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TESIS DE MAGISTER EN INGENIERIA DEL SOFTWARE REVISIÓN DE RESULTADOS EXPERIMENTALES EN TÉCNICAS DE PRUEBA Y DE EDUCCIÓN DE CONOCIMIENTOS.

Tesis presentada para el grado de MAGÍSTER EN - edUTecNe

TESIS DE MAGISTER EN INGENIERIA DEL SOFTWARE REVISIÓN DE RESULTADOS EXPERIMENTALES EN TÉCNICAS DE PRUEBA Y DE EDUCCIÓN DE CONOCIMIENTOS. repositoriodigital uns edu ar bitstream 123456789 520 1 en investigaciones llevadas a cabo en el ámbito del Departamento de Ingeniería durante el pe ríodo comprendido entre el 8 de Diciembre de 2009 y el 14 de Marzo de 2014, bajo la dirección del Dr Víctor Hugo Cortínez, Profesor

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TESIS DE MAGISTER EN INGENIERIA DEL SOFTWARE

REVISIÓN DE RESULTADOS EXPERIMENTALES EN TÉCNICAS DE PRUEBA Y DE EDUCCIÓN DE CONOCIMIENTOS.

Autor: Ing.

Mario Luis Guerini Directores: M.Ing.

Enrique Fernández Dr.

Ramón García-Martínez

Buenos Aires,

Revisión de resultados experimentales en técnicas de prueba y de educción de conocimientos

TABLA DE CONTENIDOS CAPÍTULO 1 ................................................................................................................5 1.

INTRODUCCIÓN.....................................................................................................7 1.1 CONSIDERACIONES PRELIMINARES..........................................................7 1.2 DESCRIPCIÓN DE LA COMPOSICIÓN DEL TRABAJO DE TESIS ............8 CAPÍTULO 2 ..............................................................................................................11 2.

ESTADO DE LA CUESTIÓN ................................................................................13 2.1 TÉCNICAS DE EDUCCIÓN Y PRUEBA .......................................................13 2.1.1 Técnicas de educción de conocimientos.....................................................13 2.1.1.1 Métodos de Educción DIRECTOS......................................................14 2.1.1.1.1 Entrevista ......................................................................................14 2.1.1.1.2 Cuestionarios ................................................................................15 2.1.1.1.3 Educción directa de atributos........................................................15 2.1.1.2 Métodos de Educción INDIRECTOS..................................................15 2.1.1.2.1 Observación de tareas habituales..................................................15 2.1.1.2.2 Incidentes críticos .........................................................................15 2.1.1.2.3 Clasificación de conceptos ...........................................................15 2.1.1.2.4 Análisis de Protocolos ..................................................................16 2.1.1.2.5 Emparrillado .................................................................................16 2.1.1.2.6 Educción de atributos por rangos .................................................17 2.1.1.2.7 Descripción ideal de atributos ......................................................17 2.1.2.

Técnicas de prueba de software.................................................................17 2.1.2.1 Técnicas de Flujo de Control...............................................................18 2.1.2.2 Técnicas de Flujo de Datos..................................................................18 2.1.2.3 Técnicas de Mutación ..........................................................................19 2.2 TÉCNICAS ESTADÍSTICAS...........................................................................21 2.2.1 Estadística descriptiva ................................................................................21 2.2.2 Reducción de conjunto de datos .................................................................21 2.2.3 Tests de hipótesis........................................................................................22 CAPÍTULO 3 ..............................................................................................................25 3.

DEFINICIÓN DEL PROBLEMA...........................................................................27 CAPÍTULO 4 ..............................................................................................................29 4.

PLANTEO DE LA SOLUCIÓN .............................................................................31 4.1 MATERIALES ..................................................................................................31 4.1.1 Estudios experimentales .............................................................................31 4.1.2 Técnicas estadísticas...................................................................................31 4.2 MÉTODO ..........................................................................................................31 4.2.1 Revisión de experimentos...........................................................................32 4.2.2 Verificación de conclusiones......................................................................33 4.2.3 Síntesis de resultados en tabla resumen......................................................33 4.2.4 Tabla resumen de parámetros .....................................................................33 4.2.5 Conclusiones...............................................................................................33 CAPÍTULO 5 ..............................................................................................................35 5.

EXPERIMENTACIÓN ...........................................................................................37 Página 3 de 84

Revisión de resultados experimentales en técnicas de prueba y de educción de conocimientos

REVISIÓN DE EXPERIMENTOS..................................................................37 5.2.

VERIFICACIÓN DE CONCLUSIONES ........................................................43 5.2.1 Aplicación de métodos no paramétricos a los resultados del estudio 1......43 5.2.1.1 Comparación de las Técnicas todas juntas ..........................................43 5.2.1.2 Comparación de las Técnicas agrupadas de a dos ...............................44 5.2.2 Aplicación de Métodos No Paramétricos a los resultados del estudio 2 ....48 5.2.2.1 Comparación de las Técnicas agrupadas de a dos ...............................49 5.2.3.

Estudio de las técnicas aplicadas por el estudio 3 .....................................50 5.2.4.

Análisis de los resultados obtenidos por el estudio 4 ................................53 5.2.5.

Análisis de los resultados del estudio 5 .....................................................54 5.2.6.

Análisis de los resultados del estudio 6 .....................................................54 5.2.7.

Aplicación de Métodos No Paramétricos a los resultados del estudio 7 ...55 5.2.7.1 Comparación de las Técnicas todas juntas ..........................................56 5.2.7.2 Comparación de las Técnicas agrupadas de a dos ...............................56 5.3.

SÍNTESIS DE RESULTADOS........................................................................58 5.4.

TABLA RESUMEN DE PARÁMETROS.......................................................63 CAPITULO 6 ..............................................................................................................65 6.

CONCLUSIONES Y FUTURAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN ......................67 6.1 CONCLUSIONES.............................................................................................67 6.2 FUTURAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN ...................................................69 CAPÍTULO 7 ..............................................................................................................71 7.

REFERENCIAS ......................................................................................................73 7.1 BIBLIOGRAFÍA ANALIZADA ......................................................................73 7.2 BIBLIOGRAFÍA CONSULTADA ...................................................................76 ANEXO .......................................................................................................................79 I.

REVISIÓN DE TÉCNICAS DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO ................................81 I.1.

ESTIMADOR DE MÍNIMOS CUADRADOS.................................................81 I.2.

APLICACIÓN DE MÉTODOS PARAMÉTRICOS ........................................82 I.2.1.

Descripción de la prueba ANOVA.............................................................82 I.3.

APLICACIÓN DE MÉTODOS NO PARAMÉTRICOS .................................83 I.3.1.

Descripción del Test de Mann-Whitney U o U-Test..................................83 I.3.2.

Descripción del Test de Kruskal-Wallis o H-Test .....................................84

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Revisión de resultados experimentales en técnicas de prueba y de educción de conocimientos

CAPÍTULO 1

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Revisión de resultados experimentales en técnicas de prueba y de educción de conocimientos

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Revisión de resultados experimentales en técnicas de prueba y de educción de conocimientos

INTRODUCCIÓN Este capítulo incluye consideraciones preliminares sobre la problemática a tratar (sección 1.1) y una descripción del trabajo de tesis (sección 1.2)

de acuerdo a la norma 610.12 de IEEE,

se debe aplicar conocimiento científico para el desarrollo,

operación y mantenimiento de sistemas software.

Para ello cuenta con métodos,

técnicas y herramientas para ser utilizadas en cada actividad de acuerdo a las condiciones que se disponga.

Sin embargo,

en la actualidad generalmente no se cuenta con técnicas ni métodos que cuenten con una justificación científica ni un “estudio objetivo de su efectividad” [Juristo y Moreno,

2001].

Por lo tanto,

es necesario un marco que permita a los ingenieros poder conocer cuales son los mejores métodos y herramientas que se deben aplicar a través de un método científico y por lo tanto objetivo.

Este marco es la investigación experimental,

utilizada también en otros ámbitos para brindar información objetiva sobre hipótesis que se desean probar.

De esta forma,

1999],

se “permitirá ganar más entendimiento de que hace un software bueno y como hacerlo mejor”.

El presente trabajo tiene como objetivo evaluar la calidad de los estudios experimentales vigentes desarrollados dentro del ámbito de la Ingeniería del Software.

Como el proceso de identificación y validación de estudios es largo y requiere de un gran esfuerzo en cuanto a la recolección y validación de estudios,

el presenta trabajo Página 7 de 84

Revisión de resultados experimentales en técnicas de prueba y de educción de conocimientos

se ha desarrollado sobre la base de dos revisiones sistemáticas desarrolladas previamente: •

La primera [Davis,

aporta información vinculada a como son los estudios experimentales hechos en contextos en los cuales el factor humano tiene una alta incidencia sobre los resultados.

La segunda [Juristo,

Moreno y Vegas,

aporta información vinculada a como son los estudios experimentales hechos en contextos en los cuales el factor humano no tiene una alta incidencia sobre los resultados.

De esta forma se logró acceder a un conjunto de estudios experimentales de buena calidad dentro de un marco de tiempo acotado.

Como resultado de esta evaluación se pretende identificar: •

Puntos débiles y fuertes del actual contexto experimental de la IS (calidad de los experimentos y de los reportes)

Los valores típicos de los distintos parámetros estadísticos (medias,

varianzas y sujetos experimentales).

En base a este estudio,

cuan fiables son los resultados experimentales en IS,

que aspectos deberían tenerse en cuenta a la hora de combinar los resultados dentro de un proceso de agregación.

se introducen los temas tratados en esta tesis describiéndose brevemente su objetivo y composición En el capítulo 2,

se describen las distintas técnicas de educción de conocimientos y prueba analizadas en los estudios en cuestión.

Como así también se hace un repaso de las técnicas estadísticas aplicadas en el presente informe y en los estudios analizados.

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Revisión de resultados experimentales en técnicas de prueba y de educción de conocimientos

En el capítulo 3,

se define el problema tratado en el informe.

En el capítulo 4,

se presenta los materiales que se utilizan en el experimento,

como así también una descripción del método que se utiliza para analizar los estudios.

El capítulo 5,

contiene la experimentación realizada.

El mismo consta de dos partes.

En la primera se analizan siete informes sobre técnicas de prueba y luego se vuelcan los resultados en una tabla resumen.

En la segunda parte,

se resumen los resultados de todos los experimentos,

destacando la cantidad de información que cada uno de ellos contiene.

El capítulo 6,

contiene las conclusiones alcanzadas con el desarrollo del trabajo.

El capítulo 7,

contiene referencias a la bibliografía analizada en el informe como también la bibliografía consultada.

El anexo,

contiene una descripción de las técnicas estadísticas usadas en el informe.

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Revisión de resultados experimentales en técnicas de prueba y de educción de conocimientos

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Revisión de resultados experimentales en técnicas de prueba y de educción de conocimientos

CAPÍTULO 2

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Revisión de resultados experimentales en técnicas de prueba y de educción de conocimientos

ESTADO DE LA CUESTIÓN En ingeniería del software,

se dispone de una amplia variedad de técnicas para la educción de conocimientos [Juristo,

INCO] como así también de técnicas de prueba [Myers,

Gao et al,

2003].

Pero a pesar de que existan numerosos estudios experimentales,

al momento de seleccionar una técnica para llevar a cabo un proyecto,

no se cuenta con información empírica acerca de cual es la técnica más eficaz o eficiente para ser aplicada en cada caso en particular.

Esto tiene que ver con la escasa tradición de experimentar y consultar estudios experimentales dentro del contexto de la IS [Juristo y Moreno,

2001],

pero antes de utilizar los conocimientos experimentales disponibles es importante conocer cual es la calidad de los mismos.

En tal sentido el presente trabajo buscará determinar cual es el nivel de calidad de un conjunto de estudios empíricos considerados,

ya que los mismos fueron seleccionados dentro del marco de una Revisión Sistemática.

Las denominadas técnicas directas,

en estas técnicas se le pregunta directamente al experto los conocimientos que se desea adquirir,

Revisión de resultados experimentales en técnicas de prueba y de educción de conocimientos

en ellos el experto reporta los conocimientos que él puede articular directamente.

Las denominadas técnicas indirectas,

estas técnicas se usan porque no siempre los expertos pueden acceder a los detalles de sus conocimientos o procesos mentales.

Es posible que los expertos perciban relaciones complejas o alcancen conclusiones perfectas,

sin saber exactamente cómo lo hicieron.

En estos casos,

es necesario usar métodos indirectos de educción de conocimientos,

en los cuales no se le pregunta directamente al experto por lo que sabe.

Al contrario,

se le proporcionan otras tareas,

el grado de similitud de dos objetos,

o la contemplación de unos objetos varias veces desde distintos puntos de vista,

el ingeniero de conocimiento (IC) infiere los conocimientos subyacentes a la resolución del problema planteado.

La entrevista consiste en una interacción sistemática de un IC con un experto para extraer los conocimientos de experiencia de éste.

Al conversar con el experto,

se revelan sus objetivos al resolver problemas,

cómo están relacionados u organizados sus pensamientos,

y los procesos a través de los cuales hace un juicio,

resuelve un problema o diseña una solución.

Las entrevistas pueden ser abiertas o estructuradas.

En una entrevista no estructurada,

más o menos espontáneamente,

En las entrevistas estructuradas,

una vez marcado el tema y la profundidad con que se desea tratarlo,

planifica con anterioridad todas las preguntas que debe plantear al experto durante la sesión [Juristo,

INCO].

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Revisión de resultados experimentales en técnicas de prueba y de educción de conocimientos

[Juristo,

INCO]

La educción directa se usa como punto de partida para la educción de atributos.

[Juristo,

INCO]

En la observación de tareas habituales,

el IC no interfiere la actuación del experto en la solución de sus tareas reales cotidianas y solamente registra las mismas para luego analizarlas [Juristo,

INCO].

El experto,

deberá contar cómo los resolvió.

Es decir,

el experto expondrá lo que recuerda sobre cómo solucionó tales casos críticos.

Esta forma presenta la ventaja de que el experto puede olvidar detalles esenciales a la hora de resolver casos normales,

pero los casos especialmente complejos le estimulan de modo que le hacen comentar detalles que,

hubiera pasado por alto [Juristo,

INCO].

a partir de un simple glosario o texto,

un conjunto de conceptos que cubran ampliamente el dominio.

A continuación,

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Revisión de resultados experimentales en técnicas de prueba y de educción de conocimientos

se transfiere cada concepto a una ficha y se le pide al experto que las clasifique en una serie de grupos,

describiendo lo que cada grupo tiene en común.

A continuación,

los grupos pueden compararse para formar jerarquías [Juristo,

INCO].

La diferencia de este método con las tareas habituales es que en el AP no hay un intervalo entre el acto de pensar del experto,

En ambas técnicas existe alguien,

que está desarrollando su comportamiento para efectuar una tarea normal con un problema específico.

En el AP,

además de registrar las sesiones y anotar el comportamiento después de realizado,

se le pide al experto que piense en voz alta mientras efectúa la tarea.

Con el AP,

se va más lejos que con la simple observación del comportamiento del experto en su trabajo habitual: toma de notas,

Se busca capturar,

todo lo que dice el experto en el momento en que trata un problema [Juristo,

INCO].

El emparrillado incluye un diálogo inicial con el experto,

de los conceptos y de las dimensiones sobre las cuales fueron valorados los elementos.

Esencialmente,

es una sesión de valoración y recuerdo de forma libre,

en la cual el IC efectúa inferencias acerca de las relaciones entre los conceptos y la calidad de las relaciones en las dimensiones a las que el experto presta atención [Juristo,

INCO].

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Revisión de resultados experimentales en técnicas de prueba y de educción de conocimientos

los expertos responden acerca de la prioridad de los atributos en cuestión y las razones por el orden elegido.

La elección de los atributos utilizando alguna otra técnica cualitativa de selección [Bech-Larsen et al,

1999]

Esta aproximación es consistente con el concepto de ideales de categorías [Barsalou,

1985].

En esta perspectiva de clasificación,

el mejor ejemplo de una categoría de un determinado producto puede ser el ideal,

en lugar del producto promedio [Breivik y Supphellen,

2003].

2.1.2.

Técnicas de prueba de software.

Las técnicas de pruebas de software se pueden agrupar en las siguientes categorías:

Técnicas Aleatorias: Los casos de prueba se generan aleatoriamente.

Técnicas Funcionales: Se utilizan las especificaciones del problema para generar los casos de prueba.

El programa se ve como una caja negra.

Técnicas de Flujo de Control: Se requiere conocimiento del código fuente.

Se seleccionan caminos dentro del programa que deben ser ejecutados al ingresar los casos de prueba.

Técnicas de Flujo de Datos: También requiere conocimiento del código fuente.

En este caso,

los caminos se eligen de forma de explorar secuencias de eventos relacionadas con el estado de las variables.

Técnicas de Mutación: En la mutación se introducen fallas al programa creando varios mutantes,

Los casos de prueba se hacen pasar por los mutantes con la intención de hacer fallar al programa.

Cuando ocurre la falla de un mutante,

se dice que éste ha sido matado y no se prueba más ese mutante muerto.

Asimismo,

el caso de prueba que hizo fallar al mutante,

se marca como un caso de prueba útil para la detección de fallas.

Al Página 17 de 84

Revisión de resultados experimentales en técnicas de prueba y de educción de conocimientos

cabo de ejecutar todos los casos de prueba,

los mutantes pueden sobrevivir debido a dos razones: una es que sean equivalentes al programa inicial,

y otra es que no haya habido un caso de prueba lo suficientemente bueno como para detectar el fallo.

En este caso,

se deben generar más casos de prueba para poder matar todos los mutantes no equivalentes.

El score de mutación es el porcentaje de mutantes no equivalentes que mata un conjunto de prueba,

cuyo valor ideal es el 100% Para una descripción más detallada de las técnicas se puede consultar [Beizer,

Myers,

1979].

Los estudios sobre estas técnicas se pueden realizar de dos formas: una es intra familias y la otra es entre familias.

En el primer caso se comparan técnicas pertenecientes a la misma categoría,

la comparación se hace entre categorías distintas.

En las siguientes secciones se describen las técnicas de prueba sobre las que se estudian los experimentos.

Este criterio establece que los casos de prueba deben hacer que se ejecuten todas las sentencias del programa al menos una vez,

que todas las decisiones se lleguen a evaluar para el caso en que den verdaderas al menos una vez y lo mismo para el caso en que den falsas.

1≤i

j≤n dos sentencias en un programa (P) donde la variable x es definida y usada respectivamente.

Nos referimos a esta definición como di(x),

El par (di(x)

Un par du puede ser p-use o c-use dependiendo de si sj es un predicado o no,

Este par es factible si existe un caso de prueba t en el dominio (D) de todos los casos de pruebas posibles,

tal que la ejecución de P en t cause que el control del programa vaya de si a sj,

pasando por una o más sentencias que no definan a x.

Un camino de este tipo es llamado un camino libre de definición con Página 18 de 84

Revisión de resultados experimentales en técnicas de prueba y de educción de conocimientos

Un caso de prueba t perteneciente a un conjunto de pruebas T cubre un par c-use (di(x)

uj(x)) si la ejecución de P en t causa la ejecución de un camino libre de definición con respecto a x de si a sj.

Un par p-use (di(x)

uj(x)) es considerado cubierto si un camino libre de definición con respecto a x desde si a sj a sk es ejecutado por cada sucesor sk de sj.

Nos referimos al conjunto de todos los pares c-use y p-use como all-uses.

Un conjunto de prueba T puede ser evaluado contra el criterio all-uses computando la razón entre el número total de all-uses cubierto contra el número factible de all-uses.

Una razón de 1 implica que T es adecuado con respecto al criterio all-uses.

mediante lo que se conocen como operadores de mutación (dependientes del lenguaje de programación).

Cada operador de mutación se aplica sobre el programa,

dando lugar a una serie de mutantes (programas exactamente igual al base,

pero con una sentencia modificada,

precisamente la originada por el operador de mutación).

Una vez que se tiene generado el conjunto de mutantes,

se generan casos de prueba que ejerciten la parte mutada del mismo.

Tras generar casos de prueba para cubrir todos los mutantes,

teóricamente se tienen cubiertas todas las posibles faltas cometidas (en la práctica,

sólo las faltas modelizadas por los operadores de mutación).

En este artículo se examinarán los cinco criterios de generación de casos de pruebas descriptos en la siguiente tabla:

TÉCNICA

CRITERIO DE GENERACIÓN DE MUTANTES

Mutación

Se seleccionaron todos los operadores usados por Monthra

(Standard o

[MONTHRA,

era utilizado en los programas de prueba escritos en el lenguaje C.

Tabla 2.1.

Técnicas de mutación

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Revisión de resultados experimentales en técnicas de prueba y de educción de conocimientos

TÉCNICA

CRITERIO DE GENERACIÓN DE MUTANTES

Mutación

Solamente utiliza los operadores abs y ror para generar los

El operador abs reemplaza el valor de cada variable x por abs(x),

El operador zpush hace que el mutante muera inmediatamente si su argumento es cero,

lo que requiere que los datos de prueba fuercen a que toda expresión adquiera el valor cero.

Cuando se aplica a un programa que contiene una asignación z := x+1,

el operador abs genera seis mutantes,

obtenidos de reemplazar la asignación por z := abs(x)+ 1,

El operador ror genera mutantes reemplazando cada operador relacional por otros operadores relacionales.

Por ejemplo,

cuando se aplica a un programa que contiene un predicado “if (x = 0) then”,

el operador genera las siguientes siete condiciones: “if (x < 0) then”,

y “if (false) then” Mutación

En este caso,

se seleccionan aleatoriamente el diez por ciento de los

mutantes generados para cada tipo de mutación.

Mutación

En la mutación selectiva se descartan los mutantes que fueron

generados con los operadores de mutación que generan más mutantes.

La mutación selectiva N-selective descarta los mutantes generados con los N operadores más populosos,

Mutación

En la mutación débil,

los mutantes son evaluados antes de finalizar

la ejecución del programa mutante.

Es decir que la comparación entre el programa original y el mutante se realiza en un estado intermedio del mismo,

lo que permite que se reduzcan los tiempos de prueba.

Tabla 2.1.

Técnicas de mutación (Cont.)

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Revisión de resultados experimentales en técnicas de prueba y de educción de conocimientos

para lo que es necesario interpretar estos datos.

La interpretación cuantitativa de los datos se puede llevar a cabo en tres pasos [Wohlin et al.,

2000]: 1.

Estadística descriptiva 2.

Reducción de conjunto de datos 3.

Tests de hipótesis En el primer paso,

los datos son interpretados usando estadística descriptiva,

que permite obtener la tendencia,

En el segundo paso,

se eliminan las mediciones anormales para obtener un conjunto de mediciones válidas.

En el tercer paso,

los datos se analizan usando tests de hipótesis,

donde las hipótesis del experimento son evaluadas estadísticamente con un cierto nivel de confianza.