《表5 基于RA-TCP与T3算法间APFDc值的方差分析》

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《基于风险分析的回归测试用例优先级排序》

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进一步利用单因素方差分析[51]的方法比较在上述四个软件系统中RA-TCP与最优排序方案T3算法间的APFDc值，同时，计算出同样通过度量软件节点测试重要性而进行测试用例优先级排序的CSN-TCP[11]和Apros[50]两种算法与T3算法间APFDc值的方差分析结果．如表5所示，显著性水平设置为0.05，结果行表示两种算法间是否有显著性差异．由表5可知，RA-TCP与T3算法间APFDc值在两个软件中的P值远大于0.05，说明两种算法间没有显著性差异．通过效应量的统计判断RA-TCP与T3算法间APFDc值的差异大小可知，两个软件的效应量均较小，且在软件Joda-time和JFreechart中为0，即两算法间差异较小．同理，CSN-TCP[11]、Apros[50]与T3算法间均无显著差异，其P值均大于0.05，且两算法与T3算法间APFDc值在两个软件中的P值均小于RA-TCP，效应量均大于RA-TCP．即与其他相似的优先级排序技术相比，RA-TCP与T3算法的差异性更小，结果更相近．从算法的稳定性和有效性的结果来看，RA-TCP算法适用于检测赋值和接口类型的错误，同时作用于不同规模的测试用例套件和软件系统皆可取得较好结果．