Establecimiento del modelo de agregación más apropiado para ingeniería del software - Amatriain, H.; Bertone, Rodolfo Alfredo; Fernández, Enrique; Dieste, Oscar (2014)
1. INTRODUCCIÓN -- 1.1. Meta-Análisis como herramienta para la construcción de conocimiento -- 1.1.1. Necesidad del Meta-Análisis -- 1.1.2. Antecedentes -- 1.1.3. Ejemplos -- 1.1.4. Aplicabilidad de los Modelos al actual contexto de la Ingeniería de Software -- 1.2. Objetivo de la Tesis -- 1.3. Estructura de la Tesis -- 2. ESTADO DE LA CUESTIÓN -- 2.1. Meta-Análisis -- 2.1.1. Experimentos y Agregación de Experimentos -- 2.1.2. Modelos de Meta-Análisis -- 2.1.3. Modelo de efecto fijo -- 2.1.4. Modelo de efectos aleatorios -- 2.1.5. La estadística y el error experimental -- 2.1.6. Técnicas de Agregación de Experimentos -- 2.1.6.1. Diferencia de Medias Ponderadas -- 2.1.6.2. Response Ratio paramétrico -- 2.1.6.3. Response Ratio no paramétrico -- 2.1.6.4. Conteo de Votos -- 2.1.6.5. Técnica de agregación elegida para el desarrollo de la investigación -- 2.1.7. Diferencia de Medias Ponderadas aplicada bajo el supuesto de modelo de -- efecto fijo -- 2.1.7.1. Descripción del método -- 2.1.7.2. Ventajas y desventajas del método -- 2.1.8. Diferencia de Medias Ponderadas aplicada bajo el supuesto de modelo de -- efectos aleatorios -- 2.1.8.1. Descripción del método -- 2.1.8.2. Ventajas y desventajas del método -- 2.1.9. Heterogeneidad estadística -- 2.2. Análisis de Heterogeneidad en contextos experimentales poco maduros. Limitaciones del estimador Q -- 2.3. Meta-Análisis en Ingeniería de Software Empírica -- 2.3.1. Reseña de la utilización del Meta-Análisis en Ingeniería de Software Empírica -- 2.3.2. Meta-Análisis realizados en Ingeniería de Software Empírica -- 3. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA -- 3.1. La agregación estadística de experimentos en Ingeniería de Software como solución a un contexto experimental poco maduro -- 3.2. Los modelos de efecto de Meta-Análisis en el actual contexto experimental de la Ingeniería de Software -- 3.3. Elección del modelo de efecto de Meta-Análisis: alcance y límites del problema -- 3.4. Resumen de investigación -- 4. MATERIALES Y MÉTODOS -- 4.1. Propuesta de simulación como medio para establecer el modelo de -- efectos de Meta-Análisis a aplicar en Ingeniería de Software -- 4.2. Simulación por el Método de Monte Carlo -- 4.3. Simulador -- 5. EXPERIMENTACIÓN -- 5.1. Introducción -- 5.2. Diseño experimental -- 5.3. Variables de estudio -- 5.3.1. Variables independientes -- 5.3.1.1. Cantidad de sujetos experimentales -- 5.3.1.2. Cantidad de experimentos a combinar -- 5.3.1.3. Media poblacional del tratamiento de control -- 5.3.1.4. Desvío estándar teórico -- 5.3.1.5. Tamaño de efecto poblacional teórico -- 5.3.2. Variables dependientes e intermedias -- 5.3.2.1. Tamaño de efecto poblacional medido o real, desvío estándar e intervalo de confianza -- 5.3.2.2. Media poblacional del tratamiento experimental -- 5.3.2.3. Potencia y fiabilidad deseadas (errores de tipo I y II) -- 5.3.3. Cantidad de simulaciones -- 5.4. Resultados experimentales -- 5.4.1. Convención adoptada para lectura de las tablas que muestran los resultados de los experimentos de igual tamaño -- 5.4.2. Cuadro comparativo de simulaciones para análisis de fiabilidad con desvío estándar de 10% e igual tamaño de experimentos -- 5.4.3. Cuadro comparativo de simulaciones para análisis de fiabilidad con desvío estándar de 40% e igual tamaño de experimentos -- 5.4.4. Cuadro comparativo de simulaciones para análisis de fiabilidad con desvío estándar de 70% e igual tamaño de experimentos -- 5.4.5. Cuadro comparativo de simulaciones para análisis de potencia con desvío estándar de 10% e igual tamaño de experimentos -- 5.4.6. Cuadro comparativo de simulaciones para análisis de potencia con desvío estándar de 40% e igual tamaño de experimentos -- 5.4.7. Cuadro comparativo de simulaciones para análisis de potencia con desvío estándar de 70% e igual tamaño de experimentos -- 5.4.8. Convención adoptada para lectura de las tablas que muestran los resultados de los experimentos de distinto tamaño -- 5.4.9. Cuadro comparativo de simulaciones para análisis de fiabilidad con desvío estándar de 10% y distinto tamaño de experimentos -- 5.4.10. Cuadro comparativo de simulaciones para análisis de fiabilidad con desvío estándar de 40% y distinto tamaño de experimentos -- 5.4.11. Cuadro comparativo de simulaciones para análisis de fiabilidad con desvío estándar de 70% y distinto tamaño de experimentos -- 5.4.12. Cuadro comparativo de simulaciones para análisis de potencia con desvío estándar de 10% y distinto tamaño de experimentos -- 5.4.13. Cuadro comparativo de simulaciones para análisis de potencia con desvío estándar de 40% y distinto tamaño de experimentos -- 5.4.14. Cuadro comparativo de simulaciones para análisis de potencia con desvío estándar de 70% y distinto tamaño de experimentos -- 5.5. Resumen de los resultados obtenidos y recomendaciones -- 5.5.1. Resumen de los resultados obtenidos en la experimentación -- 5.5.2. Recomendaciones para elegir un modelo de Meta-Análisis en la agregación de experimentos en Ingeniería de Software Empírica -- 5.5.2.1. Recomendaciones para elegir un modelo de Meta-Análisis en la agregación de experimentos de igual tamaño -- 5.5.2.2. Recomendaciones para elegir un modelo de Meta-Análisis en la agregación de experimentos de distinto tamaño -- 5.5.2.3. Resumen de recomendaciones para elegir un modelo de Meta-Análisis en la agregación de experimentos -- 6. CONCLUSIONES -- 6.1. Análisis de los resultados obtenidos e interpretación -- 6.1.1. Análisis comparativo de simulaciones para análisis de fiabilidad e igual tamaño de experimentos -- 6.1.2. Análisis comparativo de simulaciones para análisis de potencia e igual tamaño de experimentos -- 6.1.3. Análisis comparativo de simulaciones para análisis de fiabilidad y distinto tamaño de experimentos -- 6.1.4. Análisis comparativo de simulaciones para análisis de potencia y distinto tamaño de experimentos -- 6.2. Conclusiones y recomendaciones -- 6.2.1. Conclusiones -- 6.2.1. Recomendaciones -- 6.3. Futuros trabajos -- 7. REFERENCIAS
Tesis (Maestría en Ingeniería de Software) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2014.
Keywords: INGENIERÍA DE SOFTWARE; meta-análisis