Significado empírico de la multifractalidad de la precipitación

El objetivo central de la presente investigación es profundizar la interpretación de los parámetros multifractales en el caso de las series de precipitación. Para ello se aborda, en primer lugar, la objetivación de la selección de la parte lineal de las curvas log-log que se encuentra en la base de los métodos de análisis fractal y multifractal; y, en segundo lugar, la generación de series artificiales de precipitación, con características similares a las reales, que permitan manipular los datos y evaluar la influencia de las modificaciones controladas de las series en los resultados de los parámetros multifractales derivados. En cuanto al problema de la selección de la parte lineal de las curvas log-log se desarrollaron dos métodos: a. Cambio de tendencia, que consiste en analizar el cambio de pendiente de las rectas ajustadas a dos subconjuntos consecutivos de los datos. b. Eliminación de casos, que analiza la mejora en el p-valor asociado al coeficiente de correlación al eliminar secuencialmente los puntos finales de la regresión. Los resultados obtenidos respecto a la regresión lineal establecen las siguientes conclusiones: - La metodología estadística de la regresión muestra la dificultad para encontrar el valor de la pendiente de tramos rectos de curvas en el procedimiento base del análisis fractal, indicando que la toma de decisión de los puntos a considerar redunda en diferencias significativas de las pendientes encontradas. - La utilización conjunta de los dos métodos propuestos ayuda a objetivar la toma de decisión sobre la parte lineal de las familias de curvas en el análisis fractal, pero su utilidad sigue dependiendo del número de datos de que se dispone y de las altas significaciones que se obtienen. En cuanto al significado empírico de los parámetros multifratales de la precipitación, se han generado 19 series de precipitación por medio de un simulador de datos diarios en cascada a partir de estimaciones anuales y mensuales, y en base a estadísticos reales de 4 estaciones meteorológicas españolas localizadas en un gradiente de NW a SE. Para todas las series generadas, se calculan los parámetros multifractales siguiendo la técnica de estimación de la DTM (Double Trace Moments - Momentos de Doble Traza) desarrollado por Lavalle et al. (1993) y se observan las modificaciones producidas. Los resultados obtenidos arrojaron las siguientes conclusiones: - La intermitencia, C1, aumenta al concentrar las precipitaciones en menos días, al hacerla más variable, o al incrementar su concentración en los días de máxima, mientras no se ve afectado por la modificación en la variabilidad del número de días de lluvia. - La multifractalidad, α, se ve incrementada con el número de días de lluvia y la variabilidad de la precipitación, tanto anual como mensual, así como también con la concentración de precipitación en el día de máxima. - La singularidad probable máxima, γs, se ve incrementada con la concentración de la lluvia en el día de precipitación máxima mensual y la variabilidad a nivel anual y mensual. - El grado no- conservativo, H, depende del número de los días de lluvia que aparezcan en la serie y secundariamente de la variabilidad general de la lluvia. - El índice de Hurst generalizado se halla muy ligado a la singularidad probable máxima. ABSTRACT The main objective of this research is to interpret the multifractal parameters in the case of precipitation series from an empirical approach. In order to do so the first proposed task was to objectify the selection of the linear part of the log-log curves that is a fundamental step of the fractal and multifractal analysis methods. A second task was to generate precipitation series, with real like features, which allow evaluating the influence of controlled series modifications on the values of the multifractal parameters estimated. Two methods are developed for selecting the linear part of the log-log curves in the fractal and multifractal analysis: A) Tendency change, which means analyzing the change in slope of the fitted lines to two consecutive subsets of data. B) Point elimination, which analyzes the improvement in the p- value associated to the coefficient of correlation when the final regression points are sequentially eliminated. The results indicate the following conclusions: - Statistical methodology of the regression shows the difficulty of finding the slope value of straight sections of curves in the base procedure of the fractal analysis, pointing that the decision on the points to be considered yield significant differences in slopes values. - The simultaneous use of the two proposed methods helps to objectify the decision about the lineal part of a family of curves in fractal analysis, but its usefulness are still depending on the number of data and the statistical significances obtained. Respect to the empiric meaning of the precipitation multifractal parameters, nineteen precipitation series were generated with a daily precipitation simulator derived from year and month estimations and considering statistics from actual data of four Spanish rain gauges located in a gradient from NW to SE. For all generated series the multifractal parameters were estimated following the technique DTM (Double Trace Moments) developed by Lavalle et al. (1993) and the variations produced considered. The results show the following conclusions: 1. The intermittency, C1, increases when precipitation is concentrating for fewer days, making it more variable, or when increasing its concentration on maximum monthly precipitation days, while it is not affected due to the modification in the variability in the number of days it rained. 2. Multifractility, α, increases with the number of rainy days and the variability of the precipitation, yearly as well as monthly, as well as with the concentration of precipitation on the maximum monthly precipitation day. 3. The maximum probable singularity, γs, increases with the concentration of rain on the day of the maximum monthly precipitation and the variability in yearly and monthly level. 4. The non-conservative degree, H’, depends on the number of rainy days that appear on the series and secondly on the general variability of the rain. 5. The general Hurst index is linked to the maximum probable singularity.

Learning curves of basic laparoscopic psychomotor skills in SINERGIA VR simulator

Purpose: Surgical simulators are currently essential within any laparoscopic training program because they provide a low-stakes, reproducible and reliable environment to acquire basic skills. The purpose of this study is to determine the training learning curve based on different metrics corresponding to five tasks included in SINERGIA laparoscopic virtual reality simulator. Methods: Thirty medical students without surgical experience participated in the study. Five tasks of SINERGIA were included: Coordination, Navigation, Navigation and touch, Accurate grasping and Coordinated pulling. Each participant was trained in SINERGIA. This training consisted of eight sessions (R1–R8) of the five mentioned tasks and was carried out in two consecutive days with four sessions per day. A statistical analysis was made, and the results of R1, R4 and R8 were pair-wise compared with Wilcoxon signed-rank test. Significance is considered at P value <0.005. Results: In total, 84.38% of the metrics provided by SINERGIA and included in this study show significant differences when comparing R1 and R8. Metrics are mostly improved in the first session of training (75.00% when R1 and R4 are compared vs. 37.50% when R4 and R8 are compared). In tasks Coordination and Navigation and touch, all metrics are improved. On the other hand, Navigation just improves 60% of the analyzed metrics. Most learning curves show an improvement with better results in the fulfillment of the different tasks. Conclusions: Learning curves of metrics that assess the basic psychomotor laparoscopic skills acquired in SINERGIA virtual reality simulator show a faster learning rate during the first part of the training. Nevertheless, eight repetitions of the tasks are not enough to acquire all psychomotor skills that can be trained in SINERGIA. Therefore, and based on these results together with previous works, SINERGIA could be used as training tool with a properly designed training program.

La coordinación motriz en la Adolescencia y su relación con el IMC, hábitos de práctica y motivación en E.F: Estudio transversal y longitudinal

En las últimas décadas, ha aumentado el interés de la investigación sobre el desarrollo de la coordinación motriz en la adolescencia por ser una etapa sensible, crítica y crucial para la adquisición de hábitos y conductas saludables de vida. Estos estudios han mostrado que la adquisición de unos niveles óptimos de coordinación y competencia motriz van a ser determinantes para el bienestar del adolescente y van a estar relacionados e influidos por otras dimensiones del desarrollo de la persona. Recientes investigaciones han sacado a la luz datos alarmantes sobre el aumento de problemas de coordinación motriz en la población infantil y adolescente (Cantell, Smyth y Ahonen, 1994; Gómez, 2004; Ruiz, Graupera, Gutiérrez y Miyahara, 2003; Sudgen y Chambers, 2005) donde abrocharse los botones de una camisa o correr de forma armónica puede ser todo un mundo lleno de dificultades y consecuencias sobre otras dimensiones del desarrollo (Ramón-Otero y Ruiz, 2015). Estos problemas han sido tratados por investigadores como una “dificultad oculta” (Gómez, Ruiz y Mata, 2006), cuya manifestación está presente en las actividades de la vida cotidiana, en contextos deportivos, en juegos y/o en la clase de Educación Física (Ruiz, 2004). La preocupación por estas dificultades se ha extendido a nivel internacional, creando todo un campo de investigación que estudia el diagnóstico de éstos problemas, conocido bajo las siglas DCD (Developmental Coordination Disorder). El presente estudio se centra en la etapa adolescente, periodo de transición entre la etapa infantil y adulta, caracterizada por numerosos cambios biológicos, cognitivos y socioemocionales (Santrock, 2005), que van a determinar la adaptación con el entorno (Gallahue, Ozmun y Goodway, 2011; Gómez, Ruiz, y Mata, 2006). El propósito principal del estudio es analizar el desarrollo de la coordinación motriz en la etapa adolescente investigando las diferencias de género y de edad en relación con variables psicosociales, los hábitos de práctica y las variables antropométricas. El diseño de la investigación se estructura en dos estudios. El primero de ellos, de carácter transversal, analizó una muestra representativa de 1.966 adolescentes de 1º a 4º de la ESO. El segundo, de naturaleza longitudinal, utilizó un grupo de 89 adolescentes del estudio transversal los cuales fueron estudiados durante 4 años, desde los 12 a los 15 años. Los mismos instrumentos fueron utilizados en ambos estudios: el Test Sportcomp para la evaluación de la coordinación motriz, el test AMPET4 para valorar la motivación de logro para el aprendizaje en Educación Física, el inventario HBSC para conocer los hábitos saludables sobre la práctica de actividad física y, por ultimo, se utilizó un estadiómetro para obtener el peso y la altura y así calcular el índice de masa corporal (IMC). La toma de datos del Estudio Transversal se realizó en 2 cursos académicos (2011/12 - 2012/13), en la cual se requirieron 3 sesiones coincidiendo con la clase de Educación Física. En la primera sesión, se evaluó la coordinación motriz. En la segunda se aplicaron los cuestionarios (AMPET4 y HBSC) y, en la última sesión se midió el peso y la altura en un espacio reservado al estadiómetro. El análisis de datos fue descriptivo y diferencial de cada una de las variables estudiadas: motoras, psicosociales, de hábitos de práctica de actividad física y antropométricas. Asimismo, se llevaron a cabo pruebas de análisis univariante y multivariante, calculando el valor-p y las pruebas de efecto. Respecto al Estudio Longitudinal, la toma de datos se llevó cabo durante 4 años desde el 2011 al 2014. La evaluación de la coordinación motriz se realizó en cada uno de los 4 años. Sin embargo, los 2 cuestionarios y las medidas antropométricas fueron evaluadas en el primer y cuarto año. Los análisis de datos fueron descriptivos y comparativos entre las variables analizadas. En el caso de la coordinación motriz, se realizaron las pruebas de medidas repetidas y, en el caso de las demás variables analizadas, se realizaron Prueba T para muestras relacionadas. Los resultados globales mostraron que el índice motor en el Estudio Transversal fue progresivo en el conjunto de chicos. Sin embargo, en las chicas, el rendimiento se estabiliza a partir de los 13 años. En el caso del Estudio Longitudinal, este índice se estabiliza en los 3 primeros años y a la edad de los 14, es cuando comienzan a acusarse las diferencias de género. En el caso de los hombres el rendimiento mejora y, por el contrario, en las mujeres empeora. En el Estudio Transversal, el análisis de varianza mostraron diferencias en función de la edad [F(7, 1958) = 220.70, p < .001; η2 = .101], del género [F(7, 1958) = 29.76, p < .001; η2 = .044], así como en la interacción entre ambos [F(7, 1958)= 11.90, p < .001; η2 = .018]. Únicamente aparecieron diferencias significativas con la edad en todos los grupos de hombres, excepto entre 14 y 15 años. En el Longitudinal, los contrastes multivariados mostraron que no hubo diferencias sgnificativas en el tiempo [F(3,85) = .05, p = .987, η2= .002] mostrando un nivel de coordinación estable a lo largo de los años, aunque existieron diferencias entre chicos y chicas [F(3,85) = 4.64 p = .005] con un tamaño de efecto destacable (η2 = .141). En cuanto a la motivación de logro para prender en Educación Física, en ambos estudios, los chicos fueron los que obtuvieron puntuaciones más elevadas en todas las dimensiones positivas del test (compromiso de aprendizaje, competencia autopercibida y comparada). Sin embargo, en la dimensión negativa del test, la referida a la ansiedad y al agobio ante el fracaso, fueron las chicas las que puntuaron más alto. En el Estudio Transversal, los resultados mostraron diferencias significativas en todas las dimensiones del AMPET4 en función del nivel de coordinación motriz: compromiso con el aprendizaje [F(2, 1644) = 8.66, p < .001; η2 = .010], competencia autopercibida [F(2, 1644) = 50.94, p < .001; η2 = .048], competencia comparada [F(2, 1644) = 41.56, p < .001, η2 = .020] y ansiedad [F(2, 1644) = 16.67, p < .001, η2 = .058]. En este sentido, los grupos de mejor nivel de coordinación motriz, fueron los que mayor puntuación obtuvieron en las dimensiones positivas y los que menor, en la negativa. En el Estudio Longitudinal, también se encontraron diferencias entre el primer y cuarto año de estudio en todas las dimensiones, excepto en competencia motriz autopercibida. Estas diferencias se tradujeron en una disminución en las 3 variables significativas del primer al cuarto año. Respecto al inventario HBSC, en el Estudio Longitudinal, la prueba T mostró únicamente la existencia de diferencias significativas entre el primer y cuarto año en 2 de los 11 ítems: percepción de la forma física (p = .006) y percepción de la salud (p = .047), los cuales disminuyeron en el intervalo de tiempo del estudio. En el Transversal, las diferencias se observaron en función del género (p < .001) y de la edad (p < .001). Asimismo, se mostraron diferencias significativas en todos los ítems respecto al nivel de coordinación motriz, excepto en 2 de ellos: frecuencia tiempo libre con los amigos fuera del colegio (p = .580) y facilidad para hacer amigos en el centro escolar (p = .098). Por último, en las variables antropométricas, los resultados del Estudio Transversal y Longitudinal coinciden tanto en la estatura como en el peso, apuntando, que en ambos estudios, se produce un aumento progresivo tanto en chicos como en chicas a medida que se avanza en edad. Concretamente en el Transversal, estas diferencias en la edad se encuentran en todos los grupos en ambos géneros, excepto en el conjunto de chicas entre los 14 y los 15 años. Asimismo, ambos estudios coincidieron en que tanto las ganancias en cm y kg, como las puntuaciones medias, fueron mayores en los chicos que en las chicas. Respecto al IMC, los 2 estudios coincidieron en que la evolución es paralela, y tal y como apuntan los resultados del Transversal, no se encontraron diferencias ni en la edad (p = 792) ni en el género (p = 284). No obstante, el Longitudinal apuntó únicamente diferencias significativas entre el primer y cuarto año en el conjunto de los hombres [t(41) = -4.01, p < .001]. Finalmente, y en relación con los niveles de coordinación motriz, hubo diferencias significativas en relación con el IMC (p = .012), mostrando como el grupo de peso normal coincide con puntuaciones óptimas de coordinación motriz. A modo de conclusiones, el presente estudio revela cómo la adquisición de un nivel de coordinación óptimo va a ser fundamental para el desarrollo psicosocial, para el desarrollo de hábitos saludables de práctica y para mantener un IMC dentro de la normalidad para el género y la edad. De esta manera, el desarrollo de la coordinación motriz será un aspecto fundamental para lograr un estado de bienestar físico y mental, y unos hábitos favorables para la práctica de actividad física. ABSTRACT In the past couple of decades, adolescence stage in motor coordination gained significant interest in research especially due to its sensitive and critical importance to achieving a healthy life style. These studies observed how to acquire optimum levels of coordination and motor competence, which proved crucial to the quality of the adolescent stage in addition to being influenced by other dimensions of development for each individual. Recent research shed light to an alarming set of data, which showed increased motor coordination problems in children and adolescents (Cantell, Smyth & Ahonen, 1994; Gómez, 2004; Ruiz, Graupera, Gutierrez & Miyahara, 2003; Sugden & Chambers, 2005). For instance, even to the extent that buttoning a shirt or running in a harmonic form can lead to a whole set of consequences and difficulties on the development stage. Researchers have addressed such problems in various studies such as “dificultad oculta” (Gomez, Ruiz & Mata, 2006), which literally translates as “hidden trouble”. The studies are evidently present in the activities of daily life, sporting contexts, games and/or Physical Education (Ruiz, 2004). Concern about these difficulties spread internationally, creating a whole framework research studying the diagnosis of these problems, known under the acronym DCD (Developmental Coordination Disorder). The study focuses on the adolescent stage, transition period between childhood and adulthood characterized by numerous biological, cognitive and socio-emotional changes (Santrock, 2005), which interestingly determines an individual´s adaptation to the environment (Gallahue, Ozmun & Goodway, 2011; Gomez, Ruiz & Mata, 2006). The main purpose of the study is to analyse the development of motor coordination in the adolescent stage investigating gender differences and age in relation to psychological variables, physical activity habits and anthropometric variables. The research design is structured in two studies. The first (transversal nature), analyses a representative sample of 1,966 adolescents from 1st to 4th of Secondary Education School. The second (longitudinal nature) used a group of 89 teenagers from cross-sectional study, which were studied for four years, from 12 to 15 years. The same instruments were used in both studies, namely; “Sportcomp Test” used to evaluate of motor coordination; “AMPET4 Test” which assesses the motivational achievement of learning Physical Education; “HBSC Inventory” to find out the healthy habits gained from physical activities; And finally a “stadiometer” was used to obtain the weight and height and thus calculate the body mass index (BMI). The data collection of the cross-sectional Study was conducted in two academic years (2011/12 - 2012/13), in which 3 sessions coinciding with the Physical Education level are required. In the first session, motor coordination was evaluated; questionnaires were applied in the second session (AMPET4 and HBSC); and in the last session the weight and height were measured in a reserved space for the “stadiometer”. Notably, data analysis was descriptive and differential in each of the variable studies: motor, psychological, practical and anthropometric habits of physical activity. Thus the tests were conducted in a univariate and multivariate analysis, calculating the p-value and effect tests. Regarding the Longitudinal Study, data collection was carried out during four years from 2011 to 2014 inclusively. The assessment of motor coordination was performed on each of the four years, however, the 2 questionnaires and anthropometric measures were evaluated in the first and fourth year. Data analyses were also descriptive and comparative among the variables that were put to the test. In the case of motor coordination tests, they were done on repeated measures, whilst, in the case of other variables analysed, they were accomplished through T Tests under comparable samples. The overall results showed that the engine Motor Index in Study 1 was progressive in all male gender studies, however in the females the performance remained constant after reaching 13 years of age. For the Longitudinal Study, this index is stabilized in the first 3 years and at the age of 14 is when the gender differences take place. In the case of males, the performance improves, however, in females worsens. The cross-sectional Study, analysis of variance showed differences in terms of age [F(7, 1958) = 220.70, p < .001; η2 = .101], gender [F(7, 1958) = 29.76, p <.001; η2 = .044], as well as their interaction [F(7, 1958) = 11.90, p <.001; η2 = .018]. They only show significant differences in respect to age in the male set sample, in all groups except between 14 and 15 years old. In the Longitudinal, the multivariate contrasts showed no significant differences in time [F(3,85) = 0.05, p = 0.987, η2 = 0.002] showing a stable level of coordination over the years, but if there were differences between both genders [F(3,85) = 4.64, p = .005] it took place with a noteworthy effect size (η2 = .141). In regards, to the Motivational Achievement for learning Physical Education, in both studies the male sample administered obtained higher scores on all the positive dimensions of the test (commitment to learning, self-assessed competence, and comparable competence). However, on the negative assessment side, namely, anxiety and fear of failure, the female sample scored higher than the male one. In Study 1, the multivariate analysis showed significant differences between the psychosocial dimensions and levels of motor coordination with moderate to significant effect [Lambada de Wilks = .931, F(8, 3282) = 14.99; p = <0.001; η2 = .035]. By the same token, the groups with the best level of motor coordination were the highest scoring ones in the positive dimensions, whilst the lower performing ones, performed better in the negative dimension. In the longitudinal study, there is also differences were also found between the first and fourth years of study in all dimensions, except in self-perceived motor competition. These differences resulted in a significant decrease in the 3 variables from first to fourth year. Regarding, the “HBSC Inventory”, the T test in the longitudinal study showed uniquely the existence of significant differences between the first and fourth year in 2 of the 11 items: perception of physical fitness (p = .006) and perceived health (p = 047), which diminished in the interval time of the study. In the Cross-sectional study, the se differences were also observed in gender (p < .001) and age (p < .001). Similarly, they showed significant differences in all items in respect to the motor coordination level, except in 2 of them; frequency of free time with friends outside of school (p = .580) and the ease to make friends at the educational centre (p = 098). And last but not least, the anthropometric variables, both the results of the Transversal and Longitudinal Study matched both height and weight, pointing out that in both studies a gradual increase in both genders, as they grow older. Notably in the Cross-sectional, these differences in age are found in all groups in both genders, except for the set of girls between 14 and 15 years. Thus both studies concluded that both gains in cm and kg and the mean scores were higher amongst males compared to females. Regarding BMI, the 2 studies concluded that the evolution is parallel, and as pointed cross-sectional study there isn’t differences found in age (p = 792) or in gender (p = 284). However, the Longitudinal study uniquely shows significant difference between the first and fourth year for male set sample [t (41) = -4.01, p < .001]. Finally, in relation to levels of motor coordination, there were significant differences in relation to BMI (p = .012), showing how the “normal weight group” matches the optimal scores of motor coordination. In conclusion, this study reveals how the acquisition of an optimal level of coordination is vital for psychological development, to develop and practice healthy habits, and to maintain a BMI within the normal range for age and gender. Therefore, the development of motor coordination is fundamental to achieving a state of physical and mental wellbeing, and preferable habits to pursuing physical activity.

Estudio empírico de la influencia de la experiencia y del conocimiento del dominio del analista en la efectividad de la educción de requisitos

Contexto: La presente tesis doctoral se enmarca en la actividad de educción de los requisitos. La educción de requisitos es generalmente aceptada como una de las actividades más importantes dentro del proceso de Ingeniería de Requisitos, y tiene un impacto directo en la calidad del software. Es una actividad donde la comunicación entre los involucrados (analistas, clientes, usuarios) es primordial. La efectividad y eficacia del analista en la compresión de las necesidades de clientes y usuarios es un factor crítico para el éxito del desarrollo de software. La literatura se ha centrado principalmente en estudiar y comprender un conjunto específico de capacidades o habilidades personales que debe poseer el analista para realizar de forma efectiva la actividad de educción. Sin embargo, existen muy pocos trabajos que han estudiado dichas capacidades o habilidades empíricamente. Objetivo: La presente investigación tiene por objetivo estudiar el efecto de la experiencia, el conocimiento acerca del dominio y la titulación académica que poseen los analistas en la efectividad del proceso de educción de los requisitos, durante los primeros contactos del analista con el cliente. Método de Investigación: Hemos ejecutado 8 estudios empíricos entre cuasi-experimentos (4) y experimentos controlados (4). Un total de 110 sujetos experimentales han participado en los estudios, entre estudiantes de post-grado de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos de la Universidad Politécnica de Madrid y profesionales. La tarea experimental consistió en realizar sesiones de educción de requisitos sobre uno o más dominios de problemas (de carácter conocido y desconocido para los sujetos). Las sesiones de educción se realizaron empleando la entrevista abierta. Finalizada la entrevista, los sujetos reportaron por escrito toda la información adquirida. Resultados: Para dominios desconocidos, la experiencia (entrevistas, requisitos, desarrollo y profesional) del analista no influye en su efectividad. En dominios conocidos, la experiencia en entrevistas (r = 0.34, p-valor = 0.080) y la experiencia en requisitos (r = 0.22, p-valor = 0.279), ejercen un efecto positivo. Esto es, los analistas con más años de experiencia en entrevistas y/o requisitos tienden a alcanzar mejores efectividades. Por el contrario, la experiencia en desarrollo (r = -0.06, p-valor = 0.765) y la experiencia profesional (r = -0.35, p-valor = 0.077), tienden a ejercer un efecto nulo y negativo, respectivamente. En lo que respecta al conocimiento acerca del dominio del problema que poseen los analistas, ejerce un moderado efecto positivo (r=0.31), estadísticamente significativo (p-valor = 0.029) en la efectividad de la actividad de educción. Esto es, los analistas con conocimiento tienden a ser más efectivos en los dominios de problema conocidos. En lo que respecta a la titulación académica, por falta de diversidad en las titulaciones académicas de los sujetos experimentales no es posible alcanzar una conclusión. Hemos podido explorar el efecto de la titulación académica en sólo dos cuasi-experimentos, sin embargo, nuestros resultados arrojan efectos contradictorios (r = 0.694, p-valor = 0.51 y r = -0.266, p-valor = 0.383). Además de las variables estudiadas indicadas anteriormente, hemos confirmado la existencia de variables moderadoras que afectan a la actividad de educción, tales como el entrevistado o la formación. Nuestros datos experimentales confirman que el entrevistado es un factor clave en la actividad de educción. Estadísticamente ejerce una influencia significativa en la efectividad de los analistas (p-valor= 0.000). La diferencia entre entrevistar a uno u otro entrevistado, en unidades naturales, varía entre un 18% - 23% en efectividad. Por otro lado, la formación en requisitos aumenta considerablemente la efectividad de los analistas. Los sujetos que realizaron la educción de requisitos después de recibir una formación específica en requisitos tienden a ser entre un 12% y 20% más efectivos que aquellos que no la recibieron. El efecto es significativo (p-valor = 0.000). Finalmente, hemos observado tres hechos que podrían influir en los resultados de esta investigación. En primer lugar, la efectividad de los analistas es diferencial dependiendo del tipo de elemento del dominio. En dominios conocidos, los analistas con experiencia tienden a adquirir más conceptos que los analistas noveles. En los dominios desconocidos, son los procesos los que se adquieren de forma prominente. En segundo lugar, los analistas llegan a una especie de “techo de cristal” que no les permite adquirir más información. Es decir, el analista sólo reconoce (parte de) los elementos del dominio del problema mencionado. Este hecho se observa tanto en el dominio de problema desconocido como en el conocido, y parece estar relacionado con el modo en que los analistas exploran el dominio del problema. En tercer lugar, aunque los años de experiencia no parecen predecir cuán efectivo será un analista, sí parecen asegurar que un analista con cierta experiencia, en general, tendrá una efectividad mínima que será superior a la efectividad mínima de los analistas con menos experiencia. Conclusiones: Los resultados obtenidos muestran que en dominios desconocidos, la experiencia por sí misma no determina la efectividad de los analistas de requisitos. En dominios conocidos, la efectividad de los analistas se ve influenciada por su experiencia en entrevistas y requisitos, aunque sólo parcialmente. Otras variables influyen en la efectividad de los analistas, como podrían ser las habilidades débiles. El conocimiento del dominio del problema por parte del analista ejerce un efecto positivo en la efectividad de los analistas, e interacciona positivamente con la experiencia incrementando aún más la efectividad de los analistas. Si bien no fue posible obtener conclusiones sólidas respecto al efecto de la titulación académica, si parece claro que la formación específica en requisitos ejerce una importante influencia positiva en la efectividad de los analistas. Finalmente, el analista no es el único factor relevante en la actividad de educción. Los clientes/usuarios (entrevistados) también juegan un rol importante en el proceso de generación de información. ABSTRACT Context: This PhD dissertation addresses requirements elicitation activity. Requirements elicitation is generally acknowledged as one of the most important activities of the requirements process, having a direct impact in the software quality. It is an activity where the communication among stakeholders (analysts, customers, users) is paramount. The analyst’s ability to effectively understand customers/users’ needs represents a critical factor for the success of software development. The literature has focused on studying and comprehending a specific set of personal skills that the analyst must have to perform requirements elicitation effectively. However, few studies have explored those skills from an empirical viewpoint. Goal: This research aims to study the effects of experience, domain knowledge and academic qualifications on the analysts’ effectiveness when performing requirements elicitation, during the first stages of analyst-customer interaction. Research method: We have conducted eight empirical studies, quasi-experiments (four) and controlled experiments (four). 110 experimental subjects participated, including: graduate students with the Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos of the Universidad Politécnica de Madrid, as well as researchers and professionals. The experimental tasks consisted in elicitation sessions about one or several problem domains (ignorant and/or aware for the subjects). Elicitation sessions were conducted using unstructured interviews. After each interview, the subjects reported in written all collected information. Results: In ignorant domains, the analyst’s experience (interviews, requirements, development and professional) does not influence her effectiveness. In aware domains, interviewing experience (r = 0.34, p-value = 0.080) and requirements experience (r = 0.22, p-value = 0.279), make a positive effect, i.e.: the analysts with more years of interviewing/requirements experience tend to achieve higher effectiveness. On the other hand, development experience (r = -0.06, p-value = 0.765) and professional experience (r = -0.35, p-value = 0.077) tend to make a null and negative effect, respectively. On what regards the analyst’s problem domain knowledge, it makes a modest positive effect (r=0.31), statistically significant (p-value = 0.029) on the effectiveness of the elicitation activity, i.e.: the analysts with tend to be more effective in problem domains they are aware of. On what regards academic qualification, due to the lack of diversity in the subjects’ academic degrees, we cannot come to a conclusion. We have been able to explore the effect of academic qualifications in two experiments; however, our results show opposed effects (r = 0.694, p-value = 0.51 y r = -0.266, p-value = 0.383). Besides the variables mentioned above, we have confirmed the existence of moderator variables influencing the elicitation activity, such as the interviewee and the training. Our data confirm that the interviewee is a key factor in the elicitation activity; it makes statistically significant effect on analysts’ effectiveness (p-value = 0.000). Interviewing one or another interviewee represents a difference in effectiveness of 18% - 23%, in natural units. On the other hand, requirements training increases to a large extent the analysts’ effectiveness. Those subjects who performed requirements elicitation after specific training tend to be 12% - 20% more effective than those who did not receive training. The effect is statistically significant (p-value = 0.000). Finally, we have observed three phenomena that could have an influence on the results of this research. First, the analysts’ effectiveness differs depending on domain element types. In aware domains, experienced analysts tend to capture more concepts than novices. In ignorant domains, processes are identified more frequently. Second, analysts get to a “glass ceiling” that prevents them to acquire more information, i.e.: analysts only identify (part of) the elements of the problem domain. This fact can be observed in both the ignorant and aware domains. Third, experience years do not look like a good predictor of how effective an analyst will be; however, they seem to guarantee that an analyst with some experience years will have a higher minimum effectiveness than the minimum effectiveness of analysts with fewer experience years. Conclusions: Our results point out that experience alone does not explain analysts’ effectiveness in ignorant domains. In aware domains, analysts’ effectiveness is influenced the experience in interviews and requirements, albeit partially. Other variables influence analysts’ effectiveness, e.g.: soft skills. The analysts’ problem domain knowledge makes a positive effect in analysts’ effectiveness; it positively interacts with the experience, increasing even further analysts’ effectiveness. Although we could not obtain solid conclusions on the effect of the academic qualifications, it is plain clear that specific requirements training makes a rather positive effect on analysts’ effectiveness. Finally, the analyst is not the only relevant factor in the elicitation activity. The customers/users (interviewees) play also an important role in the information generation process.