One of the cornerstones of the R system for statistical computing is the multitude of contributed packages making an extremely broad range of statistical techniques and other quantitative methods freely available. This study investigates which factors are the crucial determinants responsible for the participation of the package authors in the R project. For this purpose a survey was conducted among R package authors, collecting data on different types of participation in the R project, three psychometric scales (hybrid forms of motivation, work design characteristics, and values), as well as various specie-demographic factors. These data are analyzed using item response theory and generalized linear models, showing that the most important determinants for participation are a hybrid form of motivation and the knowledge characteristics of the work design. Other factors are found to have less impact or influence only specific aspects of participation. (authors' abstract) / Series: Research Report Series / Department of Statistics and Mathematics

Die Ansprüche von Kunden an neue (Software-)Produkte wachsen stetig. Produkte sollen genau auf die einzelnen Kundenwünsche zugeschnitten sein, sodass der Kunde genau die Funktionalität erhält und bezahlt die er benötigt. Hersteller reagieren auf diese gestiegenen Ansprüche mit immer mehr Varianten in denen sie ihre Produkte ihren Kunden anbieten. Die Variantenvielfalt hat in solchem Maß zugenommen, dass selbst in Massen gefertigte Produkte heute als Unikate produziert werden können. Neue Methoden wie Produktlinienentwicklung unterstützen die Entwicklung solcher variantenreicher Systeme. Während der Aufwand für die Entwicklung neuer Varianten nun sinkt, profitiert die Qualitätssicherung nicht vom Effizienzgewinn der Entwicklung. Im Gegenteil: Insbesondere beim Test wird zunächst jede Variante wie ein einzelnes Produkt behandelt. Bei variantenreichen Systemen ist dies aufwandsbedingt jedoch nicht mehr möglich. Die in dieser Arbeit vorgestellten Testentwurfsmethoden berücksichtigen die Variantenvielfalt in besonderem Maße. Bisher wurden, nach einer Stichprobenauswahl zur Reduktion des Testaufwands, die Testfälle auf Basis der konkreten Produkte entworfen. Statt nun auf Basis konkreter Produkte werden in dieser Arbeit zwei Ansätze vorgestellt, die die Phase des Testentwurfs auf die Produktlinienebene heben. Die bei Anwendung dieser Methoden entstehenden Testfälle enthalten, je nach Inhalt, Freiheitsgrade bzgl. ihrer Anforderungen an eine Variante, sodass ein Testfall auf ein oder mehrere Varianten angewendet wird. Ausgehend von solchen Testfällen werden in dieser Arbeit neue Kriterien zur Stichprobenauswahl entwickelt. Mit diesen Kriterien kann der Umfang der Stichprobe, aber auch Eigenschaften der zu testenden Varianten bzgl. eines gegebenes Testziel optimiert werden. So ist es möglich, z.B. sehr wenige oder sehr unterschiedliche Varianten zum Test auszuwählen. Insgesamt werden in dieser Arbeit fünf Kriterien definiert und auf ihr Fehleraufdeckungspotenzial untersucht. Zu diesem Zweck werden neue Bewertungskriterien zur Fehleraufdeckungswahrscheinlichkeit von Produktlinientests etabliert. Somit ist erstmalig eine quantitative sowie qualitative Bewertung von Produktlinientests möglich. Die Ergebnisse der vorgestellten Methoden und Auswahlkriterien werden sowohl untereinander evaluiert, als auch konventionellen Testmethoden für Produktliniensysteme gegenübergestellt. An vier Beispielen unterschiedlicher Gro{\"ss}e werden die in dieser Arbeit vorgestellten Methoden evaluiert. / Consumer expectations of (software-)products are growing continuously. They demand products that fit their exact needs, so they pay only for necessary functionalities. Producers react to those demands by offering more variants of a product. Product customization has reached a level where classically mass produced goods, like cars, can be configured to unique items. New paradigms facilitate the engineering of such variant-rich systems and reduce costs for development and production. While development and production became more efficient, quality assurance suffers from treating each variant as a distinct product. In particular, test effort is affected, since each variant must be tested sufficiently prior to production. For variant-rich systems this testing approach is not feasible anymore. The methods for test design presented in this thesis overcome this issue by integrating variability into the test design process. The resulting test cases include requirements for variants, which must be fulfilled to execute the test successfully. Hence multiple variants may fulfill these requirements, each test case may be applicable to more than only one variant. Having test cases with requirements enables sampling subsets of variants for the purpose of testing. Under the assumption that each test case must be executed once, variants can be sampled to meet predefined test goals, like testing a minimal or diverse subset of variants. In this thesis, five goals are defined and evaluated by assessing the tests for their fault detection potential. For this purpose, new criteria for assessing the fault detection capability of product line tests are established. These criteria enable quantitative as well as qualitative assessment of such test cases for the first time. The results of the presented methods are compared with each other and furthermore with state of the art methods for product line testing. This comparison is carried out on four examples of different sizes, from small to industry-grade.