软件的可测试性作为一个软件度量指标,是指软件在任意给定输入集合下进行测试的过程中,其中存在的错误能够被揭示出来的概率。开展对软件可测试性的研究有助于确定软件为了达到一定的可靠性而需要被测试的程度,并最合理地分配测试资源,提高测试的效率。而且,可测试性分析也能够用于指导软件设计者们合理地设计软件结构,以降低测试的开销以及提高测试的可行性,从而使软件的可靠性和可信度达到新的水平。本文通过对可测试性模型的分析得出不同的模型适合不同的测试阶段,然后针对各个阶段的特点设计了软件的可测试性度量方法。在系统设计阶段可以运用DRR模型进行可测试性度量,本文对集合的势进行了重新的定义,在此基础上建立了定义域和值域的势的比值与软件的可测试度之间的关系。在单元测试阶段可以运用PIE模型帮助进行白盒测试,本文在软件的错误/故障模型的基础上,运用概率论中条件概率的相关知识,建立了可测试性的一个计算公式,并使用该公式证明了软件的可测试度存在一个最大值。在前面两个模型的基础上,本文提出了一个应用于系统测试阶段的可测试性模型——宏观可测试性模型,该模型使用可测试性的直观定义,把可测试度定义为软件测试过程中容易发现的错误数占错误总数的比例,并使用增长曲线模型对软件中存在的错误总数进行了预测。针对系统测试过程的特点,本文提出了软件测试过程的极限模型,运用该模型对软件的可信度进行了定义,宏观可测试性模型和软件的可信度的结合较好的解决了系统测试阶段资源的重新分配问题和软件发布的时间点问题。在文章的最后提出了一个可测试性检测工具的框架,并对PIE模型定义的可测试度进行了详细设计。