自動化測試是一種利用軟件工具或者硬件設備來代替人工執行測試用例的方法，它可以提高測試效率和質量，但也可能存在一些誤差，影響測試結果的準確性和可信度。

造成自動化測試結果有誤差的原因主要有以下兩類：

• 系統誤差：系統誤差是由于自動化測試工具或框架的不兼容或不穩定、自動化測試用例的設計不合理或代碼錯誤、被測系統或測試環境的變化等原因，導致測試結果偏離真實值的誤差。系統誤差通常具有一定的規律性和方向性，可以通過校正或消除誤差源來減小或避免。
• 隨機誤差：隨機誤差是由于一些不可預見或不可控制的偶然因素，如網絡延遲、程序崩潰等原因，導致測試結果在真實值附近波動的誤差。隨機誤差通常沒有固定的規律性和方向性，無法通過校正或消除誤差源來避免，只能通過增加平行測定次數、取平均值等方法來減小。

減少自動化測試的誤差的方法主要有以下幾點：

• 選擇合適的自動化測試工具和框架：根據被測系統的特點和需求，選擇適合的自動化測試工具和框架，避免因為工具或者框架的不兼容或者不穩定而引入系統誤差。
• 設計高質量的自動化測試用例：編寫清晰、完整、可維護、可復用、可擴展的自動化測試用例，遵循編碼規范和命名規范，注重代碼的可讀性和結構性，避免因為用例設計不合理或者代碼錯誤而引入偶然誤差。
• 優化自動化測試執行過程：在執行自動化測試之前，確保被測系統和測試環境的穩定性，排除外部干擾因素，如網絡延遲、系統升級、數據變更等。在執行自動化測試過程中，監控和記錄測試執行情況，及時發現和處理異常情況，如程序崩潰、內存泄漏、資源占用等。
• 分析和校正自動化測試結果：在獲得自動化測試結果后，對結果進行分析和校正，利用錯誤碼庫、非缺陷知識庫、回歸方程等方法，對結果進行分類、歸類、消除或者補償系統誤差的影響。同時，對結果進行有效性和一致性的檢驗，與人工測試或者其他方法的結果進行對比和驗證。