移动应用程序测试工作量的预测模型基于COSMIC功能点和多元线性回归方法

沙特国王大学学报基于COSMIC功能点的移动应用Anureet Kaura，Kulwant KaurbaI.K. Gujral Punjab Technical University，Kapurthala，印度b印度贾朗达尔Apeejay管理学院技术校区IT学院阿提奇莱因福奥文章历史记录：2018年12月10日收到2019年3月1日修订2019年3月3日接受在线发售2019年保留字：移动应用程序COSMIC估计多元线性回归A B S T R A C T随着对在移动设备上运行的应用程序的需求的大幅增长，可以预见开发人员和测试人员将以高质量、按时和在预算内发布应用程序。移动应用程序测试是应用程序开发生命周期中必不可少且危险的活动，它确认质量并坚定不移地影响应用程序的开发工作和丰富性。应用程序测试工作量的估计是一个关键的数字，它有助于测试经理做出近似准确的决策，以协调测试资源。在这项研究中，提出了一个回归模型来预测测试工作的移动应用程序考虑COSMIC功能大小测量（FSM），移动应用程序的特性/因素和测试因素。该模型的主要好处是，它往往在移动应用程序测试生命周期的开始时使用，因此可以帮助测试人员有效地领导早期工作量估计。提出的模型进一步验证和评估其有效性，通过使用k折交叉验证方法。MRE，MMRE，MdMRE，PRED（0.25）和PRED（0.50）指标用于衡量模型的准确性和研究结果表明，该模型给出了一个很好的预测，并可以在移动软件行业预测测试工作量。©2019作者（S）。由爱思唯尔公司出版代表沙特国王大学这是一个开放的访问CC BY-NC-ND许可证下的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。1. 介绍移动设备和在这些设备上运行的应用程序的普及程度比过去十年有所增加根据（“Statista，”2018）提供的统计数据，2018年全球移动应用程序下载量约为1781亿次，预计到2022年将增长至2582亿次随着移动应用程序下载量的增长，预计到2022年将产生约2000亿美元的收入，因此销售速度越来越快。移动应用程序的优势超过桌面软件，这表明应用程序无疑已经根深蒂固，特别是在商业和技术领域移动应用程序开发人员*通讯作者：60，Kabir Park，opp. Guru Nanak Dev University，Amritsar，Punjab，India.电子邮件地址：anumahal@gmail.com（A.Kaur），kulwantkaur@apjimtc.org（K.Kaur）。沙特国王大学负责同行审查在一定的时间和成本内。出于这个原因，软件评估承担了一项极其紧迫的工作，即为建立对开发人员和客户关系的信任提供最准确的测量数据（Soares和Fagundes，2017）。估算的准确性是规划软件开发以避免预算超支和软件延迟交付的关键因素。软件开发的测试阶段随着软件测试生命周期（STLC）的推进而推进（Katherine和Alagarsamy，2012）。如果测试软件所需的精力、时间和成本我们可以有效地利用测试资源来满足最后期限，并确保在预算范围内按时成功完成项目。移动软件的开发被认为与开发传统软件不同，这与其独特的特征有关，例如有限的存储器、处理能力、小且多输入接口、多连接、带宽因素、低电池等（Corral等人，2015; deSouza和Aquino Jr，2014; Flora等人，2014年）。因此，与传统软件相比，考虑到这些独特功能的移动软件的测试需要额外的努力。测试估算是指在特定的环境中，使用定义的方法对特定软件测试项目https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2019.03.0011319-1578/©2019作者。由爱思唯尔公司出版代表沙特国王大学这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。制作和主办：Elsevier可在ScienceDirect上获得目录列表沙特国王大学学报杂志首页：www.sciencedirect.comA. Kaur，K.Kaur/ Journal of King Saud University947工具和技术（Soares和Fagundes，2017）。对移动应用程序进行测试的估计有助于降低测试所涉及的风险，使测试变得简单和准确。在估计移动应用程序的测试工作量的背景下，很少进行调查（Aranha和Borba，2009年; Wadhwani等人，2008年）。在传统软件的许多研究中 已 经 提 出 了 基 于 大 小 的 测 试 工 作 量 估 计 （ Abran 等 人 ，2007;Arumugam和Babu，2015;deAlmeida等人，2009;Nageswaran ， 2001; Silva 等 人 ， 2009 年 ） 。 功 能 规 模 度 量（FSM）关注的是度量从需求获得的软件功能。有限状态机提供了不受编程语言和软件开发技术限制的度量.功能规模是量化软件开发所需工作量的主要输入。软件的功能大小已被证明会影响软件项目的工作量和成本（Huijgens等人，2016年）。软件规模度量可用于评估和预测。预测测量或估计使用数学模型和预测程序（Gencel，2005）。如表1所示，国际标准化组织（ISO）在ISO/IEC 14，143中定义了许多功能尺寸测量方法。功能大小测量（FSM）的第一次尝试是执行-Allan Albrecht在1979年（Albrecht和Gaffney，1983）引入功能点分析（FPA）。FPA以功能需求为基础，然后被认为是预测软件开发规模和工作量的技术因素。FPA已经发展了许多代，目前正在被ISO标准认可。Mark II FPA是Symons于1988年建立的，它对基本FPA进行了改革。它测量逻辑事务的安排并计算软件的功能大小.商业信息系统是设计Mark II FP的主要目标。2002年被ISO标准认可（ISO/IEC 20968：2002，2002）。NESMA（荷兰软件度量用户协会）功能尺寸测量方法于1989年开发，并于2005年被认可为ISO标准（ISO/IEC 24570：2005，2005），Albrecht这两种方法都有相同的规则，通过计算外部输入（EI），外部输出（EO），外部接口（EQ），外部接口或文件（EIF）和内部逻辑文件（ILF）的基本组件和复杂性来确定函数大小（Abran，2010）。NESMA引入了一个影响因素，允许以相同的方式使用相同的比率估计新的开发和增强。除此之外，差异在于外部查询与外部输出、外部查询的复杂性&、隐含查询、代码数据（代码表）、物理介质、具有多个选择的查询（Koh等人，2008年）。FiSMA（芬兰软件测量协会）方法也是基于要求，并在2010年的ISO/IEC 29881标准（ISO/IEC 29881：2010，2010）中得到认可。FiSMA是面向服务的，而不是一个过程。在fiSMA方法中，功能用户需求被认为是基本功能组件（BFC）。BFC有七个类别，这些类别进一步分为基本函数类型（Forselius，2004）。函数的COSMIC（通用软件测量国际联盟）方法表1ISO标准认可的FSM方法（ISO/IEC 14143-6：2012，2012）。FSM方法ISO标准MK II功能点分析（ISO/IEC 20968：2002，2002）NESMA功能尺寸测量方法（ ISO/IEC 24570 ： 2005 ， 2005 ） IFPUG 功 能 尺 寸 测 量 方 法 （ ISO/IEC20926 ： 2009 ， 2009 ） FISMA 功 能 点 （ ISO/IEC 29881 ： 2010 ， 2010 ）COSMIC功能尺寸测量方法（ISO/IEC 19761：2011，2011）尺寸测量在2011年由ISO标准化（ISO/IEC19761：2011，2011）。所有其他FSM方法都被认为是第一代FSM，而COSMIC能够处理更广泛的应用领域被认为是第二代FSM。在本文中，我们选择COSMIC FSM进行尺寸测量，因为它适用于更广泛的应用领域（Abran等人，2015年）。IFPUG FPA和其他FSM的主要批评是由于它们在不同软件领域（如嵌入式软件，实时应用程序，移动应用程序等）的适用性不一致。第二代FSM，即COSMIC方法可以克服这一不足。选择COS-MIC FSM进行本研究的另一个原因是它关注功能需求的“用户视图”，并应用于软件开发的整个生命周期，从软件需求规范（SRS）到维护阶段（Kassab等人， 2009年）。根据（Kamala Ramasubramani，2016），COSMIC FSM也可以用于估计测试工作量。此外，计算软件的COSMIC功能规模的过程包括识别“功能过程”。软件的这些功能过程构成了规划测试用例的良好基础（COSMIC组织，2018）。基于COSMIC规模的估算模型可用于估算软件开发的整个生命周期或任何主要生命周期活动（如测试过程）的工作量（Jayakumar和Abran，2013）。选择COSMIC进行测试工作量估计的主要优点和原因是COSMIC的目标是：-在应用程序生命周期中的任 何 时 间 和 应 用 程 序 的 任 何 分 解 级 别 上 ， 测 量 都 应 该 是 可 能 的（Symons等人， 2016年）。考虑到（Kamala Ramasubramani，2016; Symons等人，2016）促使我们评估COSMIC是否可以有效地进行移动应用程序的测试评估。为此，可以研究伴随的研究问题：RQ 1. COSMIC规模测量与移动应用程序的测试工作量测量是否RQ 2. COSMIC功能大小度量是移动应用程序测试工作量估计的良好预测器吗？RQ 3.通过考虑移动应用程序的特定特征（NFR）和测试特征以及COSMIC大小，是否可以提高测试工作量估计的准确性？为了回答RQ 1和RQ 2，使用通过收集不同行业和自由职业者的移动应用数据创建的数据集进行实证研究。为了回答RQ 1，使用非参数关联统 计 Spearman rho 检 验 （ Conover ， 1999 ） 验 证 测 试 工 作 量 和COSMIC测量之间的相关性对于RQ2，使用线性回归技术建立了一个测试工作量估计模型，用于预测作为结果变量的测试工作量和作为预测变量的COSMIC大小。该模型的验证，验证和评估其准确性，使用不同的措施。对RQ 1和RQ 2的肯定回答促使作者考虑其他可能会或可能不会影响移动应用程序测试工作的因素。除了预测测试工作量的功能大小外，还研究了（Kaur和Kaur，2018）确定的可能影响测试过程的移动应用程序 的 其 他 明 显 特 征 。 根 据 COSMIC/IFPUG 术 语 表 （ COSMIC 和IFPUG，2015; Symons，2015）中的NFR子集，将这些不同的移动应用程序特征映射到非此外，测试特性（Abhilasha和Sharma，2013;deAlmeida 等 人， 2009; Nageswaran ，2001; Srivastava等 人， 2014年，2012年）适用于所有类型的项目被认为是在这项研究中。为此目的，RQ3被形成。为了回答RQ3，根据SRS文档评估每个移动应用程序特征的影响，并将其作为组合预测变量，即MobileFactor。同样，测试特征的影响，即测试过程的工件，作为组合变量在TestFactor下进行评估和涵盖。预测测试工作量的回归模型948A. Kaur，K.Kaur/ Journal of King Saud University考虑到MobileFactor、TestFactor和COSMIC大小，校准、验证、评估并最终与先前仅考虑COSMIC大小生成的回归模型（用于RQ 2）进行比较。本文的重要贡献在于研究了COSMIC函数大小、移动应用程序特征和测试特征对移动应用程序测试工作量估计的影响。此外，回归模型被提出用于使用从软件行业和从事移动应用程序开发和测试的自由职业者收集的数据集来预测测试工作。另一个主要贡献在于验证所提出的模型，并将其与用于移动应用程序测试工作量估计的现有模型进行比较。剩下的纸张按以下方式排序。第2节介绍了COSMIC FSM的背景知识，COSMIC规模与工作量的关系，COSMIC规模和移动应用程序，最后测试工作量和COSMIC规模。第3节介绍了实证研究的设计和有效性的威胁在第4节讨论。第5概述了结论和未来工作方向。2. 背景2.1. COSMIC FSM概述COSMIC功能尺寸测量（FSM）方法正变得流行，因为其能够解决不同类型的软件，例如，商业应用、实时软件、嵌入式软件、移动应用等（Abran等人，2015年）。COSMIC方法的基本思想依赖于功能用户需求（FURs），FURs的功能大小以COSMIC功能点（CFP）为单位进行计算。在理解如何进行COSMIC测量之前，需要解释一些定义。FUR校准一组数据移动（E、X、R、W），这些数据移动将由一个或多个数据属性组成的数据组移动到功能过程或从功能过程中移出。功能过程是功能用户所看到的软件行为。功能用户可以是人，也可以是在FUR中发送或接收数据的外部设备。边界作为功能用户和要测量的软件之间的接口。数据移动的一般图如图1所示。在用户、功能流程和持久存储之间发生四种类型的数据移动：条目（E）：功能用户通过边界向功能过程发送数据。退出（X）：数据从功能流程通过边界发送给用户。Read（R）：数据从持久存储中通过功能进程移动。写（W）：数据通过功能进程移动到持久存储。一个功能进程总是有一个数据输入移动，并且应该有写入（W）到持久性存储或退出（X）数据移动。这将考虑至少两次数据移动，并计为两次CFP。因此，这些数据移动用于更好地了解软件系统的大小。COSMIC测量过程流经三个阶段（Abran等人，2015年）-1. 测量策略阶段：此阶段侧重于测量的三个重要参数，即：目的、范围和粒度级别。应该定义度量的目的，范围应定义要测量的内容，即软件中粒度级别是指软件文档的详细程度2. 映射阶段：-在该阶段中，定义在（Abran等人，2015），将FUR转化为表达为COSMIC通用软件模型的功能过程。功能流程被划分为子流程，这些子流程将导致数据移动或数据操作。数据移动（E、X、R、W）在图1中示出并且在前面描述。数据操作不是感兴趣的对象，因为它们伴随着相应的数据移动。3. 测量阶段：- 该阶段被认为更复杂，因为每个功能过程的所有数据移动都被识别，并且每个数据移动都被计为一个CFP。最后，将所有CFPs相加，得到被测软件的COSMIC函数大小。 所有三个阶段都在图中总结。 二、2.2. COSMIC函数大小和工作量估计在 许 多 研 究 中 ， 软 件 大 小 被 认 为 是 工 作 量 估 计 的 主 要 输 入（Lenarduzzi等人，2015; Mittas等人，2010;Ömüral和Demirörs，2017; Raslan等人， 2018; Salmanoglu等人，2017年; Trendowicz和Jeffery，2014年）。大小是根据软件功能来衡量的。COSMIC方法的主要目的是考虑功能规模，但许多研究已经证实了它适用于预测努力的发展和测试，Fig. 1. 功能过程中数据移动的一般图（Abran等人，2015年）。图二、 COSMIC测量过程的三个阶段（Abran等人， 2015年）。用户条目边界出口功能子流程ESS过程功能写入读取（R）持久存储A. Kaur，K.Kaur/ Journal of King Saud University949------（ Abran 等 人 ， 2001; Di Martino 等 人 ， 2016; Ferrucci 等 人 ，2017;Hussain 等 人 ， 2013; Jayakumar 和 Abran ， 2017;Quesada-Lopez等人，2016年）。但是，还有许多其他软件相关的参数对基于大小的预测努力有显着影响。这对软件研究人员来说是一个很大的挑战，他们需要探索不同显著性水平下软件参数对工作量大小的影响。2.3. COSMIC和移动应用为了确定移动应用程序的功能大小，国际功能点用户组（IFPUG）提 供 了 指 南 （ PREUSS ， 2012 ） ， 许 多 公 司 正 在 实 施 这 些 指 南（Preuss，2013; Sethumadhavan，2011）。开发COSMIC功能点（COSMIC）方法以处理嵌入式实时应用程序等的其他功能大小测量（FSM）的不足（通用软件测量国际联盟，2015年）。移动应用被认为 是 在 COSMIC FSM 中 处 理 的 实 时 应 用 和 业 务 应 用 的 混 合（Vogelezang等人，2016年）。功能用户可以使用触摸屏，语音，键盘等与移动软件混合。移动应用程序中的持久存储是存储卡（外部存储器）或云存储。入口（E）和出口(X)移动应用软件中的数据移动表示移动用户和移动应用之间的数据交换。读(R)和写（W）数据移动发生在移动终端存储器和移动应用程序之间或云存储和移动应用程序之间。关于测量移动应用程序功能大小的COSMIC方法，文献包括许多采用COSMIC FSM的研究。（Abdullah等人，2013）使用映射到COSMIC FSM规则的UML表示。愤怒的小鸟移动应用程序被认为是案例研究和UML图的构建，然后建模，以提供应用COSMIC方法所需的信息。Nitze（2013）提出了一种基于COSMIC指南的移动应用程序功能规模调整技术。然而，作者强调，移动应用程序的特性不同于其他软件，这使得测量过程具有挑战性。此外，非功能性需求在移动领域的环境中也很重要. COSMIC方法适应移动环境是由作者以“课程 管理-ment关于移动游戏Unity3D的另一个案例研究由（Abdullah等人，2014）基于UML映射到COSMIC FSM规则。从UML的组件图中识别功能过程和数据移动。作者（Heeringen和Gorp ，2014 ）提出了一种基于COSMICFSM的快速方法来测量移动应用程序他们为提出这种方法作了某些假设。假设包括存在由一个或多个数据层组成的应用层因此，读（R）和写（W）不被认为是持久性存储所做的;相反，它被认为是一种技术解决方案，并被视为退出（X）和进入（E）数据移动。对于每个功能过程，如果出现错误消息，则计算1个退出（X）和1个进入（E）数据移动测量阶段将功能过程分为五种类型：视图功能：-将数据呈现给功能用户属于视图功能类别数据操作功能：-它们包括在持久存储上添加、修改和删除数据等功能。查询功能：-修改检查后查询的结果属于查询功能。用户支持功能：- 功能用户选择某些功能出现的强制选择屏幕属于用户支持功能类别。特殊功能：- 可以包括的其他功能是动态生成的菜单、登录和注销功能等。数据移动的类型和每个功能的CFP计数可以进一步参考（Heeringen和Gorp，2014）。作者 （D'Avanzo等人 ，2015 ）提 出了另 一种方 法，通 过根据COSMIC方法制定指导方针来确定移动应用程序的大小。在这种方法中，持久性存储被认为是内部数据库的一部分，因此读（R）和写（W）数据移动与（Heeringen和Gorp，2014）形成对比。以下是一些指引：A1.查看主屏幕：1进入（E），1从持久存储读取（R）; 1退出（X）。A2. 查看详情：-A1+更多数据移动。A3.创建、修改、删除：1个条目（E），1个写入（W）到持久存储，1个针对错误/批准消息的退出（X）A4.修改数据：- A2 + A3A5. 处理输入和数据以提供输出：1个Entry（E），1个Read（R），1个Exit（X）用于输出，1个Exit（X）用于错误/批准消息。A6.外部应用程序交互：1个入口（E），1个从永久存储器读取（R），1个关于外部应用程序的出口（X）A7.从存储卡导入到数据库：2个条目（E），1个条目（E）从存储卡，3个退出（X）（数据库和错误/确认消息，并显示给功能用户），1个写入（W）到永久存储。A8.从数据库导出到存储卡：1个条目（E），1个从永久存储器读取（R）; 3个退出（X）（存储卡和错误/确认消息并显示给功能用户）。同样，作者还在8个移动应用程序上应用了这些指南来识别CFP，然后利用CFP来预测代码大小。他们实施了线性回归调查来分析代码大小和CFP之间的关系。在Ferrucci等人的研究中，2015 a），作者从GooglePlay商店下载了13 个移动应用程序，并生成了应用程序的FUR，最后，使用（D'Avanzoetal.， 2015）方法。以后的代码大小是从源代码和编译后的代码中以字节和字节的形式预测的。在作者的扩展论文（Ferrucci等人，2015 b）、（Heeringen和Gorp ， 2014 ） 和 （ D'Avanzo 等 人 ， 2015 ） 方 法 首 先 通 过 使 用“”transcript”的案例研究提出，并使用13个移动应用程序来测量代码大小，比较了两种方法。作者后来得出结论，与第一种方法相比，第二种方法提供了更好的代码大小估计的实证研究的帮助。在（Vogelezang等人，2016年），作者认为移动应用程序是实时应用程序和商业应用程序的混合体。以银行应用程序为例，应用COSMIC有限状态机对Web应用程序进行规模度量，并介绍了如何使用COSMIC有限状态机对Web应用程序进行规模度量，强调了移动应用程序与其他应用程序的不同特点。在（Sellami等人， 2016年），作者提出了一个“餐厅管理系统”的案例研究，使用COSMIC-FSM方法（版本4.0.1）进行功能测量。此案例研究是一个移动应用程序和Web应用程序的组合该方法实践了用例，这些用例导致功能流程和数据移动，最终达到CFP。在（Haoues等人，2017），作者根据UML用例图提出了方程，通过用COSMIC FSM方法映射函数大小来测量函数大小。他们使用了“餐厅管理系统”的案例研究（Sellami等人，2016年），用于应用所提出的方程。然后（Heeringen和●●●●●950A. Kaur，K.Kaur/ Journal of King Saud UniversityGorp，2014）方法用于测量本案例研究的功能尺寸，随后将结果与作者提出的方法进行了比较，并得出结论，使用他们提出的方法获得了更好的结果。从最近的工作对移动应用程序的大小估计，COS-MIC有限状态机被认为是一个合适的方法。但许多研究（Nitze，2013）强调，排除移动应用程序特征存在不合理性，这些特征是在评估工作时需要关注的非功能性需求。2.4. COSMIC FSM、移动应用和敏捷敏捷软件开发以其灵活、快速的交付能力吸引了整个软件开发界的软件（Usman等人，2014年）。对移动应用程序开发的敏捷支持在许多研究中得到了很容易的接受（Cunha等人，2011; Rahimian和Ramsin，2008; Scharff和Verma，2010）。COSMIC FSM也通过敏捷 开 发 方 法 （ CommonSoftware Measurement InternationalConsortium，2011）在软件项目中使用。COSMIC FSM的主要优点列于（Vogelezang等人，2016）包括其在线性瀑布、迭代和敏捷软件开发中毫不费力地应用的能力。有许多将COSMIC应用于敏捷软件开发的成功案例（Commeyne等人 ， 2016a ， b; Commeyne ， 2014;Fehlmann and Rehillo ， 2010;Kamala Ramasubramani，2016）. COSMIC方法与敏捷软件很好地配对用于大小估计。敏捷中的用户故事被测量为遵循COS-MIC规则的CFP，并且聚合更高级别迭代的CFP以提供总的测量大小（通用软件测量国际联盟，2011）。2.5. COSMIC FSM和测试工作量估计根据（Kamala Ramasubramani，2016），COSMIC FSM也可以用于估计测试工作量。此外，测量软件的COSMIC功能规模的过程包括识别“功能过程”。软件的这些功能过程为规划测试用例奠定了良好的基础（COSMIC组织，2018）。COSMIC FSM可用于预测软件开发的整个 生 命 周 期 的 工 作 量 或 任 何 关 键 的生 命 周 期 活 动 ， 如 测 试 过 程（Jayakumar和Abran，2013）。must do it’ IEEE software engineering standard 830:1998 ( NFR可能会也可能不会影响软件的大小，但它们肯定会影响软件工作量（Kassab等人，2007年）。在估计软件的工作量时，功能大小起着关键作用，不应被视为唯一的衡量标准。FSM方法提供了FUR的大小，如果忽略NFR，则预期估计可能不可靠。忽略NFR通常会导致工作量估计 中 的 错 误 幅 度 。 NFR 在 文 献 中 的 定 义 不 同 。 IEEE 830-1998（IEEEStd830-1998，1998）已将其列在标题为NFR，但提到的类别来定义它们。COS-MIC/IFPUG NFR术语表和项目术语将NFR定义为以用户功能需求的形式处理软件功能以外的其他事物的软件需求（Symons和Ben-Cnaan，2015）。在本研究中，将COSMIC/IFPUG术语表中的NFR子集映射到在（Kaur和Kaur，2018）中试行的系统文献综述（SLR）中确定的移动应用程序特征。表2显示了作为软件非功能需求的移动应用程序特征的映射。COS-MIC 认可的 NFR列于（COSMIC and IFPUG，2015;Symons，2015）。在这项研究中，由于COSMIC FSM的NFR测量指南，移动应用程序的特征适合与选定的NFR2.7. 移动应用程序特征和测试因素的权重在SLR中确定的15个移动应用程序特征（Kaur和Kaur，2018）通过移动应用程序开发人员和测试人员的在线调查在行业中进一步调查。问 卷 通 过 电 子 邮 件 以 Google 表 单 链 接 “www.example.comjP1PlkEs2MR9OH9x2“的形式转发https://goo.gl/forms/移动应用程序特征对试验估计值的影响程度采用5分制李克特量表（从“无影响”到“非常高风险”）进行收集。从受访者获得的结果发现，有助于估计特定特征在多大程度上可能影响测试估计过程。图3示出了每个移动应用特征的影响评级。影响力评级表2NFR和移动应用程序特征的映射。选择COSMIC进行测试工作量估计的一个主要优势和原因是COSMIC的目标是：Sr.号COSMIC中的NFR（COSMIC和IFPUG，2015年;西蒙斯，2015年）移动应用程序特征（Kaur和Kaur，2018）在应用程序生命周期的任何时候都应该是可能的，1.操作存储容量有限内存在应用程序的任何分解级别（Symons等人，2016年）。2.操作处理器速度，事务速率有限CPU3.操作处理器内存RAM有限根据（Abran et al.，2007）中的过程函数，并从FUR中进行测量。功能测试计划文档中也涉及这些已识别的功能。例如，可以穷尽功能性规模调整活动的事实4.可访问性，美学（用户界面），易用性，情感因素质量。参见可用性用户界面的多样性（触摸屏、键盘、语音）作为功能测试的全面计划功能需求的细节必须精确地映射到所需的功能测试集，其大小可以暗示为功能测试量。然后可以使用与CFP（COSMIC Functional Point）相同尺寸的单元输送测试体积2.6.移动应用程序开发和测试特征被确定为非功能性需求（NFR）软件需求规范（SRS）以FUR的形式定义了应用程序的功能。SRS中规定的非功能需求（NFR）是指5.准确性、可用性和环境感知6.通信网络多样化的移动连接(2G、3G、4G和各种无线网络）7.不同的应用程序类型（原生、混合、Web）8.适应性、可扩展性、可移植性多样化的操作系统（软件）9.适应性、可扩展性、便携性多种设备（硬件）10.可维护性11.与其他应用程序的共存12.响应时间响应时间13.电池电量有限14.网络可用性15.不可用有限的屏幕尺寸A. Kaur，K.Kaur/ Journal of King Saud University951Wi ¼j¼0图三. 关于移动应用程序特性对测试工作的影响的响应。根据每个特征的响应的加权平均值进一步用于使用在许多研究中流行和应用的加权平均值来导出权重（Amjad等人，2018; Grela，2013）。公式- mula的加权平均值显示在方程。（一）.P4 xωwjN其中，Wi表示分配给第i个移动应用字符的权重。wj是分配给第i个移动特性的等级，在0到4的范围内，表示等级无影响、低影响、中等影响、高影响和非常高影响。x是针对wj的响应的数量，N是响应的总数。针对每个移动应用程序特征见表3。ð1Þ952A. Kaur，K.Kaur/ Journal of King Saud University表3具有指定权重的移动应用程序特性。Sr.No.移动应用程序特性指派权重1.有限存储器2.312.有限CPU2.33.RAM有限1.734.屏幕大小2.55.用户界面的多样性（触摸屏，键盘，2.356.语音）上下文感知1.697.多种移动连接（2G、3G、4G和各种1.848.无线网络）不同的应用程序类型（原生、混合、Web）2.39.多种操作系统（软件）2.1610.多种设备（硬件）2.1611.中断1.8812.与其他应用程序2.0313.响应时间2.3714.有限电池电力1.8315.网络可用性2.53同样， 适用于测试 过程的所有 类型软件的 七个测试因 子是从（ Abhilasha 和 Sharma ， 2013;deAlmeida 等 人 ， 2009;Nageswaran，2001;Srivastava等人，2014年，2012年），并在表4中列出了指定的权重。2.8. 相关工作有相对非常少的文献，在移动应用程序中的测试工作量估计地址关于移动应用程序软件测试的文献在许多研究中大量存在（Holl等人，2016; Kim，2012; Nidagundi和Novickis，2017; Zein等人，2016年）。根据Gao等人（2014年）的说法，移动软件测试是通过穷尽明确的软件测试技术和工具来确定移动设备上的移动应用程序的一组活动，以确认功能，性能和QoS的质量，以及移动性，可用性，互操作性，连接性，安全性和隐私等特性测试过程的主要阶段包括测试计划、测试设计、测试执行和测试分析（Farooq等人，2011; M.阿门等人，2015年）。由于本研究的重点是移动应用程序的软件测试估计，因此本节仅限于描述两项研究和一项敏捷环境中的研究中提出的移动应用程序测试工作估计的（Aranha和Borba，2009年，2007年a，b）的研究涵盖了对手动测试执行工作的估计，将风险和测试因素作为估计中的主要原因特征，并使用移动应用程序案例研究进行实现。测试估计模型是建立在由受控自然语言（CNL）构成的测试规范基础上的。从测试规格说明的执行点的大小和复杂性进行测量，然后执行工作量估计的测试生产力和回归模型。作者（Aranha等人，2008年），也实施了表4具有指定权重的测试因子（Abhilasha和Sharma，2013; de Almeida等人，2009;Nageswaran，2001; Srivastava等人，2014年，2012年）。Sr. 号试验因素指派权重1.测试工具52.记录的输入53.开发环境24.测试环境35.测试件重用36.的制度47.安全功能4工具中支持测试大小测量的模型和执行复杂性，最后估计测试执行工作量。该工具可以根据最终用户的需求进行定制Wadhwani等人，2008）提出了一种基于架构的评估模型，旨在对移动应用程序进行可靠性测试预测。此外，案例研究是针对两个软件行业。根据作者的说法，基于规范的测试的概念可以被认为是基于架构的测试，其中检查实现是否符合架构规范。作者将此框架应用于两家正在开发移动应用程序的移动公司，基于架构的测试结果帮助这些公司节省了资金，减少了软件质量保证的时间。（Parvez，2013）的一项研究增强了传统的估计方法，即用例点。作者考虑了测试人员的效率和风险因素，以及环境和技术因素来估计敏捷环境中的测试工作。作者在四个实际项目中应用了该方法，其中两个是移动应用项目。根据作者的说法，所提出的模型的实现从用于测试估计的原始用例点方法中获得了更准确的但上述技术都没有考虑到（Kaur和Kaur，2018）中确定的移动特定特征。3. 实证研究设计本节提出了一项实证研究，以回答RQ 1、RQ 2和RQ 3。首先，描述了实证研究的设计，报告了结果，最后，对结果的讨论结束了这一节。使用统计软件SPSS（SPSSInc，2007）进行实证研究。3.1. 实证研究3.1.1. 数据集创建我们从从事移动应用程序开发和测试的不同自由职业者和软件行业收集数据。我们准备了一份调查问卷，可以帮助我们从移动软件行业和自由职业者那里获得数据。调查问卷见附录A。在本调查问卷中，我们要求提供移动应用程序开发的功能和非功能要求、所产生的开发和测试工作以及对移动和测试特征的影响因素的评级。 总共收集了222个移动应用程序数据以形成数据集。该数据由一家澳大利亚中小型软件公司提供，该公司从事网络和移动应用程序的开发和测试。该公司有一个由7名开发人员和3名测试人员组成的团队。测试人员有三年以上的经验。该公司向我们提供了他们开发和测试的73个移动应用程序的数据。此外，为了收集所有重要信息以计算COSMIC规模和其他因素，我们要求经理根据问卷中提供的指南填写问卷。同样，79个移动应用程序的数据是从3个拥有超过三年开发和测试经验的自由职业者那里收集的。Rest 70移动应用程序数据由不愿透露姓名的匿名应用程序开发人员和测试人员提供。自由职业者以前只记录需求规格和总工作量（人-小时），并按小时向客户收取费用根据我们的研究，当要求提供所需数据时，他们能够分享的数据非常有限。A. Kaur，K.Kaur/ Journal of King Saud University953XX参数因此，我们要求他们根据我们的需要，从下次开始记录数据。在收集数据集之后，其中一位作者使用COS-MIC FSM方法将功能用户需求（FUR）转换为CFP。使用VisualFSM工具（Pentad-SE，2014 ） 验 证 手 动 CFP 计 数 。 由 Pentad-SE Ltd 的 Director 提 供 的VisualFSM COSMIC快速入门工具可用于计算CFP，并可在线供学术/工业使用。为了计算MobileFactor，考虑了表2中所示的15个移动应用特征。每个移动应用程序项目的评分都是在附录A中所示的相同问卷中收集的，范围为0（无影响）至3（强影响）。然后将该范围中的指定评级乘以表3中所示的相应权重。然后，所有相乘的值被聚合，以给出特定移动应用项目的MobileFactor的值。用于计算MobileFactor的公式如等式（1）所示。（二）、15MobileFactorMCiωWi21/1这里，MCi是第i个移动特性，并且Wi被分配用于第i个移动特性的权重类似地，对于TestFactor计算，考虑表4中所示的七个测试因子。同样，每个移动应用程序项目的评分都是在附录A中所示的问题8下的同一调查问卷中收集的，范围为0（无影响）至3（强影响）。然后将范围中指定的评级乘以表4中所示的相应权重。然后，所有相乘的值被聚合，为特定移动应用程序项目的TestFactor提供值。用于计算TestFactor的公式