Äquivalenzklassen-Zerlegung und Grenzwertanalyse

Data-Driven Testing nutzt Äquivalenzklassen-Zerlegung und Grenzwertanalyse, um Testfälle effizient zu reduzieren, ohne die Abdeckung zu gefährden. In diesem Beitrag zeigen wir, wie diese Methoden kombiniert werden, um präzisere Tests mit optimiertem Aufwand zu ermöglichen.

Grundlagen der Äquivalenzklassenmethode

Die Äquivalenzklassenmethode ist eine Technik zur Testfallableitung, die darauf abzielt, die Eingabedaten eines Systems in Gruppen oder Klassen einzuteilen, in denen die Werte als äquivalent betrachtet werden können. Äquivalent bedeutet, jeder Wert innerhalb einer Klasse soll sich im Testfallverhalten identisch verhalten, wodurch es ausreicht, mit nur einem Vertreter jeder Klasse zu testen.

Beispiel einer Äquivalenzklasseneinteilung

Angenommen, ein Formular akzeptiert Zahlen zwischen 1 und 100 als gültige Eingaben:

Eingabewerte	Äquivalenzklasse	Gültigkeit
-10, 0	ungültig	Nein
1 – 100	gültig	Ja
101, 150	ungültig	Nein

Kombination mit der Grenzwertanalyse

Die Grenzwertanalyse ist eine ergänzende Technik zur Äquivalenzklassenmethode, die sich auf die Testung der Ränder der Äquivalenzklassen konzentriert. Da Fehler oft an den Grenzen eines gültigen Wertebereichs auftreten, sind diese Werte besonders kritisch für Tests.

Beispiel für Grenzwertanalyse

Für den obigen Zahlenbereich (1 – 100) könnten die relevanten Grenzwerte wie folgt definiert werden:

Eingabewerte	Klassifizierung	Erwartetes Ergebnis
0	Untere Grenze -1	Fehler
1	Untere Grenze	Erfolg
100	Obere Grenze	Erfolg
101	Obere Grenze +1	Fehler

Die Kombination beider Methoden sorgt für eine präzisere Testabdeckung, indem sowohl repräsentative Werte aus jeder Äquivalenzklasse als auch kritische Grenzwerte getestet werden.

Anwendung im Data-Driven Testing

Data-Driven Testing basiert auf der Idee, eine Vielzahl von Testfällen mit unterschiedlichen Eingabewerten auszuführen. Die Äquivalenzklassenmethode hilft hier, die Menge an Testdaten zu optimieren.

Vorteile der Kombination von DDT mit Äquivalenzklassen und Grenzwertanalyse

1. Reduzierung redundanter Tests: Statt alle möglichen Eingaben zu testen, werden nur repräsentative Werte aus jeder Äquivalenzklasse sowie kritische Grenzwerte gewählt.
2. Effiziente Testdatenverwaltung: Die Testdaten sind strukturierter und einfacher zu verwalten.
3. Höhere Testabdeckung mit weniger Testfällen: Kritische Testfälle werden abgedeckt, ohne unnötige Tests durchzuführen.
4. Erhöhte Fehlererkennung: Tests an den Rändern einer Klasse decken potenzielle Grenzwertfehler auf.
5. Automatisierungsfreundlich: Die Kombination mit DDT macht die Automatisierung einfacher und wartungsfreundlicher.

Visualisierung der Äquivalenzklassen und Grenzwertanalyse

Ein Diagramm kann die Einteilung der Äquivalenzklassen und die relevanten Grenzwerte verdeutlichen:

• X-Achse: Eingabewerte
• Y-Achse: Gültigkeit

Testdatenmatrix für Data-Driven Testing mit Grenzwertanalyse

Testfall	Eingabewerte	Erwartetes Ergebnis
TC1	-10	Fehler
TC2	0	Fehler
TC3	1	Erfolg
TC4	50	Erfolg
TC5	100	Erfolg
TC6	101	Fehler

Beispiel 1: Altersprüfung für die Registrierung einer Online-Plattform

Angenommen, eine Online-Plattform erlaubt die Registrierung nur für Nutzer zwischen 18 und 65 Jahren. Die Software validiert das Alter auf Basis der vom Nutzer eingegebenen Zahl.

Äquivalenzklassenanalyse

Eingabewerte	Äquivalenzklasse	Gültigkeit
0 – 17	ungültig	Nein
18 – 65	gültig	Ja
66 und höher	ungültig	Nein

Grenzwertanalyse

Hier testen wir speziell die Werte an den Grenzen der Äquivalenzklassen:

Testfall	Eingabewerte	Erwartetes Ergebnis
TC1	17	Fehler (zu jung)
TC2	18	Erfolg (gerade gültig)
TC3	30	Erfolg (Mitte der gültigen Klasse)
TC4	65	Erfolg (gerade noch gültig)
TC5	66	Fehler (zu alt)

Erklärung der Teststrategie

• Durch die Kombination der Äquivalenzklassenmethode und Grenzwertanalyse minimieren wir die Testfälle, während wir trotzdem eine maximale Fehlerabdeckung sicherstellen.
• Anstatt alle Altersstufen zwischen 18 und 65 zu testen, wählen wir nur repräsentative Werte.
• Die Grenzwerte 17, 18, 65, 66 sind kritisch, da hier häufig Fehler in der Implementierung auftreten.

Dieses Beispiel zeigt, wie diese einfachen Methoden in der Praxis dazu beitragen, die Qualität einer Anwendung effizient zu prüfen.

Im obigen Beispiel wird die einfachste Zerlegung in Äquivalenzklassen gezeigt: Eine Klasse mit gültigen und eine Klasse mit ungültigen Repräsentanten. Das zweite Beispiel kombiniert mehrere Datentypen mit mehreren Äquivalenzklassen.

Beispiel 2: Flugticketpreise basierend auf Alter und Buchungsklasse

Ein Flugbuchungssystem berechnet den Ticketpreis abhängig vom Alter des Passagiers und der Buchungsklasse. Die Preise und Buchungsbedingungen sind wie folgt

• Kinder (0-11 Jahre) erhalten 50% Rabatt, dürfen aber nur mit einem Erwachsenen reisen.
• Jugendliche (12-17 Jahre) zahlen den vollen Preis.
• Erwachsene (18-64 Jahre) zahlen den vollen Preis.
• Senioren (65+ Jahre) erhalten 20% Rabatt.
• In der Economy-Klasse gelten normale Preise.
• In der Business-Klasse gibt es einen Zuschlag von 50% auf den Basispreis.
• In der First Class gibt es einen Zuschlag von 100% auf den Basispreis.

Äquivalenzklassenanalyse

Hier teilen wir die möglichen Eingaben in Äquivalenzklassen für zwei Datentypen auf:

Alter des Passagiers	Äquivalenzklasse	Erlaubte Buchung	Rabatt/Zuschlag
0 – 11 Jahre	Kinder	Nur mit Erwachsenem	-50%
12 – 17 Jahre	Jugendliche	Ja	Kein Rabatt
18 – 64 Jahre	Erwachsene	Ja	Kein Rabatt
65+ Jahre	Senioren	Ja	-20%

Buchungsklasse	Äquivalenzklasse	Preisregel
Economy	Standard	Normalpreis
Business	Premium	+50%
First Class	Luxus	+100%

Grenzwertanalyse

Hier testen wir gezielt die Grenzwerte zwischen den Äquivalenzklassen:

Testfall	Eingabewerte	Erwartetes Ergebnis
TC1	0	Fehler (Kind ohne Erwachsenen)
TC2	1	Fehler (Kind ohne Erwachsenen)
TC3	11	Fehler (Kind ohne Erwachsenen)
TC4	12	Erfolg (Übergang Kind → Jugendlicher)
TC5	17	Erfolg (letzte Jugendstufe)
TC6	18	Erfolg (Übergang Jugendlicher → Erwachsener)
TC7	64	Erfolg (letzte Erwachsenenstufe)
TC8	65	Erfolg (Übergang Erwachsener → Senior mit 20% Rabatt)
TC9	80	Erfolg (Senior mit 20% Rabatt)
TC10	30	Erfolg (50% Zuschlag)
TC11	40	Erfolg (100% Zuschlag)

Erklärung der Teststrategie

• Mehrere Äquivalenzklassen für Alter und Buchungsklasse.
• Grenzwertanalyse prüft, ob das System den Übergang zwischen Altersgruppen korrekt verarbeitet.
• Besonderheit: Kinder müssen mit einem Erwachsenen reisen, daher sind TC1-TC3 ungültig.
• Rabatt- und Zuschlagsberechnungen werden geprüft.

Fazit

Die Kombination der Äquivalenzklassenmethode mit der Grenzwertanalyse ist eine wertvolle Technik im Data-Driven Testing, um Testfälle gezielt auszuwählen und die Testeffizienz zu steigern. Während Äquivalenzklassen die Testdatenmenge sinnvoll reduzieren, stellt die Grenzwertanalyse sicher, dass kritische Randfälle nicht übersehen werden. Durch diese systematische Auswahl von Testdaten kann die Qualität der Software gesichert und gleichzeitig der Testaufwand minimiert werden.

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