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第一部分 搜寻和使用证据的一般原则2

第1章 探寻有力的证据2

1.1起步阶段2

1.2当今证据的状态3

1.2.1精确性研究的挑战3

1.2.2统计强度的挑战3

1.2.3结果可复制性的挑战4

1.3我们可以相信的改变5

1.4背景的影响7

1.5展望未来7

1.6参考文献9

第2章 可信度，为什么我坚决要求确信的证据12

2.1软件工程中的证据是如何发现的12

2.2可信度和适用性13

2.2.1适用性，为什么使你信服的证据不能使我信服14

2.2.2定性证据对战定量证据：错误的二分法15

2.3整合证据16

2.4证据的类型以及它们的优缺点17

2.4.1对照实验和准实验18

2.4.2问卷调查19

2.4.3经验汇报和案例研究20

2.4.4其他方法20

2.4.5报告中的可信度（或缺乏可信度）的标识21

2.5社会、文化、软件工程和你23

2.6致谢24

2.7参考文献24

第3章 我们能从系统性评审中学到什么25

3.1系统性评审总览26

3.2系统性评审的长处和短处27

3.2.1系统性评审的流程28

3.2.2开展一项评审所牵连的问题30

3.3软件工程中的系统性评审31

3.3.1成本估算研究32

3.3.2敏捷方法33

3.3.3检验方法35

3.4结论35

3.5参考文献36

第4章 用定性研究方法来理解软件工程学40

4.1何为定性研究方法41

4.2如何解读定性研究42

4.3在工作中运用定性研究方法44

4.4推广应用定性研究的结果45

4.5定性研究方法是系统的研究方法46

4.6参考文献46

第5章 在实践中学习成长：软件工程实验室中的质量改进范式47

5.1软件工程研究独有的困难之处47

5.2实证研究的现实之路48

5.3 NASA软件工程实验室：一个充满活力的实证研究测试平台48

5.4质量改进范式49

5.4.1表征51

5.4.2设立目标51

5.4.3选择流程51

5.4.4执行流程53

5.4.5分析53

5.4.6封装53

5.5结论55

5.6参考文献55

第6章 性格、智力和专业技能对软件开发的影响57

6.1如何辨别优秀的程序员58

6.1.1个体差异：固定的还是可塑造的58

6.1.2个性59

6.1.3智力63

6.1.4编程任务65

6.1.5编程表现65

6.1.6专业技能66

6.1.7软件工作量估算68

6.2环境因素还是个人因素68

6.2.1软件工程中应该提高技能还是提高安全保障69

6.2.2合作69

6.2.3再谈个性72

6.2.4从更广的角度看待智力72

6.3结束语74

6.4参考文献75

第7章 为什么学编程这么难81

7.1学生学习编程有困难吗82

7.1.1 2001年McCracken工作小组82

7.1.2 Lister工作小组83

7.2人们对编程的本能理解是什么83

7.3通过可视化编程来优化工具85

7.4融入语境后的改变86

7.5总结：一个新兴的领域88

7.6参考文献89

第8章 超越代码行：我们还需要其他的复杂度指标吗92

8.1对软件的调查92

8.2计算源代码的指标93

8.3指标计算案例94

8.3.1源代码行数（SLOC ）96

8.3.2代码行数（LOC）96

8.3.3 C函数的数量96

8.3.4 McCabe圈复杂度96

8.3.5 Halstead软件科学指标97

8.4统计分析98

8.4.1总体分析98

8.4.2头文件和非头文件之间的区别99

8.4.3干扰效应：文件大小对相关性的影响100

8.5关于统计学方法的一些说明103

8.6还需要其他的复杂度指标吗103

8.7参考文献104

第二部分 软件工程的特有话题106

第9章 自动故障预报系统实例一则106

9.1故障的分布106

9.2故障高发文件的特征109

9.3预测模型概览109

9.4预测模型的复验和变体110

9.4.1开发人员的角色111

9.4.2用其他类型的模型来预测故障113

9.5工具的设计115

9.6一些忠告115

9.7参考文献117

第10章 架构设计的程度和时机119

10.1修正缺陷的成本是否会随着项目的进行而增加119

10.2架构设计应该做到什么程度120

10.3架构设计的成本-修复数据给予我们的启示123

10.3.1关于COCOMO Ⅱ架构设计和风险解决系数的基础知识123

10.3.2 Ada COCOMO及COCOMO II中的架构设计以及风险应对系数125

10.3.3用于改善系统设计的投入的ROI130

10.4那么到底架构要做到什么程度才够132

10.5架构设计是否必须提前做好135

10.6总结135

10.7参考文献136

第11章 康威推论138

11.1康威定律138

11.2协调工作、和谐度和效率140

11.3微软公司的组织复杂度143

11.4开源软件集市上的小教堂148

11.5总结152

11.6参考文献152

第12章 测试驱动开发的效果如何153

12.1 TDD药丸是什么153

12.2 TDD临床试验概要154

12.3 TDD的效力156

12.3.1内部质量156

12.3.2外部质量157

12.3.3生产力157

12.3.4 测试质量158

12.4在试验中强制TDD的正确剂量158

12.5警告和副作用159

12.6结论160

12.7致谢160

12.8参考文献160

第13章 为何计算机科学领域的女性不多163

13.1为什么女性很少163

13.1.1能力缺陷，个人喜好以及文化偏见164

13.1.2偏见、成见和男性计算机科学文化166

13.2值得在意吗168

13.2.1扭转这种趋势，我们可以做些什么170

13.2.2跨国数据的意义171

13.3结论172

13.4参考文献172

第14章 两个关于编程语言的比较175

14.1一个搜索算法决定了一种语言的胜出175

14.1.1编程任务：电话编码176

14.1.2比较执行速度176

14.1.3内存使用情况的比较178

14.1.4比较效率和代码长度178

14.1.5比较可靠性180

14.1.6比较程序结构180

14.1.7我可以相信吗181

14.2 Plat Forms：网络开发技术和文化182

14.2.1开发任务：人以类聚182

14.2.2下注吧183

14.2.3比较工作效率184

14.2.4比较软件工件的大小185

14.2.5比较可修改性186

14.2.6比较稳健性和安全性187

14.2.7嘿，“插入你自己的话题”如何189

14.3那又怎样189

14.4参考文献189

第15章 质量之战：开源软件对战专有软件191

15.1以往的冲突192

15.2战场192

15.3开战195

15.3.1文件组织196

15.3.2代码结构200

15.3.3代码风格204

15.3.4预处理209

15.3.5数据组织211

15.4成果和结论213

15.5致谢215

15.6参考文献215

第16章 码语者219

16.1程序员的一天219

16.1.1日记研究220

16.1.2观察研究220

16.1.3程序员们是不是在挣表现220

16.2说这么多有什么意义221

16.2.1问问题221

16.2.2探寻设计理念223

16.2.3工作的中断和多任务223

16.2.4程序员都在问什么问题224

16.2.5使用敏捷方法是不是更利于沟通227

16.3如何看待沟通228

16.4参考文献229

第17章 结对编程230

17.1结对编程的历史230

17.2产业环境中的结对编程232

17.2.1结对编程的行业实践232

17.2.2业内使用结对编程的效果233

17.3教育环境中的结对编程234

17.3.1教学中特有的实践234

17.3.2教学中使用结对编程的效果235

17.4分布式结对编程235

17.5面对的挑战236

17.6经验教训237

17.7致谢237

17.8参考文献237

第18章 现代化代码审查243

18.1常识243

18.2程序员独立进行小量代码审查243

18.2.1防止注意力疲劳244

18.2.2切忌速度过快244

18.2.3切忌数量过大245

18.2.4上下文的重要性246

18.3团队影响247

18.3.1是否有必要开会247

18.3.2虚假缺陷247

18.3.3外部审查真的需要吗248

18.4结论249

18.5参考文献249

第19章 公共办公室还是私人办公室251

19.1私人办公室251

19.2公共办公室253

19.3工作模式255

19.4最后的忠告257

19.5参考文献257

第20章 识别及管理全球性软件开发中的依赖关系258

20.1为什么协调工作对于GSD来说是挑战258

20.2依赖关系及其社会/技术二重性259

20.2.1技术方面261

20.2.2社会/组织结构方面263

20.2.3社会-技术方面266

20.3从研究到实践267

20.3.1充分使用软件储存库中的数据267

20.3.2团队领导和管理者在依赖关系管理中的角色268

20.3.3开发人员、工作项目和分布式开发269

20.4未来的方向269

20.4.1适合GSD的软件架构269

20.4.2协作软件工程工具270

20.4.3标准化和灵活度的平衡271

20.5参考文献271

第21章 模块化的效果如何274

21.1所分析的软件系统275

21.2如何定义“修改”276

21.3如何定义“模块”280

21.4研究结果281

21.4.1修改的范围281

21.4.2需要参考的模块283

21.4.3自发式的模块化284

21.5有效性的问题286

21.6总结287

21.7参考文献287

第22章 设计模式的证据289

22.1设计模式的例子290

22.2为什么认为设计模式可行292

22.3第一个实验：关于设计模式文档的测试293

22.3.1实验的设计293

22.3.2研究结果295

22.4第二个实验：基于设计模式的解决方案和简单解决方案的对比297

22.5第三个试验：设计模式之于团队沟通300

22.6经验教训302

22.7总结304

22.8致谢304

22.9参考文献305

第23章 循证故障预测306

23.1简介306

23.2代码覆盖率308

23.3代码变动308

23.4代码复杂度311

23.5代码依赖312

23.6人与组织度量312

23.7预测缺陷的综合方法315

23.8结论317

23.9致谢319

23.10参考文献319

第24章 采集缺陷报告的艺术322

24.1缺陷报告的优劣之分322

24.2优秀缺陷报告需要具备的要素323

24.3调查结果325

24.3.1开发人员眼中的缺陷报告内容325

24.3.2报告者眼中的缺陷报告内容326

24.4来自不一致信息的证据327

24.5缺陷报告的问题329

24.6重复缺陷报告的价值330

24.7 并非所有的缺陷都被修复了332

24.8结论333

24.9致谢334

24.10参考文献334

第25章 软件的缺陷都从哪儿来335

25.1研究软件的缺陷335

25.2本次研究的环境和背景336

25.3第一阶段：总体调查337

25.3.1调查问卷337

25.3.2数据的总结339

25.3.3第一部分的研究总结342

25.4第二阶段：设计/代码编写类故障调查342

25.4.1调查问卷342

25.4.2统计分析345

25.4.3界面故障与实现故障358

25.5研究结果可靠吗360

25.5.1我们调查的对象是否正确360

25.5.2我们的方法是否正确361

25.5.3我们能用这些结果做什么362

25.6我们明白了什么362

25.7致谢364

25.8参考文献364

第26章 新手专家：软件行业的应届毕业生们367

26.1研究方法368

26.1.1研究对象369

26.1.2任务分析370

26.1.3任务案例370

26.1.4做回顾的方法371

26.1.5有效性问题371

26.2软件开发任务372

26.3新手开发人员的优点和缺点374

26.3.1优点分析375

26.3.2缺点分析375

26.4回顾376

26.4.1管理层的介入377

26.4.2毅力、疑惑和新人特质377

26.4.3大型的软件团队环境378

26.5妨碍学习的误解378

26.6教育方法的反思379

26.6.1结对编程380

26.6.2合理的边际参与380

26.6.3导师制380

26.7改变的意义381

26.7.1新人培训381

26.7.2学校教育382

26.8参考文献383

第27章 挖掘你自己的证据385

27.1对什么进行数据挖掘385

27.2设计你的研究386

27.3数据挖掘入门387

27.3.1第一步：确定要用哪些数据387

27.3.2第二步：获取数据388

27.3.3第三步：数据转换（可选）389

27.3.4第四步：提取数据389

27.3.5第五步：解析bug报告390

27.3.6第六步：关联数据390

27.3.7第六步：找出漏掉的关联391

27.3.8第七步：将bug对应到文件391

27.4下面怎么办392

27.5致谢394

27.6参考文献394

第28章 正当使用“复制粘贴”大法396

28.1代码克隆的示例396

28.2寻找软件中的克隆代码398

28.3对代码克隆行为的调查399

28.3.1分叉400

28.3.2模板401

28.3.3定制402

28.4我们的研究403

28.5总结405

28.6参考文献406

第29章 你的API有多好用407

29.1为什么研究API的易用性很重要407

29.2研究API易用性的首次尝试409

29.2.1研究的设计410

29.2.2第一次研究的结论摘要411

29.3如果一开始你没有成功412

29.3.1第二次研究的设计412

29.3.2第二次研究的结论摘要412

29.3.3认知维度414

29.4使用不同的工作风格418

29.5结论421

29.6参考文献422

第30章“10倍”意味着什么？编程生产力的差距测量423

30.1软件开发中的个人效率的变化423

30.1.1巨大的差距带来的负面影响424

30.1.2什么造就了真正的“10倍程序员”424

30.2测量程序员的个人生产力的问题424

30.2.1生产力=每月产出的代码行数吗424

30.2.2生产力=功能点吗425

30.2.3复杂度呢425

30.2.4到底有没有办法可以测量个人生产力425

30.3软件开发中的团队生产力差距426

30.4参考文献427

撰稿人429