Investigaciones empíricas
Las Investigaciones Empíricas involucran la investigación científica de cualquier herramienta, técnica o método. Esta investigación contiene principalmente los siguientes 4 principios.
- Elegir una técnica de investigación
- Declarando la hipótesis
- Mantener el control sobre la variable
- Hacer que la investigación sea significativa
Elegir una técnica de investigación
Los componentes clave de la investigación empírica en ingeniería de software son:
- Survey
- Caso de estudio
- Experimento formal
Encuesta
La encuesta es el estudio retrospectivo de una situación para documentar las relaciones y los resultados. Siempre se hace después de que ha ocurrido un evento. Por ejemplo, en la ingeniería de software, las encuestas se pueden realizar para determinar cómo reaccionaron los usuarios a un método, herramienta o técnica en particular para determinar tendencias o relaciones.
En este caso, no tenemos control sobre la situación actual. Podemos registrar una situación y compararla con otra similar.
Caso de estudio
Es una técnica de investigación en la que identifica los factores clave que pueden afectar el resultado de una actividad y luego documenta la actividad: sus insumos, limitaciones, recursos y productos.
Experimento formal
Es una investigación rigurosa y controlada de una actividad, donde los factores clave se identifican y manipulan para documentar sus efectos sobre el resultado.
Se puede elegir un método de investigación particular de acuerdo con las siguientes pautas:
Si la actividad ya se ha producido, podemos realizar encuesta o estudio de caso. Si aún no ha ocurrido, se puede optar por un estudio de caso o un experimento formal.
Si tenemos un alto nivel de control sobre las variables que pueden afectar el resultado, entonces podemos usar un experimento. Si no tenemos control sobre la variable, entonces el estudio de caso será una técnica preferida.
Si la replicación no es posible a niveles más altos, entonces no es posible experimentar.
Si el costo de la replicación es bajo, entonces podemos considerar experimentar.
Declarar la hipótesis
Para impulsar la decisión de una técnica de investigación en particular, el objetivo de la investigación debe expresarse como una hipótesis que queremos probar. La hipótesis es la teoría tentativa o suposición que el programador piensa que explica el comportamiento que quiere explorar.
Mantener el control sobre las variables
Luego de plantear la hipótesis, a continuación tenemos que decidir las diferentes variables que afectan su verdad así como cuánto control tenemos sobre ella. Esto es esencial porque el discriminador clave entre el experimento y los estudios de caso es el grado de control sobre la variable que afecta el comportamiento.
Una variable de estado que es el factor que puede caracterizar el proyecto y también puede influir en los resultados de la evaluación se utiliza para distinguir la situación de control de la experimental en el experimento formal. Si no podemos diferenciar el control del experimento, la técnica de estudio de casos será la preferida.
Por ejemplo, si queremos determinar si un cambio en el lenguaje de programación puede afectar la productividad del proyecto, entonces el lenguaje será una variable de estado. Supongamos que actualmente estamos usando FORTRAN que queremos reemplazar por Ada. Entonces FORTRAN será el lenguaje de control y Ada será el experimental.
Hacer que la investigación sea significativa
Los resultados de un experimento suelen ser más generalizables que un estudio de caso o una encuesta. Los resultados del estudio de caso o la encuesta normalmente pueden ser aplicables solo a una organización en particular. Los siguientes puntos demuestran la eficacia de estas técnicas para responder a una variedad de preguntas.
Conformidad con las teorías y la sabiduría convencional
Los estudios de casos o las encuestas se pueden utilizar para conformar la eficacia y la utilidad de la sabiduría convencional y muchos otros estándares, métodos o herramientas en una sola organización. Sin embargo, el experimento formal puede investigar las situaciones en las que las afirmaciones son generalmente ciertas.
Explorando relaciones
La relación entre varios atributos de recursos y productos de software puede sugerirse mediante un estudio de caso o una encuesta.
Por ejemplo, una encuesta de proyectos completados puede revelar que un software escrito en un idioma particular tiene menos fallas que un software escrito en otros idiomas.
Comprender y verificar estas relaciones es esencial para el éxito de cualquier proyecto futuro. Cada una de estas relaciones se puede expresar como una hipótesis y se puede diseñar un experimento formal para probar el grado en que se mantienen las relaciones. Por lo general, el valor de un atributo en particular se observa manteniendo los otros atributos constantes o bajo control.
Evaluación de la precisión de los modelos
Los modelos se utilizan generalmente para predecir el resultado de una actividad o para guiar el uso de un método o herramienta. Presenta un problema particularmente difícil al diseñar un experimento o un estudio de caso, porque sus predicciones a menudo afectan el resultado. Los gerentes de proyecto a menudo convierten las predicciones en objetivos para completar. Este efecto es común cuando se utilizan los modelos de costos y cronogramas.
Algunos modelos, como los modelos de confiabilidad, no influyen en el resultado, ya que la confiabilidad medida como tiempo medio hasta la falla no puede evaluarse hasta que el software esté listo para usarse en el campo.
Validación de medidas
Hay muchas medidas de software para capturar el valor de un atributo. Por lo tanto, se debe realizar un estudio para probar si una medida dada refleja los cambios en el atributo que se supone debe capturar. La validación se realiza correlacionando una medida con otra. Una segunda medida, que también es una medida directa y válida del factor que afecta, debe utilizarse para validar. Tales medidas no siempre están disponibles o no son fáciles de medir. Además, las medidas utilizadas deben ajustarse a las nociones humanas del factor que se mide.