An Empirical Investigation of Software Testing Methods and Techniques in the Province of Vojvodina
Notice bibliographique
Résumé
A high-quality test design is a conditio sine qua non of successful software testing process, and its effectiveness depends, among other things, on the choice and proper use of appropriate methods and relevant software testing techniques. The main goal of this study was to provide insight into the use of current methods and relevant software testing techniques used in the test design phase of software testing process in software companies in the Province of Vojvodina. The empirical study was conducted by a survey research strategy in twenty-four software organisations. Eighty-three respondents took part in the survey. Descriptive analysis, correlation analysis, hierarchical cluster analysis, the multidimensional scaling, binomial test and Cohran's Q test were used for analyzing gathered quantitative data. The survey results have shown that respondents use to a significant extent the techniques belonging to ISO/IEC/IEEE 29119 testing standard. Comparison of the gathered data with individual results of similar studies conducted in Canada, Australia and Turkey has shown similarities between them and companies in the Province of Vojvodina. The findings of this study present empirically verified recommendations for testing design phase realization in the form of least and most used software testing methods and techniques, their benefits, limitations and details in application, similarities between software testing techniques, software testing techniques clusters and the probability of use of individual techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».