Planejamento do Estudo Experimental

Contexto Global: para avaliar a distribui¸c˜ao de processos no ambiente de DDS ´e necess´ario um conjunto de m´etricas (Matusse et al., 2012). Essas m´etricas devem evidenciar a estimativa de esfor¸co despendido para as equipes realizarem as regras de neg´ocio (Karner, 1993) como tamb´em os fatores de comunica¸c˜ao para enviar mensagens usando ferramentas s´ıncronas e ass´ıncronas de comunica¸c˜ao (Gotel et al., 2010) para facilitar o gerente de projeto tomar decis˜oes com base em indicadores. Regras de neg´ocio s˜ao as condi¸c˜oes que devem ser cumpridas pelo sistema a fim de atender a um objetivo do neg´ocio, envolvendo os RF - requisitos funcionais e RNF - requisitos n˜ao funcionais do sistema.

A avalia¸c˜ao da distribui¸c˜ao inclui o artefato de caso de uso e os elementos que a comp˜oem. Um dos elementos principais para medir a estimativa de esfor¸co envolvido

no RF e RNF de caso de uso da etapa de EReq ´e a estimativa de tamanho do RF e RNF de caso de uso utilizando a t´ecnica de analise de pontos por caso de uso t´ecnico (TUCP) (Karner, 1993). Analisando a m´etrica, temos a estimativa de esfor¸co para realizar o RF e RNF de caso de uso que ´e decorrente da estimativa de tamanho da etapa de EReq. As m´etricas para distribui¸c˜ao aplicam-se no c´alculo da complexidade de casos de uso, estimativa de esfor¸co, e fatores de comunica¸c˜ao utilizando ferramentas s´ıncronas e ass´ıncronas de comunica¸c˜ao para realizar regras de neg´ocio de caso de uso da EReq.

Contexto Local: este estudo tem como objetivo validar as m´etricas para distribui¸c˜ao da etapa de EReq em DDS. Tais m´etricas levam em considera¸c˜ao a estimativa de esfor¸co (complexidade) de realizar o caso de uso como tarefa, relacionando-o com fatores de comunica¸c˜ao para realizar RF e RNF de caso de uso.

Os participantes dever˜ao entender o diagrama UML de caso de uso, entender a descri¸c˜ao de caso de uso identificado, e gerar os pesos para cada regra de neg´ocio que corresponde o conjunto dos casos de uso. Dever˜ao preencher o item para a estimativa de esfor¸co aara realizar RF e RNF de caso de uso e os fatores relacionados com os fatores de comunica¸c˜ao para realizar as tarefas do ciclo de vida da EReq, cabendo ao gerente local de cada equipe preencher a informa¸c˜ao referente `a distˆancia geogr´afica e temporal da equipe em rela¸c˜ao `a matriz (onde foram identificados os casos de uso).

Treinamento: nenhum treinamento ser´a realizado para este estudo.

Projeto Piloto: ser´a realizado um estudo piloto com os gerentes locais antes da execu¸c˜ao do estudo, com vista `a instrumenta¸c˜ao que ser´a utilizada no estudo experi- mental. O gerente local utilizar´a os mesmos instrumentos do estudo experimental para posteriormente aplicar `as equipes correspondentes, por tratar-se de equipes dispersas em n´ıvel global a realizar o estudo. Nesse caso, nenhum dado coletado pelo estudo piloto ser´a utilizado para complementar o estudo experimental, evitando assim um vi´es do experimento.

Participantes: os participantes dos estudos, al´em de estarem pelo menos no ´ultimo ano do curso de inform´atica (computa¸c˜ao), dever˜ao possuir conhecimentos m´ınimos de:

• Desenvolvimento Distribu´ıdo de Software, princ´ıpios de desenvolvimento distribu´ıdo de software por ser a abordagem em an´alise;

• Nota¸c˜ao UML, mais especificamente o modelo de caso de uso e, a partir destes gerar os dados que possam ser coletados para an´alise das m´etricas; e

• Processo de Software, elementos fundamentais das etapas de um processo de software.

O estudo leva em considera¸c˜ao o ambiente ao qual `a equipe est´a associada, pois mede a diferen¸ca geogr´afica e temporal em rela¸c˜ao `a matriz. Como o estudo tem participa¸c˜ao de equipes mistas, ela n˜ao faz distin¸c˜ao se `a equipe ´e oriunda da ind´ustria ou da academia. Instrumenta¸c˜ao: todos os participantes receber˜ao um conjunto de documentos recomendados, sendo eles:

• Uma c´opia de ades˜ao ao estudo experimental;

• Uma c´opia de question´ario, no qual o participante indicar´a a sua forma¸c˜ao acadˆemica, o seu n´ıvel de experiˆencia com abordagem de DDS, processo de software e com a nota¸c˜ao UML;

• Uma c´opia com modelos de diagramas de caso de uso apresentando os principais estere´otipos e respectivas descri¸c˜oes;

• Uma c´opia com o guia para classifica¸c˜ao e pesos; e

• Duas copias do modelo de configura¸c˜ao do estudo experimental por participante. Formula¸c˜ao de Hip´oteses: abaixo s˜ao descritas `as hip´oteses que s˜ao propostas para o estudo experimental:

Hip´otese para 1o caso do Estudo Valida¸c˜ao da M´etrica de estimativa de Esfor¸co

• Hip´otese Nula (H0) n˜ao existe correla¸c˜ao significativa entre a m´etrica Esf orco(etapa)

e a estimativa de esfor¸co para realizar RF e RNF de caso de uso associado ao participante, segundo;

(H0) = µEsf orco(etapa) < µEsf orco(participante)

• Hip´otese Alternativa (H1) existe correla¸c˜ao significativa entre a m´etrica Esf orco(etapa)

e a estimativa de esfor¸co para realizar RF e RNF de caso de uso associado ao participante, segundo;

(H1) = µEsf orco(etapa) ⇔ µEsf orco(participante)

Hip´otese para 2o _{caso do Estudo Valida¸c˜ao da M´etrica Fatores de comu-}

• Hip´otese Nula (H0) n˜ao existe correla¸c˜ao significativa entre a m´etrica F atcom(m)

e o Fator de comunica¸c˜ao utilizado para enviar mensagens para realizar tarefa de caso de uso associado ao participante, segundo;

(H0) = µF atcom(m) < µF ator(participante)

• Hip´otese Alternativa (H1) existe correla¸c˜ao significativa entre a m´etrica F atcom(m)

e o Fator de comunica¸c˜ao utilizado para enviar mensagens para realizar tarefa de caso de uso associado ao participante, segundo;

(H1) = µF atcom(m) ⇔ µF ator(participante)

Hip´otese para 3o _{caso do Estudo M´etricas de Esfor¸co e Fatores de}

comunica¸c˜ao utilizado para enviar mensagens (Comunica¸c˜ao)

• Hip´otese Nula (H0) n˜ao existe correla¸c˜ao significativa entre a m´etrica Esf orco(etapa)

e a m´etrica F atcom(m) enviada entre as equipes para realizar tarefa de caso de uso,

segundo;

(H0) = µEsf orco(etapa) < µF atcom(m)

• Hip´otese Alternativa (H1) existe correla¸c˜ao significativa entre a m´etrica Esf orco(etapa)

e a m´etrica F atcom(m) enviada entre as equipes para realizar tarefa de caso de uso,

segundo;

(H1) = µEsf orco(etapa) ⇔ µF atcom(m)

Vari´aveis Dependentes: configura¸c˜ao gerada a partir da estimativa de esfor¸co para realizar RF e RNF de caso de uso e fatores de comunica¸c˜ao utilizado para enviar mensagens (participante atribui valor de acordo com a Figura 5.1).

Vari´aveis Independentes: m´etricas Esf orco(etapa) e F atcom(m) para realizar os

casos de uso.

Sele¸c˜ao dos Participantes: a sele¸c˜ao dos participantes n˜ao ser´a de forma aleat´oria, ela ser´a feita pelo crit´erio da equipe dentro do universo dos candidatos.

Classifica¸c˜ao em grupo: n˜ao existiu a necessidade de dividir os participantes por equipes na coleta de dados para interpreta¸c˜ao, pois o estudo avaliou se existe a correla¸c˜ao das m´etricas.

Balanceamento: s˜ao distribu´ıdas tarefas iguais para um n´umero similar de partici- pantes, somente os gerentes locais das equipes ´e que ter˜ao uma tarefa, a mais, referente `a caracteriza¸c˜ao da localiza¸c˜ao geogr´afica e temporal da equipe em rela¸c˜ao `a matriz.

Mecanismo de An´alise: com a finalidade de analisar e verificar a existˆencia de uma correla¸c˜ao significativa entre as m´etricas Esf orco(etapa) e F atcom(m) e os valores da

estimativa de esfor¸co e fatores de meios de comunica¸c˜ao utilizados para enviar mensagens (Comunica¸c˜ao) para realizar os casos de uso, respectivamente associado aos participantes, acredita-se que os poss´ıveis mecanismos de an´alise sejam:

• os testes de normalidade de Kolmogorov-Smirnov (Corder e Foreman, 2009) e Shapiro e Wilk, (1956), que ser˜ao aplicados aos valores observados em cada m´etrica; • caso as distribui¸c˜oes das frequˆencias dos valores observados sejam normais, ser´a aplicada a Correla¸c˜ao de Pearson. Caso contr´ario ser´a aplicada a Correla¸c˜ao do Spearman (Spearman, 1904). Tais m´etodos estat´ısticos fornecer˜ao ind´ıcios para aceitar ou refutar a Hip´otese Nula (H0) do estudo; e

• caso a Hip´otese Nula (H0) seja rejeitada, a t´ecnica de regress˜ao linear ser´a usada

para obter a equa¸c˜ao da correla¸c˜ao entre as m´etricas.

Validade Interna: o termo de ades˜ao do estudo experimental com o total sigilo das informa¸c˜oes dos estudos e a troca de ideias sobre os participantes foi inclu´ıdo na c´opia de documentos recomendados. ´E prevista a utiliza¸c˜ao de equipes distribu´ıdas em n´ıvel global , todos realizando o estudo de forma isolada.

Validade de Constru¸c˜ao: acredita-se que a validade de constru¸c˜ao esteja garantida para distribui¸c˜ao da etapa de especifica¸c˜ao de requisitos `as equipes distribu´ıdas em DDS, uma vez que os participantes utilizar˜ao conceitos de caso de uso como direcionador de tarefas para resolu¸c˜ao e atribui¸c˜ao da classifica¸c˜ao e pesos. A partir destes, analisar os dados coletados para gerar indicadores. O modelo de caso de uso ´e amplamente conhecido dos participantes, o que assegura a validade de constru¸c˜ao do estudo.

Validade de Conclus˜ao: acredita-se que o meio para conclus˜ao do estudo esteja garantida, uma vez que as m´etricas s˜ao medidas objetivas e de f´acil coleta. Al´em disso, aos dados coletados para an´alise poder´a ser aplicado o m´etodo da correla¸c˜ao entre os dois conjuntos de dados.

An´alise Qualitativa: tem o objetivo de avaliar `a distribui¸c˜ao da etapa de EReq em DDS, atrav´es da coleta dos valores atribuidos pelos participantes para analisar a correla¸c˜ao das m´etricas a serem usadas como indicadores na distribui¸c˜ao da etapa de EReq em DDS.