案例：如何评价代码走查的效果？

某嵌入式软件开发公司在代码提交系统测试之前，开发人员做了单元测试，项目组中的技术负责人对所有的代码进行了评审，对代码也通过工具做了静态扫描，系统上线后仍然存在比较多的问题，因此提升质量是其过程改进的一个重要目标。开发人员对代码进行单元测试时，对发现的缺陷直接进行了修改，没有保留缺陷的度量数据。技术负责人代码走查时，有代码走查记录，积累了代码走查的缺陷数据。系统测试的数据记录比较完备。32个历史项目的数据如表1所示。如果要采取措施提升质量，首先应该从哪个作业环节入手呢？

表1 历史项目的缺陷数

项目序号	代码走查缺陷数	系统测试缺陷数	上线后缺陷数
1	8	15	1
2	69	134	10
3	53	87	5
4	95	149	13
5	17	8	1
6	32	49	6
7	69	110	5
8	30	23	4
9	154	278	27
10	55	71	6
11	16	18	3
12	36	58	3
13	61	72	7
14	72	134	6
15	43	59	6
16	65	91	4
17	82	154	17
18	45	96	6
19	39	42	3
20	15	11	1
21	77	145	9
22	60	105	9
23	69	52	3
24	135	206	18
25	9	8	1
26	129	216	13
27	21	33	2
28	19	18	2
29	26	29	2
30	34	36	3
31	34	48	3
32	12	11	1

由于单元测试没有历史数据积累，我们无从判断单元测试的质量。那就先从代码走查与系统测试开始分析。

我们可以计算：

代码走查缺陷逃逸率=（系统测试缺陷数+上线后缺陷数）/（代码走查缺陷数+系统测试缺陷数+上线后缺陷数）

系统测试缺陷逃逸率= 上线后缺陷数 /（系统测试缺陷数+上线后缺陷数）

于是得到表2：

表2 历史项目的缺陷逃逸率

项目序号	代码走查缺陷逃逸率	系统测试缺陷逃逸率
1	66.67%	6.25%
2	67.61%	6.94%
3	63.45%	5.43%
4	63.04%	8.02%
5	34.62%	11.11%
6	63.22%	10.91%
7	62.50%	4.35%
8	47.37%	14.81%
9	66.45%	8.85%
10	58.33%	7.79%
11	56.76%	14.29%
12	62.89%	4.92%
13	56.43%	8.86%
14	66.04%	4.29%
15	60.19%	9.23%
16	59.38%	4.21%
17	67.59%	9.94%
18	69.39%	5.88%
19	53.57%	6.67%
20	44.44%	8.33%
21	66.67%	5.84%
22	65.52%	7.89%
23	44.35%	5.45%
24	62.40%	8.04%
25	50.00%	11.11%
26	63.97%	5.68%
27	62.50%	5.71%
28	51.28%	10.00%
29	54.39%	6.45%
30	53.42%	7.69%
31	60.00%	5.88%
32	50.00%	8.33%

对上述的缺陷逃逸率画箱线图分析如图1所示：

图1 缺陷逃逸率的箱线图

通过箱线图对比我们可以发现代码走查的缺陷逃逸率中位数高达65.13%，系统测试的缺陷逃逸率中位数为9.18%，二者相比，应该先从提升代码走查的质量开始抓起！

对三个缺陷数的度量数据我们也可以做相关性分析，结果如图2所示：

图2 缺陷数的相关性分析

由上边的分析可以发现，代码走查时找到的缺陷越多、系统测试时找到的缺陷也越多、逃逸的缺陷也越多。是否这3个数都受到系统规模的影响呢？我们可以再去分析缺陷密度之间的关系。将系统规模纳入此表1中，计算出缺陷密度如表3：

表3 缺陷密度的数据

项目序号	代码走查缺陷数	系统测试缺陷数	上线后缺陷数	需求点数	代码走查缺陷密度	系统测试缺陷密度	上线后缺陷密度
1	8	15	1	31	0.2581	0.4839	0.0323
2	69	134	10	220	0.3136	0.6091	0.0455
3	53	87	5	153	0.3464	0.5686	0.0327
4	95	149	13	289	0.3287	0.5156	0.0450
5	17	8	1	18	0.9444	0.4444	0.0556
6	32	49	6	124	0.2581	0.3952	0.0484
7	69	110	5	182	0.3791	0.6044	0.0275
8	30	23	4	77	0.3896	0.2987	0.0519
9	154	278	27	318	0.4843	0.8742	0.0849
10	55	71	6	175	0.3143	0.4057	0.0343
11	16	18	3	68	0.2353	0.2647	0.0441
12	36	58	3	176	0.2045	0.3295	0.0170
13	61	72	7	113	0.5398	0.6372	0.0619
14	72	134	6	289	0.2491	0.4637	0.0208
15	43	59	6	194	0.2216	0.3041	0.0309
16	65	91	4	158	0.4114	0.5759	0.0253
17	82	154	17	243	0.3374	0.6337	0.0700
18	45	96	6	110	0.4091	0.8727	0.0545
19	39	42	3	225	0.1733	0.1867	0.0133
20	15	11	1	28	0.5357	0.3929	0.0357
21	77	145	9	274	0.2810	0.5292	0.0328
22	60	105	9	136	0.4412	0.7721	0.0662
23	69	52	3	74	0.9324	0.7027	0.0405
24	135	206	18	368	0.3668	0.5598	0.0489
25	9	8	1	40	0.2250	0.2000	0.0250
26	129	216	13	328	0.3933	0.6585	0.0396
27	21	33	2	72	0.2917	0.4583	0.0278
28	19	18	2	49	0.3878	0.3673	0.0408
29	26	29	2	70	0.3714	0.4143	0.0286
30	34	36	3	90	0.3778	0.4000	0.0333
31	34	48	3	144	0.2361	0.3333	0.0208
32	12	11	1	32	0.3750	0.3438	0.0313

对缺陷密度的度量数据进行相关性分析表图3所示：

图3 缺陷密度的相关性分析

通过图3的分析可知，无论是否排除异常点，代码走查的缺陷密度与系统测试的缺陷密度、上线后的缺陷密度都是线性正相关的，系统测试的缺陷密度与上线后的缺陷密度也是线性正相关的。为什么是线性正相关，而不是开口向下的抛物线相关呢？难道代码走查与系统测试找到的缺陷越多，逃逸的缺陷就会一直增加下去吗？肯定不应该如此！未发现的缺陷不会越来越多，只会越来越少，但是在我们的数据中却没有看到这个趋势，说明什么呢？说明我们的代码走查与系统测试找到的缺陷还是太少！还需要加大代码走查与系统测试的力度!

综上所述，我们可以得到结论：

1 先提升代码走查的质量，减少代码走查的缺陷逃逸率；

2 系统测试的质量也要提升。

如何提升代码走查与系统测试的质量呢？我们可以再继续分析影响代码走查与系统测试缺陷密度的因子，找到定量的因果规律，从而采取改进措施，事实上，该公司也进行了这方面的定量分析，本文不再赘述了。

注：本文中所有的图形均采用ZenDAS工具绘制。

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