Vaka İncelemesi Nedir? (33) – VAKA İNCELEMESİNDE METRİKLER – VERİ ANALİZİ VE YORUMLAMA – Ücretli Vaka İncelemesi Yaptırma
On yılı aşkın süredir ödev yapma desteği veren Ödevcim Akademik, size Vaka incelemesi yapmakta yardımcı olacaktır. Vaka İncelemesi yaptırma konusunda sizde Ödevcim Akademik destek olsun istiyorsanız yapmanız gerekenler çok basit. Öncelikle vaka incelemesi ve ödevlerinizle ilgili belgelerinizi akademikodevcim@gmail.com sayfamızdan gönderebilir ödevleriniz, tezleriniz, makaleleriniz ve projeleriniz ile ilgili destek alabilirsiniz.
VAKA İNCELEMESİNDE METRİKLER
Önceki yazımızda belirtilen veri toplama teknikleri çoğunlukla nitel verilere odaklanmıştır. Ancak, bir vaka çalışmasında nicel veriler de önemlidir. Yazılım ölçümü, süreçler, ürünler ve kaynaklar gibi yazılım varlıklarını niceliksel sayılarla temsil etme sürecidir. Toplanan veriler, vaka çalışması amacıyla tanımlanabilir ve toplanabilir veya halihazırda mevcut olan veriler bir vaka çalışmasında kullanılabilir. İlk vaka, elbette, en fazla esnekliği ve araştırılan araştırma soruları için en uygun verileri sağlar.
Her zaman gerçekten ihtiyacınız olmayan çok fazla veri toplama riskiniz vardır. Tanımlama aşamasında hangi verilerin toplanacağına karar verildiğinde, analiz aşamasında sahip olmak istediğiniz verileri kaçırdığınız bir duruma düşmemek için “belki de ilgi çekici” metrikleri tanımlamak çok caziptir. ama toplamadı. Ancak, çok fazla veri toplanmasından kaynaklanan birçok sorun vardır.
Çok fazla veri toplanırsa, örneğin, verileri toplamak için çaba harcaması gereken kişilerin, verilerin gerçekten yararlı olduğunu ve sizin onu gerçekten kullanacağınızı sorgulamaya başlaması riski vardır, bu da verilerin kalitesini etkileyebilir. Hangi verilerin toplanacağının tanımının, Hedef Soru Metrik yöntemi (GQM) gibi hedefe yönelik bir ölçüm tekniğine dayandırılması bir avantajdır. GQM’de önce hedefler formüle edilir ve sorular bu hedeflere göre rafine edilir ve ardından sorulara dayalı olarak ölçütler türetilir.
Bu, ölçüm faaliyeti için formüle edilen hedeflere göre metriklerin türetildiği ve dolayısıyla ilgili metriklerin toplandığı anlamına gelir. Aynı zamanda araştırmacının toplanan verilerin kalitesini kontrol edebileceğini ve gereksiz veri toplanmayacağını ifade eder.
Çoğu durumda, araştırmacının bulmaya çalıştığı metriklerin mevcut olmadığı ve bunun yerine başka bir metrik seçilmesi gerektiği ortaya çıkar. Örneğin, bir araştırmacı, farklı kişilerin farklı görevler üzerinde ne kadar süredir çalıştığını ölçmek istiyorsa, görevleri tam olarak aynı şekilde sınıflandırmayan bir zaman raporlama sisteminden gelen verileri kullanabilir. Araştırmacı, deneyim gibi tanımlaması zor olan bir şeyi ölçmek isteyebilir ve örneğin şirketteki yıl sayısı gibi kullanmaya karar verebilir.
Halihazırda mevcut olan verilerin örnekleri, eski projelerden alınan iş gücü verileri, ürünlerin satış rakamları, arızalar açısından ürün kalitesinin ölçütleri vb. Bu tür veriler, örneğin, bir organizasyondaki bir ölçüm veritabanında mevcut olabilir. Bu tür veriler kullanıldığında, aksi takdirde hedef odaklı bir ölçüm yaklaşımıyla çözülen tüm sorunların aşikar olduğu unutulmamalıdır. Araştırmacı, başka bir amaçla toplandığı için verilerin kalitesini ne kontrol edebilir ne de değerlendirebilir ve diğer arşiv analizi türlerinde olduğu gibi, önemli verilerin kaybolma riski vardır.
Örnek :
Kalite Güvencesi çalışmasındaki arşiv verileri, esas olarak hata raporlama ve konfigürasyon yönetimi sistemlerinden ve aynı zamanda proje şartnamelerinden toplanan ölçümler biçimindeydi. Toplanan ölçümlerin örnekleri, modüllerdeki hata sayısı, modüllerin boyutu ve farklı test aşamaları için süredir. XP çalışmasında, hata ölçümleri üçgenleme amaçları için tamamlayıcı veriler olarak kullanılmıştır.
Metrikler, yalnızca vaka çalışmasının amacı için de toplanabilir. Örneğin, Orucˇevic ́-Alagic ́ ve Ho ̈st [132], bir yazılım sisteminin tescilli ve açık kaynak sürümlerini bir arşivden ve farklı sürümler için hesaplanmış metrikleri topladı. Buna dayanarak, mimari değişikliklerin nerede yapıldığını ve tescilli kaynaktan açık kaynağa aktarılırken farklı özelliklerin nasıl değiştirildiğini araştırmak mümkündü.
SONUÇ
Yazılım mühendisliği, kaynak kodu, tasarım belgeleri, toplantı tutanakları gibi doğal olarak çeşitli çıktı türleri üreten karmaşık bir faaliyettir. Yazılım mühendisliğini doğru bir şekilde incelemek için vaka çalışması araştırmacısı, doğal olarak üretilen verileri toplayan veya yeni veriler üreten çok çeşitli veri toplama türlerini dikkate almalıdır. Bu bölümde, beş ana veri toplama türünü gözden geçirdik: görüşmeler, odak grupları, gözlem, arşiv analizi ve ölçütler.
Bu tür veri toplama türlerinin her biri, araştırmacının farklı türde verileri toplamasına yardımcı olur ve bir vaka çalışması genellikle birden fazla veri toplama türü kullanır. Araştırmacı bu nedenle kullanılacak veri toplama türlerini dikkatlice seçmelidir.
Ayrıca, yazılım mühendisliği vaka çalışmaları genellikle büyük miktarlarda ham veri ürettiğinden ve bunlar daha sonra rafine edildiğinden, araştırmacı, verilerin kalitesini sağlamak ve sonraki verilere yardımcı olmak için ham ve iyileştirilmiş verilerin iyi organize edilmesini sağlamalıdır. analizi.
VERİ ANALİZİ VE YORUMLAMA
Veriler toplandıktan sonra odak, verilerin analizine geçer. Bu aşamada verilerin, çalışılan vakada gerçekte ne olduğunu ve araştırmacının vakanın ayrıntılarını anladığı ve verilerdeki örüntüleri nerede aradığını anlamak için kullanıldığı söylenebilir. Bu, kaçınılmaz olarak, verilerin çalışıldığı veri toplama aşamasında ve örneğin bir röportajdan elde edilen verilerin kopyalandığı zaman da bazı analizlerin devam ettiği anlamına gelir. Önceki aşamalardaki anlayışlar elbette geçerli ve önemlidir, ancak bu bölüm daha çok veri toplandıktan sonra başlayan ayrı aşamaya odaklanmaktadır.
Veri analizi, nicel ve nitel veriler için farklı şekilde yapılır. Önceki bölümlerde nitel verilerin nasıl analiz edileceğini ve bu tür analizin geçerliliğinin nasıl değerlendirileceğini açıklamaktadır. Aynı zamanda, kantitatif analiz yöntemlerine kısa bir giriş verilmiştir. Nicel analiz, istatistiksel analiz ders kitaplarında kapsamlı bir şekilde ele alındığından ve vaka çalışması araştırması büyük ölçüde nitel verilere dayandığından, bu bölüm daha kısa tutulur.
ESNEK ARAŞTIRMADA VERİ ANALİZİ
Vaka çalışması araştırması esnek bir araştırma yöntemi olduğundan, nitel veri analizi yöntemleri yaygın olarak kullanılmaktadır. Analizin temel amacı, diğer analizlerde olduğu gibi, verilerden sonuç çıkarmak ve açık bir kanıt zinciri tutmaktır. Kanıt zinciri, okuyucunun toplanan verilerden sonuçların ve sonuçların türetilmesini takip edebilmesi gerektiği anlamına gelir [217]. Bu, araştırmanın her adımından yeterli bilgi ve araştırmacı tarafından alınan önemli kararın sunulması gerektiği anlamına gelir.
Nitel araştırmanın analizi, veri toplamaya paralel olarak analiz yaptırılmasıyla karakterize edilir. Analiz, ek veri toplama ihtiyacını ortaya çıkarabileceği için bu gereklidir. Sistematik analiz tekniklerine ihtiyaç duyulmasının bir nedeni budur. Sürekli devam ettiğinden, analizde ne zaman ortaya çıktığını tam olarak bilmek gerekir. Sistematik olmak, bir kanıt zinciri sunmak için gerekli koşullardan biridir.
On yılı aşkın süredir ödev yapma desteği veren Ödevcim Akademik, size Vaka incelemesi yapmakta yardımcı olacaktır. Vaka İncelemesi yaptırma konusunda sizde Ödevcim Akademik destek olsun istiyorsanız yapmanız gerekenler çok basit. Öncelikle vaka incelemesi ve ödevlerinizle ilgili belgelerinizi akademikodevcim@gmail.com sayfamızdan gönderebilir ödevleriniz, tezleriniz, makaleleriniz ve projeleriniz ile ilgili destek alabilirsiniz.
Analizin temel amacı ESNEK ARAŞTIRMADA VERİ ANALİZİ esnek bir araştırma yöntemi VAKA İNCELEMESİNDE METRİKLER VERİ ANALİZİ VE YORUMLAMA