|
Abstract
|
|
|---|---|
| Este proyecto se enmarca en el área de investigación de la Ingeniería del Software Experimental (ISE). La experimentación en IS hace posible la identificación de las variables relevantes en la construcción de software y la comprensión de las relaciones que existen entre ellas. Este conocimiento generado mediante el método científico-experimental permitirá desarrollar software de manera más predecible (en la línea de lo esperado de una ingeniería). El proyecto aborda problema relativos a la replicación de experimentos y a la agregación/combinación de los resultados experimentales. La replicación de experimentos y su posterior agregación son la clave de la obtención de evidencias empíricas sobre el desarrollo de software que puedan utilizarse en la industria para construir mejor software de modo más eficiente. La realización de replicaciones en IS ha sido complicada debido al estado de inmadurez en que todavía se haya el paradigma experimental aplicado al desarrollo de software. En la actualidad cualquier cambio en la replicación puede ocasionar alteraciones en los resultados del experimento imposibles de interpretar: ¿Son los resultados tan diversos como para tener que considerarlos diferentes (teniendo en cuenta que en todo experimento existe un cierto error muestral/experimental natural y aceptable)?; En caso de que las diferencias de resultados no se deban al error muestral ¿Los resultados son diferentes porque la observación inicial es irreproducible o porque ha cambiado alguna variable crítica (aunque desconocida) en la ejecución del experimento? Cualquier técnica de agregación estadística de experimentos requiere que éstos sean homogéneos. Esto es, que las condiciones experimentales de todos los experimentos a agregar son las mismas. En otras palabras, no deben existir variaciones entre-experimentos motivadas por variables moderadoras/contextuales. La exigencia de homogeneidad entre experimentos es altamente improbable en IS donde el control contextual es aún difícil de conseguir. Sin embargo, esto no significa que la agregación estadística de experimentos sea inútil en ISE. Bien al contrario, la aplicación de técnicas estadísticas de agregación es sólo el primer paso del trabajo que debe (y puede) hacerse al comparar resultados experimentales. En disciplinas experimentalmente inmaduras como la ISE la agregación de replicaciones puede ayudar a comprender mejor el contexto mediante el aprendizaje de nuevas variables relevantes. Nuestra investigación tiene por objetivo estudiar cómo determinar de manera fiable la homogeneidad entre replicaciones de ISE y, en caso de resultar heterogéneas, identificar y analizar posibles variables moderadoras. | |
|
International
|
No |
|
Project type
|
Proyectos y convenios en convocatorias públicas competitivas |
|
Company
|
Ministerio de Economía y Competitividad |
|
Entity Nationality
|
Sin nacionalidad |
|
Entity size
|
Pequeña Empresa (11-50) |
|
Granting date
|
|