PDF de programación - CAPÍTULO 8 Métricas en la Región

CAPÍTULO 8

Métricas en la Región



La localización de las 32 personas encuestadas para la realización de la

investigación acerca del uso y conocimiento de métricas en la región fue: vía

telefónica, amigos, profesores del departamento de ingeniería en sistemas,

también por parte de la Dra. Ma. Del Pilar Gómez G. La forma de racionar el

cuestionario (apéndice C) fue por: e-mail y personales. La respuesta que se

obtuvo en la aplicación del cuestionario fue de un 47% de las personas a las que

se les proporciono el mismo, los resultados se exponen ampliamente en el

Apéndice D, y las deducciones de los mismos en la sección 8.1.



8.1 Resultados de la investigación



Se realizó un cuestionario a 12 empresas mexicanas desarrolladoras de

software, con el fin de conocer, evaluar los intereses, conocimientos y aplicaciones

del uso de las métricas de software, tales compañías y número de personas

cuestionadas, se muestran en la tabla 8.1:



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Nombre de Empresas



Número de
Cuestionados

Gedas North America

Softek

Motorola

Abits, sw

UDLAP

GreanGates shool s.c.

MEXT

Ingenieros en Sistemas Asociados

Infonexo

Anónimos

3

2

1

1

1

1

1

1

1

3



Tabla 8.1 Empresas a las que se efectúo el cuestionario

Los resultados que arrojó la investigación realizada fueron:



En el área de calidad:

Datos de calidad

Porcentaje

de

Respuestas
Afirmativas

Total

de

Respuestas
Afirmativas

Aplicación de herramientas de calidad
Calidad de análisis
Calidad en los modelos de diseño
Calidad código fuente
Calidad en casos de prueba

73%
45%
45%
38%
62%

11
7
7
5
10



Tabla 8.2 Datos de Calidad



Con estos datos podemos ultimar que el porcentaje más alto (73%) está en

el uso de herramientas de calidad, siguiendo con un 62% calidad de casos de



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prueba, que ejercitará una gran fuerza en pruebas para detectar errores. Con

valores abajo del 50% están la calidad de análisis y los modelos de diseño en

donde se sabe que un buen ingeniero del software utiliza mediciones que evalúan

la calidad de análisis y los modelos de diseño que se han creado para evaluar la

calidad con objetividad no con subjetividad. El porcentaje más bajo (38%) se

encuentra en la calidad de código fuente. Con estos datos podemos mencionar

que la baja utilización o importancia en la calidad del código no conduce a un

software de baja calidad, mas bien nos conduce a una baja cultura o preocupación

por realizar un código ejecutable con mayor eficiencia y reusabilidad.



En el área del uso e importancia de métricas:

Uso e Imporatancia de Métricas

Métricas privadas
IMP. Errores y defectos
IMP. Efectividad de las actividades de control
IMP. Tamaño de grupos de trabajo
IMP. Fácil mantenimiento
IMP. Portabilidad
IMP. Reusabilidad
IMP. Interoperabilidad
IMP. Mejoramiento de análisis y diseño
IMP. Determinar tiempos y costos

Porcentaje

de

Total

de

Respuestas
Afirmativas

Respuestas
Afirmativas

22%
63%
25%
42%
47%
35%
70%
27%
77%
68%

4
10
5
6
7
6
10
4
12
10



Tabla 8.3 Uso e Importancia de Métricas de Software



Se mantuvieron en alto con un porcentaje mayor del 70% en la importancia en

el mejoramiento del análisis y diseño, y en la reusabilidad de código. Y con un



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porcentaje mayor del 60% se hallan la importancia de los errores y defectos en el

software en donde se proveerán con medidas para indicar la efectividad de las

actividades de control y la garantía de calidad en grupos o en particulares, y el

determinar tiempos y costos por parte de la realización del proyecto. Se concluye

que es de gran utilización para un ingeniero(a) o un administrador(a) de ingeniería

del software, para dar datos “exactos” al cliente (costos y tiempo) y obteniendo así

una estabilidad en el futuro del software (errores y defectos). Con valores abajo

del 50% están: el tamaño de grupos de trabajo, el fácil mantenimiento, portabilidad

e interoperabilidad. Asimismo se percibió la aplicación de las métricas privadas de

software por parte de las empresas mexicanas es mínima (22%), con esto

podemos advertir la preferencia de uso en las métricas públicas (mencionadas

durante todo este documento).



En el conocimiento y uso de métricas técnicas:



Modelos

conocimiento

Porcentaje de
conocimiento

COCOMO
CMM
FURPS


2
4
2

18%
43%
17%

uso
1.5
2.3
0.3

Porcentaje

de uso
15%
23%
3%

Tabla 8.4 Conocimiento y uso de los modelos de software



150

En los modelos presentados en la tabla 8.4, el que se presenta con un mayor

conocimiento y uso es el “nuevo” modelo CMM (sección 5.4), el que le sigue es el

modelo COCOMO (sección 5.2) y por último se presenta el FURPS (sección

4.1.6).



Métricas del Modelo de Análisis
PF
Bang
calidad de especificaciones


conocimiento

Porcentaje de
conocimiento

2
1
5

18%
10%
45%

uso
1.5
0.0
3.8

Porcentaje

de uso
15%
0%
38%

Tabla 8.5 Conocimiento y uso de los modelos de análisis



En las métricas del modelo de análisis, cuenta con un mayor conocimiento y

uso la calidad de especificaciones durante el ciclo de vida del proyecto de

software, quedando en segundo plano los Puntos Funcionales (sección 3.6.2, PF)

y por último las métricas Bang (4.2.2):



Métricas del Modelo de Diseño O.O conocimiento

Diseño de alto nivel
Métricas de diseño de los componentes
Cohesión
Acoplamiento
Complejidad
Métricas de Diseño de la Interfaz
código fuente
para pruebas
mantenimiento

3
3
3
4
3
1
4
4
3

Porcentaje de
conocimiento uso
1.5
2.2
1.0
0.0
1.5
0.0
4.0
2.3
2.3

25%
32%
30%
37%
32%
7%
40%
43%
27%

Porcentaje

de uso
15%
22%
10%
0%
15%
0%
40%
23%
23%

Tabla 8.6 Conocimiento y uso de los modelos de diseño O.O



Sin embargo las métricas del modelo de diseño Orientado a Objetos, cuentan

alrededor de un 40% de conocimiento las métricas de código fuente y para



151

pruebas, quedando arriba del 30%, las métricas de diseño de los componentes,

cohesión, acoplamiento, complejidad, teniendo arriba de un 20% las métricas de

diseño de alto nivel junto con las de mantenimiento y obteniendo un porcentaje del

7% (muy bajo) las métricas de diseño de interfaz. Hablando del porcentaje de uso

el más alto con un 40% está las métricas de código fuente y quedando arriba del

20% se presentan las métricas de diseño de los componentes, para pruebas y

mantenimiento. Obteniendo un porcentaje mayor del 10% se encuentran las

métricas de diseño de alto nivel, cohesión y complejidad y adquiriendo el valor de

nulo (0%) en su uso está la métrica de acoplamiento. Con estos valores nos

damos cuenta que el conocimiento es superior al uso de métricas, y el mayor uso

de las métricas se encuentra en el área de la realización de un código fuente que

conduce a un programa ejecutable.


Métricas para sistemas Orientados

Objetos

Métricas para el Modelo de Diseño O.O.
Métricas Orientadas a clases
Ponderados por clases (MPC)
Propuestas por Corenz y Kidd (TC)
Numero de operaciones inválidas por
subclases (NOI)
Numero de operaciones añadidas por
subclases (NOA)
Índice de especialización
Métricas orientadas a operaciones
Tamaño de operaciones (TOavg)
Complejidad de Operación (CO)
Numero medio de parámetros para operación
(Npavg)
Métricas para Pruebas O.O
Métricas para Proyectos O.O

conocimiento

3
2
0
0

2

1
0
0
0
1

0
2
2

Porcentaje de
conocimiento uso
1.8
0.7
0.3
0.0

25%
23%
3%
3%

23%

13%
0%
0%
0%
13%

0%
20%
23%

1.3

0.3
0.0
0.0
0.0
0.3

0.0
1.7
2.3

Tabla 8.7 Conocimiento y uso de métricas O.O



Porcentaje

de uso
18%
7%
3%
0%

13%

3%
0%
0%
0%
3%

0%
17%
23%

152

Observamos que en las métricas para sistemas Orientados a Objetos, el 54%

del conocimiento y del uso de éstas se encuentran valores por de bajo del 5% y el

23% se encuentran por arriba del 10% y el 23% restante se localizan arriba del

20%, dando por sentado que el conocimiento y uso de estas métricas son

recientes para el ingeniero de software como para el administrador, ya que el

lenguaje O.O es relativamente “nuevo”, y la utilización de este tipo de métodos ha

progresado con lentitud, ya que el software O.O es fundamentalmente distinto del

software que se desarrolla utilizando métodos convencionales, sin embargo,

resulta esencial para la calidad de los diseños y la efectividad de los programas

O.O.



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