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直交表は「有効」であっても「万能」ではない(2)

最近は直交表というキーワードでこのブログにたどり着く方も多いかと思います。僕も同じく徘徊している一人ですから。

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HAYST法/直交表に関する教育や実践での問題 by つれづれなる技術屋日記



HAYST法の推進者からは、更に数の多い因子への対応法の話が出る。つまり、そのままだとより大きなサイズの直交表を小さなサイズの表にする手法の話。頭では理解できるものの、上記の抵抗感と同様にふと疑問が湧いてしまう。抵抗感は何かと以前から考えていたが、”直交性”が保てるかとの疑問かもと思うようになった。
”直交性”は相関の逆数で、大きければ大きいほど直交表としてはいいと言える。ただし、具体的な算出方法が思いつかない。2つの因子で、各因子の水準が数値なら出来なくはない。が、因子が増えると計算が面倒。まして、水準が離散的とかOn/Offのようなケースをどう考えたらいいのか???

直交表を組み合わせで利用するときのメリットは2因子間、3因子間といった多因子間の組み合せ網羅率100%な組み合わせを効率的に作成できる、といったことだと思っています。なので、「直交表としてよい」という指標としては例えば「2因子間網羅率」だとか「3因子間網羅率」でいいのかな、と。もちろん、網羅率だけを品質の指標として使うのは危険であり、直交表やHAYST法が万能ではないというのはそのためである。

6)HAYST法を救世主・絶対視する人達の存在。 HAYST法の推進者がそうだとは思わないが、HAYST法や直交表でテスト件数が相当減るとか品質が上がると思っている人達がいる。従来のテストを行う事自体を否定する事すらある。

直交表やHAYST法という名前だけが一人歩きしてしまったり、「直交」といういかにも数学的な用語がついていることから、ブログの著者が指摘するような危惧はぬぐえない。僕の認識としては、勘や経験だけで考えるよりも効率的に、効果的にテストケースが作成できる、といったイメージは持っています。品質が上がるというのはどちらかというと間接的な効果くらいかな、と。

よし。これからも、ブログのタイトル通り、日々勉強と反芻を繰り返していくぞ。そして実務にも活かしたい!

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