ソフトウェア・エンジニアリング、製品の品質とテストの理解に基づいて、テスト駆動モードの以下の7種類をまとめました。
1.ビジネス/需要主導型のテスト
ソフトウェアは、常にビジネスユーザーの特定の種類を解決する問題です。ビジネス駆動型テストでは、ユーザーの実際のビジネスニーズ、事業目標の分析、ビジネスプロセス、ユーザーの役割、ビジネスルール、ビジネス開発および他の被験者からのもので、
これらのオブジェクトのためのテスト範囲の決定試験方法と戦略を。十分性テスト、ビジネスプロセスとデータの面で測定され、ソフトウェアシステムが完全にビジネスニーズを満たすことができ、ビジネス上の問題/需要主導型のテストが最も懸念しています、
デマンドベースの認証方法、ユーザシナリオに基づく試験方法は、このような試験として分類することができます。
2、製品の品質リスクの運転免許試験
製品の品質モデルによると：内部品質 - >外部品質 - >使用など、コードレビュー、コードの複雑さの指標から始まる、製品品質のリスクを排除するために、ライフサイクルを重視し、品質をテストするために、内部品質評価
リスクの質を露出させ、するには、その後、徐々に拡張し、外部品質システムに、ユーザーが継続的には、製品の品質のフィードバックの主要なリスクを明らかにし、品質を評価します。これらのテストでは、分析の製品品質の性質は、より徹底しただろう
また、静的テスト、ストレスを手動コードレビューと設計レビューを含むが、コードの静的解析や検査ツールを使用します。
図3に示すように、モデル駆動型テスト
そのようなUMLモデリング、有限状態機械、ペトリネット、クリプキ構造、時相論理式、利用可能なシステム・プロパティ（例えば、CTL、LTL）として検証実用上の問題、建設抽象モデルについて説明します。
より広い理解、デシジョンテーブル、要因図、ペアワイズなどもテストモデルに属しています。複雑なアプリケーションシステムの大規模なテストのモデリングソフトウェア技術とモデリング技術の開発と統合して、これらの問題は徐々に解決され、大きな課題となります。
しかし、モデルは自動的にテストケースを生成することができますベースの自動化スクリプトは、より徹底的にテストプロセスを自動化することができ、ほとんどの人は、限られたテストの自動テストを実行する前に、
我々は開発し、テストスクリプトの数が多い、手動、半自動カウントアップのない小さな割合を維持する必要があります。
4（システム）はドライブテストを特徴とします
多くの人々は、ソフトウェアのテストに来る多かれ少なかれ「機能テスト・ドライブ」イデオロギーを反映した機能テスト、パフォーマンステスト、です。
ソフトウェア機能仕様設計仕様に応じて、各機能のための検証システムの機能である機能テストドライブは、（おそらく）、操作の機能が正常であるかを決定し、設計の整合性。
一般的な機能は、機能の点のリスト、ファンクションポイントの設計と実装のためのテストケースを形成するために、サブ機能、サブ機能サブ機能に分解されるであろう。
図5に示すように、設計主導型検査（DDT）
TDD、テスト分析と設計に触発されたDDTは、テストドライブは、事前に設計されています。DDTは、これらの以下の特徴を有する：（逆をテストし、伝統的な）、単純な、より柔軟性をテストするテストケーステスト計画を導くために、作業の重複を排除し、
テストケースは、に変換することができるテストコードがテストシナリオとテスト、コントローラ試験のビジネスニーズを含み、試験は、開発およびテストチームのために非常に有用です。
デザイン・ドリブンテストについて、話題の作品で議論されていますデザイン駆動型テストを - プログラマがより簡単にテストすることができます。
6、（プログラム/コード）ドライブテスト構造
これは、実質的に類似している：構造化テスト、ホワイトボックス。次第に、このようなそれらのベース部品テスト、APIまたはインターフェイス試験に基づく試験としてのアソシエーション手順の種々の部分を、カバー、構造解析プログラムに対して、プログラム構造から駆動試験;
テストコードの構造から、コードカバレッジ、分岐カバレッジ、実質的に等をカバーするパスの行を含みます。運転免許試験の構造の完全な尺度は、コードカバレッジ解析に基づく特に、より客観性になり、サポートするためのツールがたくさんあります。
図7に示すように、統計的/実験的テストドライブ
これは、実際の測定データや各種の理論モデルよりも貴重な経験の認識「ソフトウェア工学の経験」の一部として見ることができます。データ収集と経験、統計解析、照合テストを実行するために経験的モデルを生成することにより、ソフトウェアのテストプロセス。
コンテキスト駆動型の試験、探索的試験、欠陥予防、方法を推測誤差が非常に厳密ではないが、このように分類することができるが、基本的に統計的な検定/経験から駆動されます。