Análise de correlação entre métricas de evolução e qualidade de design de software.

Nós investigamos a evolução de oito softwares open source e cinco proprietários, a fim de verificar a existência de correlações estatísticas entre complexidade e medidas de qualidade em termos de bad smells e bugs. Em todos os projetos, encontramos fortes correlações estatísticas entre medidas de comp...

Nível de Acesso:openAccess
Publication Date:2009
Main Author: ASSIS, Pablo Oliveira Antonino de. lattes
Orientador/a: GUERRERO, Dalton Dario Serey. lattes, FIGUEIREDO, Jorge César Abrantes de. lattes
Banca: GHEYI, Rohit., MASSONI, Tiago Lima., GARCIA, Francilene Procópio.
Format: Dissertação
Language:por
Published: Universidade Federal de Campina Grande
Programa: PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Department: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
Assuntos em Português:
Áreas de Conhecimento:
Online Access:http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1472
Citação:ASSIS, Pablo Oliveira Antonino de. Análise de correlação entre métricas de evolução e qualidade de design de software. 2009. 73f. (Dissertação de Mestrado em Ciência da Computação) Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraiba - Brasil, 2009.
Resumo Português:Nós investigamos a evolução de oito softwares open source e cinco proprietários, a fim de verificar a existência de correlações estatísticas entre complexidade e medidas de qualidade em termos de bad smells e bugs. Em todos os projetos, encontramos fortes correlações estatísticas entre medidas de complexidade (WMC) e qualidade. Todos os softwares proprietários e cinco open source apresentaram índices de correlação muito forte (r > 0.9). Surpreendentemente, em três dos softwares open source, a correlação encontrada foi forte, porém negativa. Isto é atribuído ao fato de que, nestes projetos, os bad smells foram removidos intencionalmente. Este resultado sugere que, apesar da correlação, não existe necessariamente relação de causa-efeito entre métricas de complexidade e de qualidade. Dessa maneira, concluímos que apenas eliminar bad smells não é uma boa estratégia a ser seguida se o objetivo for reduzir a complexidade do design e melhorar a qualidade nos termos associados à redução da complexidade.
We have studied the evolution of eight open source projects and five proprietary ones, looking for statistical correlations between complexity and quality measures in terms of bad smells and bugs detected. In all projects, we found strong statistical correlations between complexity (WMC) and quality measures. In all the legacies softwares and five of open sources, the correlation can be considered very strong (r > 0.9). Surprisingly, in three of the open source, the correlation is strong, but negative. This has been attributed to the fact that, in these projects, designers have intentionally controlled the quality measures under study, by applying refactoring strategies. These results suggest that, despite the correlation, there is no necessary cause-effect relation between complexity and quality measures. We conclude that just eliminate bad smells is not a good strategy to be followed if the desired objective is to reduce software design complexity. Then also does not improve software quality in terms associated to software complexity reduction.