Analysoidaan kokeiluperheitä ohjelmistosuunnittelussa
Väitöstilaisuuden tiedot
Väitöstilaisuuden päivämäärä ja aika
Väitöstilaisuuden paikka
Etäyhteys: https://oulu.zoom.us/my/vimma1
Väitöksen aihe
Analysoidaan kokeiluperheitä ohjelmistosuunnittelussa
Väittelijä
Master of Science Adrian Santos
Tiedekunta ja yksikkö
Oulun yliopiston tutkijakoulu, Tieto- ja sähkötekniikan tiedekunta, M3S
Oppiaine
Tietojenkäsittelytiede
Vastaväittäjä
Professori Robert Feldt, Chalmersin yliopisto
Kustos
Professori Natalia Juristo, Madridin tekninen yliopisto
Ohjelmistotekniikan kokeiluperheiden analysointi
Konteksti: Kokeet ovat arkipäiväisiä ohjelmistotuotannossa (SE). Kuitenkin kaksi päärajoitusta vaikuttaa niiden sopivuuteen arvioidakseen SE:n menetelmien, prosessien ja työkalujen tehokkuutta:
(1) niiden tulokset rajoittuvat kokeellisten asetelmien kokoonpanoon; (2) niiden tulokset saattavat olla epäluotettavia pienestä osallistujamäärästä johtuen. SE tutkijat tekevät yhteistyötä voittaakseen edellä mainitut rajoitteet rakentamalla kokeiden ryhmiä replikoinnin kautta (eli, suorittavat kokeiden perheitä). Erilaisia koostamistekniikoita sovelletaan perheensisäisten kokeiden tulosten koostamiseen.
Tavoite:Ymmärtää yksittäisten kokeiden tuloksien rajoitukset. Tunnistaa tekniikat, joita käytetään perheen kokeiden tuloksien koostamiseen. Ymmärtääjokaisen koostamistekniikan edut ja haitatSE kontekstissa. Tarjota ohjenuoriaSE-perheiden analysointiin.
Menetelmä:Tunnistimme koostamistekniikat, joita on käytetty SE kokeiden tulosten koostamiseen. Tieteellisen kirjallisuuden avulla, koskien kokeiden tulosten koostamista mm. lääketieteen ja farmakologian aloilta, selvitimme koostamistekniikoiden hyödyt ja haitat.Seuraavaksi sovelsimme koostamistekniikoita edustavaan SE-perheeseen. Lopuksi räätälöitiin ohjenuora SE-perheiden analysointiin, joka perustuu lääketieteeseen ja on muokattu ohjelmistotuotannon kontekstiin sopivaksi.
Tulokset: Kokeiden perheet antavat pääsyn raakadataan sekä kokeiden ja osanottajien ominaispiirteisiin. Perheet käsittävät tavallisesti pienen määränkokeita,joiden näytekoot ovat pieniä ja tulokset heterogeenisiä. Kertomussynteesi, yhdistetty data (AD), yksilöllisen osallistujadatan (IDP)mega-koetta tai kerrostumaa ja p-arvon koostamista on käytetty analysoimaan SE-perheitä. AD ja IDP kerrostumaa yhdessä käytettynä näyttää sopivalta SE-perheiden analysointiin.
Johtopäätös: Koostamistekniikat, joita käytetään analysoimaan SE-perheitä, pitäisi olla perusteltuja tieteellisissä julkaisuissa, jotta havaintojen luotettavuutta ja läpinäkyvyyttä voidaan lisätä. Ohjenuorat saattavat helpottaa tällaisiapyrkimyksiä.
(1) niiden tulokset rajoittuvat kokeellisten asetelmien kokoonpanoon; (2) niiden tulokset saattavat olla epäluotettavia pienestä osallistujamäärästä johtuen. SE tutkijat tekevät yhteistyötä voittaakseen edellä mainitut rajoitteet rakentamalla kokeiden ryhmiä replikoinnin kautta (eli, suorittavat kokeiden perheitä). Erilaisia koostamistekniikoita sovelletaan perheensisäisten kokeiden tulosten koostamiseen.
Tavoite:Ymmärtää yksittäisten kokeiden tuloksien rajoitukset. Tunnistaa tekniikat, joita käytetään perheen kokeiden tuloksien koostamiseen. Ymmärtääjokaisen koostamistekniikan edut ja haitatSE kontekstissa. Tarjota ohjenuoriaSE-perheiden analysointiin.
Menetelmä:Tunnistimme koostamistekniikat, joita on käytetty SE kokeiden tulosten koostamiseen. Tieteellisen kirjallisuuden avulla, koskien kokeiden tulosten koostamista mm. lääketieteen ja farmakologian aloilta, selvitimme koostamistekniikoiden hyödyt ja haitat.Seuraavaksi sovelsimme koostamistekniikoita edustavaan SE-perheeseen. Lopuksi räätälöitiin ohjenuora SE-perheiden analysointiin, joka perustuu lääketieteeseen ja on muokattu ohjelmistotuotannon kontekstiin sopivaksi.
Tulokset: Kokeiden perheet antavat pääsyn raakadataan sekä kokeiden ja osanottajien ominaispiirteisiin. Perheet käsittävät tavallisesti pienen määränkokeita,joiden näytekoot ovat pieniä ja tulokset heterogeenisiä. Kertomussynteesi, yhdistetty data (AD), yksilöllisen osallistujadatan (IDP)mega-koetta tai kerrostumaa ja p-arvon koostamista on käytetty analysoimaan SE-perheitä. AD ja IDP kerrostumaa yhdessä käytettynä näyttää sopivalta SE-perheiden analysointiin.
Johtopäätös: Koostamistekniikat, joita käytetään analysoimaan SE-perheitä, pitäisi olla perusteltuja tieteellisissä julkaisuissa, jotta havaintojen luotettavuutta ja läpinäkyvyyttä voidaan lisätä. Ohjenuorat saattavat helpottaa tällaisiapyrkimyksiä.
Viimeksi päivitetty: 23.1.2024