测试与测量的区别

时间:2019-06-01 08:44:13
染雾
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测试,测量都是进行检测,但是两者在标准和属性上都不尽相同。

测试与测量的区别

测量不确定度和误差是计量学中研究的基本命题,也是计量测试人员经常运用的重要概念之一。它直接关系着测量结果的可靠程度和量值传递的准确一致。然而很多人由于概念不清,很容易将二者混淆或误用,本文结合学习《测量不确定度评定与表示》的体会,着重谈谈二者之间的不同之处。首先要明确的是测量不确定度与误差二者之间概念上的差异。

测量不确定度表征被测量的真值所处量值范围的评定。它按某一置信概率给出真值可能落入的区间。它可以是标准差或其倍数,或是说明了置信水准的区间的半宽。它不是具体的真误差,它只是以参数形式定量表示了无法修正的那部分误差范围。

它来源于偶然效应和系统效应的不完善修正,是用于表征合理赋予的被测量值的分散性参数。不确定度按其获得方法分为A、B两类评定分量。A类评定分量是通过观测列统计分析作出的不确定度评定,B类评定分量是依据经验或其他信息进行估计,并假定存在近似的“标准偏差”所表征的不确定度分量。

误差多数情况下是指测量误差,它的传统定义是测量结果与被测量真值之差。通常可分为两类:系统误差和偶然误差。误差是客观存在的,它应该是一个确定的值,但由于在绝大多数情况下,真值是不知道的,所以真误差也无法准确知道。我们只是在特定的条件下寻求最佳的真值近似值,并称之为约定真值。

通过对概念的理解,我们可以看出测量不确定度与测量误差的主要有以下几方面区别:

评定目的的区别

测量不确定度为的是表明被测量值的分散性;

测量误差为的是表明测量结果偏离真值的程度。

评定结果的区别

测量不确定度是无符号的参数,用标准差或标准差的倍数或置信区间的半宽表示,由人们根据实验、资料、经验等信息进行评定,可以通过A,B两类评定方法定量确定;

测量误差为有正号或负号的量值,其值为测量结果减去被测量的真值,由于真值未知,往往不能准确得到,当用约定真值代替真值时,只可得到其估计值。

影响因素的区别

测量不确定度由人们经过分析和评定得到,因而与人们对被测量、影响量及测量过程的认识有关;测量误差是客观存在的,不受外界因素的影响,不以人的认识程度而改变。

因此,在进行不确定度分析时,应充分考虑各种影响因素,并对不确定度的评定加以验证。否则由于分析估计不足,可能在测量结果非常接近真值(即误差很小)的情况下评定得到的不确定度却较大,也可能在测量误差实际上较大的情况下,给出的不确定度却偏小。

按性质区分上

的区别

测量不确定度不确定度分量评定时一般不必区分其性质,若需要区分时应表述为:“由随机效应引入的不确定度分量”和“由系统效应引入的不确定度分量”。

测量误差按性质可分为随机误差和系统误差两类,按定义随机误差和系统误差都是无穷多次测量情况下的理想概念。

对测量结果修正的区别

“不确定度”一词本身隐含为一种可估计的值,它不是指具体的、确切的误差值,虽可估计,但却不能用以修正量值,只可在已修正测量结果的不确定度中考虑修正不完善而引入的不确定度。

而系统误差的估计值如果已知则可以对测量结果进行修正,得到已修正的测量结果。

一个量值经修正后,可能会更靠近真值,但其不确定度不但不减小,有时反而会更大。这主要还是因为我们不能确切的知道真值为多少,仅能对测量结果靠近或离开真值的程度进行估计而已。

虽然测量不确定度与误差有着以上种种不同,但它们仍存在着密切的联系。不确定度的概念是误差理论的应用和拓展,而误差分析依然是测量不确定度评估的理论基础,在估计B类分量时,更是离不开误差分析。

例如测量仪器的特性可以用最大允许误差、示值误差等术语描述。在技术规范、规程中规定的测量仪器允许误差的极限值,称为“最大允许误差”或“允许误差限”。它是制造厂对某种型号仪器所规定的示值误差的允许范围,而不是某一台仪器实际存在的误差。测量仪器的最大允许误差可在仪器说明书中查到,用数值表示时有正负号,通常用绝对误差、相对误差、引用误差或它们的组合形式表示。例如土0.1PV,土1%等。

测量仪器的最大允许误差不是测量不确定度,但可以作为测量不确定度评定的依据。测量结果中由测量仪器引入的不确定度可根据该仪器的最大允许误差按B类评定方法评定。又如测量仪器的示值与对应输入量的约定真值之差,为测量仪器的示值误差。对于实物量具,示值就是其标称值。通常用高一等级测量标准所提供的或复现的量值,作为约定真值(常称校准值或标准值)。

在检定工作中,当测量标准给出的标准值的扩展不确定度为被检仪器最大允许误差的1/3~1/10时,且被检仪器的示值误差在规定的最大允许误差内,则可判为合格。

扩展阅读

游戏测试与软件测试的区别

游戏测试的本质是APP,所以不少手游的测试方式与APP测试异曲同工,然而也有所不同。APP更多的是具有一种工具,一款APP好不好用不重要,关键点在于实用。而游戏则具有一种玩具属性,它并不见得实用,但他要符合玩家的好恶,要能让玩家体验到愉悦感。

实用性OR娱乐性

APP对于使用者来讲关注的是它的工具属性,因此用户总是希望APP能够尽可能精简,只满足用户的某一方面需求即可。至于这个APP的交互是否优雅,UI是否好看,事实上这些都仅仅只是一个加分项。游戏则不同,贴图的精美程度关系到玩家的受众。玩家的每一步操作愉快感都是在毫秒之间传递。APP的实用性最重要,而游戏的娱乐性最重要。

创造数值

对于APP而言,你并不需要去主动创造一些数值。测试者需要在意的是APP中的数值能不能符合人类常识,启动时延在可接受范围内几秒钟的差异并不足为奇。然而游戏则不同。游戏的数值策划们总是费尽心机去制造出各种各样的数值,并通过各类公式去让各类数值产生化学反应。

游戏改版时,玩家会为一个技能的CD时间在论坛上彻夜吐槽,也会为一个角色的属性变化而研究全新的战术玩法。游戏的测试人员需要重点关注数值,在版本更新前反复对数值进行测试。因为在游戏的世界里数值意味着全部能力、地位甚至财富。

活动

APP和游戏都会做活动,但游戏的活动常常会令人糟心。这是因为游戏活动常常伴随着数值事故。因为游戏的活动比APP频繁的多,策划配错数值表的事故也就屡见不鲜。每每发布活动之前,游戏活动的测试更关注时间与资源产出,如开启时间,关闭时间,资源产出概率等。因为一个活动的开启和关闭及产出都已经提前公告给玩家,如果出了任何差错,都会导致玩家不满。而且一个活动完毕后可能紧接另一个活动,任何差错都可能导致更大的损失。

进度

互联网公司们永远都在赶进度,产品更新延期非常普遍。很多APP测试人员的时间观念也没那么强。游戏则是非常不同的,每一次大的版本更新都意味着前期大规模的市场投放。游戏一旦跳票那几意味着前期的大量投入化为泡影。作为产品发布的最后一环,游戏测试团队的压力非常巨大。

工具

为了尽可能模拟玩家实际游戏场景,游戏需要大量的测试工具。很多游戏开发会自行开发测试工具,于是测试者往往还要对测试工具进行测试。这于是在无形当中加大了测试者们的负担。今天的手游测试方案之下有了像TestBird这样的自动化的测试工具,实际大大降低了测试员们的压力。

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