Resumen de Umbrales relativos. Caso de estudio para incorporar métricas en la detección de Bad Smells

Raúl Marticorena Sánchez , Carlos López Nozal , Yania Crespo , M. Esperanza Manso Martínez

• español

  Para la detección de defectos, errores, etc. se utilizan en muchas ocasiones métodos cuantitativos:

  métricas. El empleo de umbrales (thresholds) para determinar la corrección de los valores obtenidos está ampliamente difundido. Sin embargo, existe una cierta discusión sobre la aplicación de dichos umbrales a los valores obtenidos. Este trabajo pretende realizar varios casos de estudio sobre la posible aplicación de umbrales sobre distintos productos. El dominio y tamaño del producto medido pueden afectar sobre las consideraciones a tomar. Este trabajo trata de establecer si es correcto utilizar umbrales absolutos frente a relativos, así como el efecto que puede tener sobre soluciones de recuperación de métricas y detección de bad smells sobre el código.

• English

  To detect flaws, bad smells, etc, we often use quantitative methods: metrics or measures. It is common in practice to use thresholds setting the correctness of the measures. Most of the current tools use absolute values.

  Nevertheless, there is a certain concern about threshold applications on obtained values. Current work tries to accomplish case studies about thresholds on several products and different versions. By other side, product domain and size could also affect the results. We tackle if it is correct to use absolute vs. relative thresholds, seeing that effects could have in metric collection and bad smell detection.