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Análise de correlação entre métricas de evolução e qualidade de design de software. / Correlation analysis between evolution metrics and software design quality.ASSIS, Pablo Oliveira Antonino de. 16 August 2018 (has links)
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PABLO OLIVEIRA ANTONINO DE ASSIS - DISSERTAÇÃO PPGCC 2009..pdf: 1244760 bytes, checksum: 30e75bebed5cedb9f7f2d0eb80097c6f (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-16T14:17:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1
PABLO OLIVEIRA ANTONINO DE ASSIS - DISSERTAÇÃO PPGCC 2009..pdf: 1244760 bytes, checksum: 30e75bebed5cedb9f7f2d0eb80097c6f (MD5)
Previous issue date: 2009-03-13 / Capes / 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.
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