כאשר יש צורך לבחור נתונים למקרי בדיקה, משתמשים לעיתים בטכניקות כמו בדיקות ערכי גבול ו־קבוצות שקילות.
BVA – Boundary Value Analysis (בדיקות ערכי גבול)
טכניקת בדיקות שבה בודקים ערכים בקצוות הטווח (מינימום/מקסימום) וסמוך להם, משום ששם נפוצות יותר תקלות.
Just below the minimum Minimum Just above the minimum A nominal value Just below the maximum Maximum Just above the maximum
לדוגמה יש STRING שיכול להכיל מ-1 עד 30 סימנים. אז יש לבדוק במקרים הבאים:
- ערכים לא תקינים: 0, 31
- ערכים תקינים: 1,2,15,29,30
Equivalence partitioning – EP – קבוצות שקילות
קבוצות שקילות (Equivalence Partitioning) היא טכניקה שבה מחלקים את טווח הקלטים למחלקות שקילות, ובוחרים מקרה בדיקה אחד לפחות מכל מחלקה (במקום לבדוק את כל הערכים). כך מכסים את ההתנהגות הצפויה בצורה יעילה.
לדוגמה:
- הלקוח מקבל 3% הנחה כאשר הוא קונה בין 0 ל-100 דולר.
- הלקוח מקבל 5% הנחה כאשר הוא קונה בין 100 ל-1000 דולר.
- הלקוח מקבל 7% הנחה כאשר הוא קונה מעל 1000 דולר.
בדוגמה הזו יש לחלק ל־4 תחומים, ולבחור מכל תחום מדגם לבדיקה, למשל:
- מינוס 10 דולר חייב לתת INVALID
- 50$ אמור לתת 3% הנחה
- 260$ אמור לתת 5% הנחה
- 1400$ אמור לתת 7% הנחה
לסיכום: מומלץ להשתמש בטכניקות BVA ו־EP כאשר צריך לבחור מתוך טווח גדול של ערכים נתוני קלט למקרי בדיקה.