส่วนความเท่าเทียมกันคืออะไร?

การแบ่งส่วนความเท่าเทียมกัน การแบ่งกลุ่มตามค่าเทียบเท่า (หรือเรียกอีกอย่างว่า Equivalence Class Partitioning หรือ ECP) ​​เป็นเทคนิคแบบกล่องดำที่แบ่งข้อมูลอินพุตออกเป็นกลุ่มที่มีค่าเทียบเท่ากัน ผู้ทดสอบจะเลือกตัวแทนหนึ่งตัวต่อกลุ่ม โดยสมมติว่าซอฟต์แวร์ทำงานเหมือนกันสำหรับทุกสมาชิกในกลุ่ม

• แบ่งโดเมนอินพุตออกเป็นกลุ่มความเท่าเทียมกันที่ถูกต้องและไม่ถูกต้อง
• ใช้ได้กับทุกกรณี ระดับการทดสอบ—หน่วย การบูรณาการ ระบบ และการยอมรับ

การวิเคราะห์ค่าขอบเขตคืออะไร?

การวิเคราะห์มูลค่าขอบเขต (BVA)หรือที่เรียกว่าการตรวจสอบช่วงค่า จะตรวจสอบความถูกต้องของค่าสุดขั้วแต่ละระดับความเท่าเทียมกัน เนื่องจากข้อบกพร่องมักกระจุกตัวอยู่ที่ขอบเขตของช่วงค่า BVA จึงมุ่งเป้าไปที่ประเด็นสำคัญ 5 ประการ:

1. วางหลักประกันขั้นต่ำ
2. เกินกว่าขั้นต่ำเท่านั้น
3. ค่าเล็กน้อย
4. ต่ำกว่าค่าสูงสุดเพียงเล็กน้อย
5. สูงสุด

BVA เป็นส่วนเสริมของการแบ่งกลุ่มตามความเท่าเทียมกัน: เมื่อกำหนดคลาสแล้ว ค่าขอบเขตของคลาสจะปรากฏขึ้นพร้อมกับค่าที่คลาดเคลื่อนไปหนึ่งค่าและข้อผิดพลาดที่ขอบ

เหตุใดจึงต้องใช้การแบ่งส่วนสมมูลและการวิเคราะห์ค่าขอบเขต?

การเลือกชุดทดสอบอย่างชาญฉลาดเป็นสิ่งสำคัญเมื่อจำนวนชุดทดสอบมีมากเกินกว่าที่จะทดสอบได้อย่างครบถ้วน เทคนิคเหล่านี้มีข้อดีสามประการ:

1. บีบอัดข้อมูลชุดทดสอบขนาดใหญ่ให้เป็นส่วนย่อยที่จัดการได้ง่ายขึ้น
2. กำหนดหลักเกณฑ์ที่ชัดเจนสำหรับการเลือกข้อมูลทดสอบโดยไม่ลดทอนประสิทธิภาพ
3. เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องใช้การคำนวณอย่างหนักและมีตัวแปรเชิงตัวเลขจำนวนมาก

วิธีการดำเนินการแบ่งกลุ่มความเท่าเทียมกัน (ตัวอย่าง)

• พิจารณาช่องข้อความสั่งพิซซ่าด้านล่างนี้
• จำนวน 1–10 ถูกต้อง และจะแสดงข้อความแจ้งว่าสำเร็จ
• จำนวนสินค้าตั้งแต่ 11–99 ไม่ถูกต้อง ทำให้เกิดข้อผิดพลาด “สั่งพิซซ่าได้เพียง 10 ชิ้นเท่านั้น”.

เงื่อนไขการทดสอบ:

1. ตัวเลขใดๆ ที่มากกว่า 10 ถือว่าไม่ถูกต้อง
2. ตัวเลขใดๆ ที่ต่ำกว่า 1 ถือว่าไม่ถูกต้อง
3. Numbers ข้อ 1–10 ถือว่าถูกต้อง
4. ตัวเลขสามหลักใดๆ เช่น -100 ถือว่าไม่ถูกต้อง

การทดสอบทุกค่าทำให้เกิดกรณีมากกว่า 100 กรณี การแบ่งกลุ่มตามความเท่าเทียมกันจะจัดกลุ่มโดเมนออกเป็นกลุ่มที่มีพฤติกรรมเหมือนกัน

กลุ่มเหล่านี้เรียกว่า คลาสเทียบเท่าเลือกค่าหนึ่งค่าต่อคลาส หากค่านี้ผ่าน ค่าอื่นๆ ก็จะผ่านทั้งหมด หากค่านี้ไม่ผ่าน ค่าทั้งหมดในคลาสนั้นก็จะล้มเหลว

วิธีดำเนินการวิเคราะห์ค่าขอบเขต (ตัวอย่าง)

โดยใช้ฟิลด์ Pizza เดียวกัน BVA จะตรวจสอบขอบของพาร์ติชันแทนที่จะตรวจสอบค่าที่กำหนดไว้ ผู้ทดสอบจะประเมินค่า 0, 1, 10 และ 11 ซึ่งครอบคลุมขอบเขตที่ถูกต้องและไม่ถูกต้อง

สำหรับอินพุตที่ยอมรับค่า 1 ถึง 10 กรณีทดสอบขอบเขตมีดังนี้:

สถานการณ์ทดสอบ Descriptไอออน	ผลลัพธ์ที่คาดหวัง
ค่าขอบเขต = 0	ระบบไม่ควรยอมรับ
ค่าขอบเขต = 1	ระบบควรยอมรับ
ค่าขอบเขต = 2	ระบบควรยอมรับ
ค่าขอบเขต = 9	ระบบควรยอมรับ
ค่าขอบเขต = 10	ระบบควรยอมรับ
ค่าขอบเขต = 11	ระบบไม่ควรยอมรับ

การแบ่งส่วนสมมูลเทียบกับการวิเคราะห์ค่าขอบเขต

ทั้งสองวิธีช่วยลดปริมาณการทดสอบ แต่แตกต่างกันที่จุดเน้นและระยะเวลา

แง่มุม	การแบ่งส่วนความเท่าเทียมกัน	การวิเคราะห์มูลค่าขอบเขต
โฟกัส	กลุ่มของปัจจัยนำเข้าที่เทียบเท่ากัน	ขอบของแต่ละกลุ่ม
การเลือกข้อมูล	หนึ่งค่าต่อคลาส	ค่าต่ำสุด, ค่าใกล้เคียงค่าต่ำสุด, ค่าปกติ, ค่าใกล้เคียงค่าสูงสุด, ค่าสูงสุด
เหมาะสำหรับ	ลดจำนวนเคสที่ซ้ำซ้อน	การตรวจจับข้อบกพร่องที่คลาดเคลื่อนไปหนึ่งตำแหน่ง
สั่งซื้อ	นำไปใช้ก่อน	นำไปใช้ถัดไป

ตัวอย่าง: การตรวจสอบความถูกต้องของช่องรหัสผ่าน

ช่องป้อนรหัสผ่านที่รับอักขระได้ 6 ถึง 10 ตัว จะแบ่งออกเป็นสามส่วน ได้แก่ 0-5, 6-10 และ 11-14 โดยแต่ละส่วนจะให้ผลลัพธ์ที่เท่ากัน

#	สถานการณ์ทดสอบ	ผลลัพธ์ที่คาดหวัง
1	ป้อนอักขระ 0 ถึง 5 ตัว	ระบบไม่ควรยอมรับ
2	ป้อนอักขระ 6 ถึง 10 ตัว	ระบบควรยอมรับ
3	ป้อนอักขระ 11 ถึง 14 ตัว	ระบบไม่ควรยอมรับ

แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการแบ่งส่วนความเท่าเทียมกันและ BVA

ปฏิบัติตามแนวทางเหล่านี้เพื่อรักษาระดับความครอบคลุมให้แข็งแกร่งในขณะที่ควบคุมจำนวนการตรวจ:

• จัดทำแผนที่โดเมนทุกโดเมน: แสดงรายการพาร์ติชันที่ถูกต้อง ไม่ถูกต้อง และกรณีพิเศษก่อน
• ทดสอบทั้งสองด้านของแต่ละขีดจำกัด: รวมค่าทั้งด้านในและด้านนอกเพื่อตรวจจับข้อผิดพลาดที่เกิดจากการคลาดเคลื่อนไปหนึ่งค่า
• ผสมผสานเทคนิคต่างๆ: ใช้ร่วมกับตารางการตัดสินใจหรือการทดสอบการเปลี่ยนสถานะสำหรับตรรกะที่ซับซ้อน
• ทำการทำงานอัตโนมัติสำหรับกรณีพิเศษ: กำหนดค่าขอบเขตให้เป็นพารามิเตอร์เพื่อให้ชุดการทดสอบการถดถอยทำงานได้อย่างสม่ำเสมอ

ประเด็นที่สำคัญ

• การแบ่งกลุ่มตามความเท่าเทียมกันจะจัดกลุ่มข้อมูลป้อนเข้าที่คล้ายคลึงกัน โดยให้ค่าเดียวต่อกลุ่มก็เพียงพอแล้ว
• การวิเคราะห์ค่าขอบเขต (Boundary Value Analysis) ตรวจสอบความถูกต้องของขอบเขตการแบ่งส่วนและขอบที่ถูกต้อง/ไม่ถูกต้อง
• ทั้งสองเป็นเทคนิคแบบกล่องดำสำหรับฟิลด์ตัวเลขหรือฟิลด์ที่อิงตามช่วงค่า
• การรวมวิธีการเหล่านี้เข้าด้วยกันจะช่วยลดปริมาณการทดสอบโดยไม่ลดคุณภาพการตรวจจับข้อบกพร่อง

วิดีโอการวิเคราะห์ค่าขอบเขตและการแบ่งพาร์ติชันที่เท่ากัน

คลิก Good Farm Animal Welfare Awards หากไม่สามารถเข้าถึงวิดีโอได้

คำถามที่พบบ่อย