Abstract-Software engineering process information som extraheras från versionskontrollsystem och bugg spårning databaser används i stor utsträckning i empirisk programvaruteknik. I tidigare arbete visade vi att dessa uppgifter plågas av kvalitetsbrister, som varierar mellan olika projekt. Dessutom visade vi att dessa brister i form av partiskhet påverkar resultaten av studier inom empirisk programvaruteknik. Även om dessa resultat påverkar forskare inom programvaruteknik har inverkan på utövare ännu inte bevisats. I detta dokument undersöker vi därför (i) om processens datakvalitet och egenskaper påverkar felkorrigeringsprocessen och (ii) om processkvaliteten, mätt genom processdata, påverkar produktens (dvs. programvarans) kvalitet. Specifikt analyserar vi sex öppna källkodsprojekt samt två slutna källkodsprojekt och visar att processdatakvalitet och egenskaper har en inverkan på felrättningsprocessen: den höga frekvensen tomma åtagandemeddelanden i Eclipse, till exempel, korrelerar med felrapportens kvalitet. Vi visar också att produktkvaliteten - mätt efter antalet rapporterade fel - påverkas av kvalitetsåtgärder för processdata. Dessa resultat har potential att få utövare att höja kvaliteten på sin programvaruprocess och dess tillhörande datakvalitet. Nyckelord-fall studie; processkvalitet; produktkvalitet; korrelation; gruvprogramvara arkiv Empiriska programvaruteknik forskare använder sig av programvara processdata såsom felrapporter och versionskontroll loggfiler, t.ex. för att förutsäga antal och plats för buggar i framtida programvaruutgåvor (t.ex., Tyvärr, processdata egenskaper och kvalitet kan ha en stor inverkan på resultaten av studier som förlitar sig på sådana data. I tidigare arbete införde vi därför processdatakvalitets- och karakteristika, vilket möjliggör en utvärdering av processdata. Baserat på dessa åtgärder undersökte vi fem projekt med öppen källkod (OSS) och ett projekt med sluten källkodsprogramvara (CSS) och visade att sådana processdata plågas av kvalitetsproblem i alla undersökta projekt [5]. Förutom kvalitetsfrågorna i dessa processdatauppsättningar visade vi att det finns stora skillnader i dataegenskaperna hos dessa projekt som ofta används i empiriska programvarutekniska studier. Dessa resultat ger upphov till en huvudfråga: Varför bör man bry sig om datakvalitet och karakteristika? I ett första steg leder detta till följande två forskningsfrågor: RQ 1: Har kvalitetsfrågor i programvarutekniska dataset en inverkan på studier som är beroende av sådana dataset? Vi försökte besvara båda frågorna i tidigare arbete. Under [6] och [7] undersökte vi historiska data från flera programvaruprojekt och fann starka belägg för systematiska fördomar. Vi undersökte sedan potentiella effekter av "orättvisa" eller "obalanserade" datauppsättningar på prestandan hos prediktionstekniker. Våra experiment föreslog att felfunktionsfördel påverkar prestandan hos den prisbelönta BUGCACHE felförutsägelsealgoritmen och att denna typ av fördomar är ett allvarligt problem. Vi diskuterade också effekterna av olika dataegenskaper mellan olika projekt [5] och kom fram till att t.ex. vilken typ av programvarutekniska processer som används, användningen av verktyg för processstöd och typ av testning (t.ex. professionaliserad testning jämfört med beta-användartester) resulterar i olika dataegenskaper. Sådana skillnader kan leda till hot om allmängiltighet för forskningsresultat, algoritmer, verktyg och heuristik över projektens gränser. Medan RQ1 och RQ2 tog upp "varför vi bör bry oss om datakvalitet och egenskaper frågor i empirisk programvaruteknik forskning", detta dokument vill belysa varför praktiker - programvaruingenjörer och projektledare programvara - bör bry sig om dessa frågor. Därför analyserar vi samspelet mellan datakvalitet och egenskaper och dess påverkan på produkten (dvs. programvara) kvalitet. I första hand svarar vi på följande två forskningsfrågor: I grund och botten analyserar vi flera forskningshypoteser utifrån våra två nya forskningsfrågor (RQ3 och RQ4). För att testa våra hypoteser valde vi ut sex OSS-projekt, som ofta används i empiriska programvarutekniska studier. Dessutom använde vi data från två CSS-projekt. Detta möjliggör en första jämförelse av resultat mellan olika programvarutekniska processer, projektkommunikationsvanor och testmetoder. Efter den sedvanliga diskussionen om relaterat arbete, detta papper första upptäcktsresande kort den teoretiska bakgrunden till vår studie (avsnitt III). Vi presenterar sedan vilka programvaruprojekt vi valde ut, visar vilken typ av data vi använde och hur vi förberedde dem för denna studie (avsnitt IV). I sektion V, vi
Bachmann och Bernstein REF undersöker bland annat om processkvaliteten, mätt med processdata, påverkar produktkvaliteten.
When process data quality affects the number of bugs: Correlations in software engineering datasets
{'venue': '2010 7th IEEE Working Conference on Mining Software Repositories (MSR 2010)', 'journal': '2010 7th IEEE Working Conference on Mining Software Repositories (MSR 2010)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}