lnu.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
A Study of the Effect of Data Normalization on Software and Information Quality Assessment
Linnéuniversitetet, Fakulteten för teknik (FTK), Institutionen för datavetenskap (DV).ORCID-id: 0000-0003-1173-5187
Linnéuniversitetet, Fakulteten för teknik (FTK), Institutionen för datavetenskap (DV). (Software Technology Labs)ORCID-id: 0000-0002-7565-3714
Linnéuniversitetet, Fakulteten för teknik (FTK), Institutionen för datavetenskap (DV).ORCID-id: 0000-0003-1154-5308
Linnéuniversitetet, Fakulteten för teknik (FTK), Institutionen för datavetenskap (DV).ORCID-id: 0000-0001-5335-5196
Visa övriga samt affilieringar
2013 (Engelska)Ingår i: Software Engineering Conference (APSEC, 2013 20th Asia-Pacific), IEEE Press, 2013, s. 55-60Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

Indirect metrics in quality models define weighted integrations of direct metrics to provide higher-level quality indicators. This paper presents a case study that investigates to what degree quality models depend on statistical assumptions about the distribution of direct metrics values when these are integrated and aggregated. We vary the normalization used by the quality assessment efforts of three companies, while keeping quality models, metrics, metrics implementation and, hence, metrics values constant. We find that normalization has a considerable impact on the ranking of an artifact (such as a class). We also investigate how normalization affects the quality trend and find that normalizations have a considerable effect on quality trends. Based on these findings, we find it questionable to continue to aggregate different metrics in a quality model as we do today.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
IEEE Press, 2013. s. 55-60
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi)
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:lnu:diva-29111DOI: 10.1109/APSEC.2013.112ISI: 000358735300010Scopus ID: 2-s2.0-84897375342ISBN: 978-1-4799-2143-0 (tryckt)OAI: oai:DiVA.org:lnu-29111DiVA, id: diva2:652617
Konferens
International Workshop on Quantitative Approaches to Software Quality,(QuASoQ 2013), Bangkok, Thailand, December 2, 2013
Tillgänglig från: 2013-10-01 Skapad: 2013-10-01 Senast uppdaterad: 2018-02-16Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Personposter BETA

Ericsson, MorganLöwe, WelfOlsson, TobiasToll, DanielWingkvist, Anna

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Ericsson, MorganLöwe, WelfOlsson, TobiasToll, DanielWingkvist, Anna
Av organisationen
Institutionen för datavetenskap (DV)
Datavetenskap (datalogi)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
isbn
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
isbn
urn-nbn
Totalt: 244 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf