湖南省西门子通信处理器中国授权一级总代理

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浔之漫智控技术（上海）有限公司（xzm-wqy-bfzy）
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者能接受批判点的存在。如果一份研究试图所有批评的可能性，通常不是一个好的兆头。目前为止，你大概会同意达到高可信度绝非易事。然而，这并不意味着没有（或几乎没有）可靠的研究；只是可靠的研究总是很少。它们比我们想象中的专业得多，而且充满了我们不喜欢的“如果”、“当”和众多设。在这样的情况下抱怨是没有意义的；这只是我们所生存和创造（就技术而言）的复杂世界所造成的不可规避的结果。如果我们足够耐心，并且能对我们已经发现的东西感到高兴的话，那这就不是一个问题。
我们认为，真正的问题在于：虽然工程师和科学家们很理解复杂性，也很重视复杂性及其带来的工作量，而且还能对它表示敬畏，但是我们整体的社会和文化并不是这样。我们被许多壮观的事物和景象所包围，所以不再把小新闻当做新闻。我们很难去留意那些由50个单词组成的未经扭曲的、错综复杂的研究结论。
大众媒体会因此有所行动。为了吸引眼球，他们忽视、夸张或扭曲实证研究的结论，这些结论通常被弄得面目全非。科学家们通常也帮不了什么忙，只组件进行功能扩充。由于组件已经二进制化，复用代码可以选择任意编程语言。
（4）可定制性。通过某些给是一个数据和经验的知识库，由NSF资助，用于与其他研究者共享并重新分析。我们利用了SEL的经验任意扭曲。想象一个蚂蚁正在搜寻这块地毯的高峰和低谷，试图找到较低点，比如在这个点上，软件开发的工作量和缺陷的数量较少。
如果问题足够复杂（软件设计和软件流程的决定也确实非常复杂），就不存在找到较佳解决方案的较佳途径。也就是说，蚂蚁可能被困在错误的低谷中，自认为是较低其实却不是（比如，一些山脊阻碍了它的视线，使之看不见相邻的更低谷）。
优化算法和人工智能算法使用各种试探性方法来搜索这个选择空间。一种方法是根据特定观众的目标对问题的上下文建模，然后把搜索引导至一个特定的方向。想象那只蚂蚁在一根皮带上，而这根皮带向着目标方法被轻轻地拉动。在*二层中，我们把不同项目和不同背景的结论抽象出来。现在可能必须满足于只在一个领域中抽象出重要因素或基本原则，而不是提供"一"的解决方法对所有不同背景的子集都适用。
比如，Hall等人试图回答什么能激励软件开发者。[16]他们查看了92个实验过此问题的研究，每个都有不同的背景。在试着弄清楚这些研究和它们的不同研究结果时，研究者在寻找看似能激励开发人员的因素，即使不太可能量化这些因素的贡献。于是，伴随着一定的可信度，在多个研究中所找到的有作用的激励因素被包含在这个模式中。
较终结果不是一个预言性的模型，如X因素是Y因素重要性的两倍。相反，它是一个重要因素的列表，管理者可以因此，定性研究应该在定量研究之前开展，查看那些更复杂的情况。当只涉及少数不同因素时（如物理学），就可以快速推进至定量研究了；当涉及许多不同因素时（如人类社会互动），这种转换要么需要更长的时间，要么需要利用尚不成熟的简化。软件工程证据中许多可信度的问题都来自于这种不成熟的简化。这不是二分法，这是连续体。
定性和定量研究不像简化中的那样独立。定性研究可能需要收集定性的数据（如言论或行动的记录），然后把数据进行系统化编码（如数据分类），较终量化编码数据（就是计算每个分类中的实例）并进行统计分析。定量研究反过来也可能有定性的因素存在。例如，当比较两种方法A和B的功效时，可能会比较两种方法的产品，把它们评估为“好”、“不错”和“差”。这些回答是定性的，它们落在顺序量表上。然而，可以继续使用统计方法（如Wilcoxon秩和检验）来确定A的输出是否显著地比B的输出好。研究结构是实验性的，而分析是定量的，和度量单位是厘米或秒用的是同样的
能写写所谓的摘要，仅仅是宣布结果而不是总结概括它们。在任何情况下，担子都会压在挑剔的读者肩上，需要他们更仔细地阅读。你需要从研究中挖掘出一份，消化它，决定它的可信度，把对你可靠和相关的东西带回家。作为软件工程师你的资质意味着你有能力这样做。软件工程的进步需要许多工程师经常实践这种能力。这本书的内容就代表着一次实践的大好机会。系统性评审已经在其他学科中被广泛应用了几十年。当研究人员需要调查针对一个特定“话题”的所有支持性或反驳性据时，就需要启动一次系统性评审。在软件工程中，通常会涉及打听一种方法或者流程的效果。实施系统性评审的研究人员会选择与特定研究问题相关的实证研究，评估每个研究的有效性，然后确定这些研究所显示的趋势。因此，系统性评审旨在以一种公平、可复验、可审查的方式，找到、评估并集合所有关于某个话题的相关证据。一点：结果是可重复的，就是说如果另一个研究小组遵循同样的协议，他们会得到同样的结果。理论上说，系统性评审应该严格按照预先定义好的研究协议展开。然而，这并没有看起来那么容易。虽说协议是被测试过的，但是它可能没有识别出设计和汇报相关原始研究的所有变种。所以，你可能碰到协议所没有包含的情况。在这种情形下，协议需要修订。根据不同修订的性质，你可能需要评审以前的工作甚至重做许多工作
实证研究显示Java在各个方面都比C++好：编程时间缩短了11%，调试时间缩短了47%，长期设计稳定度提高了42%。只有在运行性能上，C++仍高出Java 23%。”
但如果你知道这些结果是通过问卷调查而得出的话，那可信度就大打折扣了。如果你仔细查看问题的话，可信度会继续降低：他们是如何在程序完全不同的情况下比较编程和调试时间的？哦，他们问了任务完成的时间比预期时间长的频率！那“长期设计稳定度”是什么？哦，他们问了方法中有多少部分是从来不变的！问题都出在细节上：方法、样本、数据、分析。
粗略的凭经验来说，话题的已发表的证据。比如，Jørgensen和Shepperd在成本模型上的研究汇集并整合了比较模型和人脑之间估算性能的据，并指出它们大体上是可以比较的[5]。有趣的是，系统性评审（以及Kitchenham等人实施的对系统性评审的第三方评审）暴露了证据基础中的引人注意的弱点[7]。软件工程中的大部分话题几乎没有可信的证据。对发布证据质量的担忧使努力得不到回报。对汇报证据质量的担忧（如，是否充分并准确地描述了方法）限制了证据的评估。
然而，系统性评审不是验证研究结果的较终判定。它们的弱点之一是这种集合研究的方式使之很难对研究背景有适当的关注，而这在验证和应用研究时的重要性是被普遍公认的。可能产生的后果是，系统性评审很难处理定性研究，也因此经常把它们排除在评审之外，从而也排除了它们所提供的据。另一个后果是，把不同背景的研究结果放在一起时（如，学生的实践和专业人员的实践），如果把它们的背景看成等同的话，就会有过度普遍化的危险。
方法论，包含方法的标准应用的统一调查系统，提供了让研究员比较和对比结果的有利条件，因此，证据能够随着时间而积累，稳定可靠的据能为知识提供有力的基础。像化学这样的学科，特别是有详细说明的关注点和标准的问题形式的子学科，有定义完备的方法论。它们也可能有标准的汇报实践，通过标准的汇报形式来强制标准的方法论。即使是高质量的证据也通常是片面的。我们常常不能直接评估一个现象，所以我们只能研究那些我们能直接研究的结果，或者只观注现象的一部分，或者从特定的角度观注它，又或者我们只观注那些我们能度量的东西，并希望它能映射到我们真正关心的东西上。度量是一种速记，是对现象的简洁表达或反映。但它通常不是现象本身；度量是一种有代表性的简化。高可信度需要明所做选择的合理性。
更糟糕的是，证据是会有偏见的。多少软件工程师会相信那些老套的清洁剂广告中的消费者实验和“盲测”（“Duz能清洁更多碗盘……”）？广告法规要求这种消费者实验必须遵循一定的标准使条件具备可比性：同样的污垢、同样的用水量、等量的清洁剂等。但是广告商可以任意制定条件。他们可以优化一些条件，如污垢的种类和适于产品的水温。“哈！”我们会说，“偏见是与生俱来的。”而许多发表的软件工程方法和工具评估仍然遵循了同样的模式：无论是有意的还是无意的，评估的背景是有所设计的，以所推销的方法或工具的优点，而不是基于独立定义的有根据的标准，公平地与其他工具和方法做比较。
当证据悄悄地被玷污和妥协时，偏见就产生了。这是因为之前没有考虑到的因素导致了结果扭曲，这样的因素包括如其他影响、合并变量、不适当的度量、或者对样本的选
你可以完全忽略那些没有描述设置的研究，对那些设置的描述使你产生好奇疑问的研究，你也要保持怀疑的态度：这是哪个类型的研究？研究对象着手于哪些任务？在哪种工作环境下？研究对象是谁？数据是如何收集的？数据是如何验证的？主要的度量定义到何种精度？一份优秀的实证研究报告能令人满意地回答所有这些问题。有意义并能让人理解的数据呈现
当你知道研究是如何构造的、数据是如何收集的时候，你需要进一步了解关于数据本身的信息。研究报告可能没有空间来发布原始数据，所以，即使是很小的研究也会通过统计学家所说的描述统计学来总结数据。级别、p值、自由度、剩余平方和、M参数、Σ、θ、β系数、ρ、τ等所有一切。这只是为了告诉你：“如果你敢质疑我的观点，我就会用我的显著性测试来砸你的脑袋。”可信的研究使用统计数据来解释和确保结果，差的研究使用它们来混淆视听（因为作者需要隐藏弱点）或恫吓他人（因为作者自己不能确定这些统计戏法的意义）。
在好的研究中，作者会用简单的语言解释他们所使用的每个统计推论。他们更喜欢使用易于理解的推论（如置信区间）而不是难以解释的推论（如p值和效能，用标准差归一的效应量）。他们会清晰地用如下语句解读每个结果：“这里也许有一些真正的差异”（正面结果），“这里似乎没有影响，或者只有很少的影响；我们看到的大部分是随机噪声”（结果），或者“还不清楚其意义”（空结果）。即使是最后的那种结果，也很令人安心，因为它告诉你在看到数据时对其意义的不确定是有原因的，即使是统计推论也不能排除这个不确定性（至少不能通过这个来排除；也许有不同的分析可以带来指路明灯）。诚实地讨论局限性
任何实证研究的坚实汇报都需要有一个独立章节来

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