目前,软件开发领域的发展非常迅速,软件的规模也日益增大,各类应用软件的质量、性能要求也越来越严格。为了保证大规模软件的质量,人们提出了许多自动化的错误定位的方法,来辅助程序员对软件进行调试。然而,目前软件错误定位方法的研究大多是针对程序语句级别的,但是语句级别的错误定位的精度还不是很高,一旦定位失败,程序员就无法确定bug语句的具体位置。针对上述问题,本文完成了如下工作:首先,通过抽象语法树对待测程序进行了方法级别和语句级别的程序插桩。再通过执行插桩后的程序,得到相应待测程序的执行路径(方法的调用序列和语句的执行序列)。其次,实现了O方法和关联分析方法这两种基于程序谱的错误定位方法,并且和传统的Tarantula错误定位方法对比分析。实验表明,本文实现的两种基于程序谱的错误定位方法对于方法级别的定位效果要优于Tarantula方法。然后,本文还实现了基于加权软件行为图的方法级别错误定位方法,与基于程序谱的方法不同的是,加权软件行为图可以将待测程序复杂的执行路径更简洁地表现出来。然后对软件行为图进行挖掘,得到方法的错误签名列表。实验表明,该方法相比于基于程序谱的方法,在方法级别错误定位精度上也有相应地提高。此外,还使用了方法调用图来提高方法级别定位的精度,并且提出了审查开销系数这一指标来表示方法级别定位的效率。最后,对于本文的三种错误定位方法,都提出了通过语句级别的定位结果来分析方法级别的定位结果的方法,同时和Tarantula进行了对比。实验表明,这种分析方法也可以增加错误定位的效率。