Análisis Post-Hoc de un experimento acerca de TDD

Objetivo: Este Trabajo Fin de Máster (TFM) analiza la importancia de la información poblacional en el análisis de datos de experimentos en IS. Por otro lado se intenta abordar un estudio sobre las posibles metodologías que se pueden usar para realizar dicho análisis. Contexto: El análisis se realiza sobre los resultados de un experimento llevado a cabo por el Grupo de Investigación de IS empírica de la UPM, cuyo objetivo es analizar el impacto que tiene el uso de TDD (Test Driven Development) sobre la calidad y la productividad del desarrollo software en comparación con el desarrollo tradicional TLD. Método de Investigación: Se analizan ocho variables demográficas frente a tres variables respuesta. Las metodologías o técnicas de análisis que se revisan son la Dicotomización, la Correlación de Pearson, la regresión lineal múltiple y la stepwise regression. Resultados: No se encuentran evidencias claras para afirmar que las variables demográficas influyen en los resultados de los experimentos. No obstante los resultados no son del todo concluyentes y queda abierta la investigación a realizarse con una muestra más amplia y representativa. En relación a la metodología de análisis aplicada, la dicotomización y la correlación de Pearson presentan deficiencias que se solventan con la regresión lineal múltiple y la stepwise regression. Conclusión: Resulta de vital importancia encontrar evidencias de la influencia de las características demográficas de los sujetos experimentales en el análisis de los datos experimentos en IS. Se ha encontrado un buen método para analizar esta influencia, pero falta replicar este análisis a más experimentos de IS para obtener resultados mejor fundados.---ABSTRACT---Objective: This Master's Thesis (TFM) discusses the importance of demographic data in the analysis of data from experiments in SE. On the other hand, it attempts to address a study of the possible methodologies that can be used to perform the analysis. Context: The analysis is performed on the results of an experiment conducted by the ESE Research Group of the UPM, aimed at analyzing the impact of the use of TDD (Test Driven Development) on quality and productivity, compared to traditional development TLD (Test Last Development). Research Method: Eight demographic variables were analyzed against three response variables. The methodologies and analysis techniques that are reviewed include dichotomization, Pearson correlation, multiple linear regression and stepwise regression. Results: There is not clear evidence to say that demographic variables influence the results of SE experiments. However the results are not conclusive, and are open to research with a broader and more representative sample. Regarding the applied analysis methodology, dichotomization and Pearson correlation have deficiencies that are solved with multiple linear regression and stepwise regression. Conclusion: It is very important to find evidence on the influence of demographic characteristics of subjects in the data analysis of SE experiments. We found a good way to analyze this influence, but is necessary replicate this analysis on more SE experiments to obtain sound results.