論文の概要: Replications, Revisions, and Reanalyses: Managing Variance Theories in Software Engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12634v1
- Date: Tue, 17 Dec 2024 07:56:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-18 14:00:25.150459
- Title: Replications, Revisions, and Reanalyses: Managing Variance Theories in Software Engineering
- Title（参考訳）: レプリケーション,リビジョン,リアナリシス - ソフトウェアエンジニアリングにおける変数理論の管理
- Authors: Julian Frattini, Jannik Fischbach, Davide Fucci, Michael Unterkalmsteiner, Daniel Mendez,
- Abstract要約: 変数理論は、1つ以上の独立変数が依存変数で生じる分散を定量化する。
ソフトウェアエンジニアリング(SE)では、分散理論は、ツールやテクニック、その他の治療がソフトウェア開発の結果に与える影響を定量化するために使われます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.147594239309427
- License:
- Abstract: Variance theories quantify the variance that one or more independent variables cause in a dependent variable. In software engineering (SE), variance theories are used to quantify -- among others -- the impact of tools, techniques, and other treatments on software development outcomes. To acquire variance theories, evidence from individual empirical studies needs to be synthesized to more generally valid conclusions. However, research synthesis in SE is mostly limited to meta-analysis, which requires homogeneity of the synthesized studies to infer generalizable variance. In this paper, we aim to extend the practice of research synthesis beyond meta-analysis. To this end, we derive a conceptual framework for the evolution of variance theories and demonstrate its use by applying it to an active research field in SE. The resulting framework allows researchers to put new evidence in a clear relation to an existing body of knowledge and systematically expand the scientific frontier of a studied phenomenon.
- Abstract（参考訳）: 変数理論は、1つ以上の独立変数が依存変数で生じる分散を定量化する。
ソフトウェアエンジニアリング(SE)では、分散理論は、ツールやテクニック、その他の治療がソフトウェア開発の結果に与える影響を定量化するために使われます。
分散理論を得るには、より一般的に妥当な結論を得るために、個々の経験的研究から証拠を合成する必要がある。
しかし、SEにおける研究合成は主にメタ分析に限られており、一般化可能な分散を推測するために合成された研究の均一性を必要とする。
本稿では,メタ分析を超えて研究合成の実践を拡大することを目的としている。
この目的のために、分散理論の進化に関する概念的枠組みを導出し、SEの活発な研究分野に適用してその利用を実証する。
結果として得られた枠組みにより、研究者は既存の知識体系と明確な関係に新しい証拠を配置し、研究された現象の科学的フロンティアを体系的に拡張することができる。
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