資料中存在的假象

2021-08-26 19:41:27 字數 628 閱讀 6382

在一些實施cmmi高成熟度的軟體公司中對於過程的效能資料進行分析時,常常發現應該具有相關性的2個變數根據歷史的資料不能證明這種相關性,或者是應該正相關的資料卻分析出了負相關的結論,原因何在呢?例如:

我們的經驗與常識:

假設或常識1:高水平的測試人員找出的bug多, 低水平的測試人員找出的bug少。

假設或常識2:高水平的開發人員犯的錯誤應該少,低水平的開發人員犯的錯誤應該多。

我們的實際資料:

在實踐中常常採用的策略:

策略1:關鍵的模組應該由高水平的開發人員進行開發,非關鍵的模組由低水平的開發人員進行開發。

策略2:高水平的測試人員要測關鍵的模組,低水平的測試人員測試非關鍵的模組。

如果是這樣,對於測試過程做了度量以後,資料無法證明假設1和2的成立。

這就是問題的癥結!我們的實際資料本身就是有傾向的樣本!而不是隨機的樣本!因為我們採用了策略1和策略2!所以歷史資料表明:我們發現的bug的多少是與開發人員的水平、測試人員的水平是無關的。

如果要證明假設1和2,需要做實驗,即在保證其他條件相同的情況下,我們做實驗看測試人員或開發人員的水平對測試的bug數的影響,統計過程的效能資料去證明假設1和假設2。

所以遇到資料中存在不符合常識的結論時,應該仔細剖析一下,看看問題何在。

資料中存在的假象

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