Métricas para modelos ágeis de desenvolvimento: um estudo comparativo

• Autor(a) principal: Calazans, Angelica Toffano Seidel
• Data de Publicação: 2014
• Outros Autores: Alvarenga, Marcia Silva de
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional do UniCEUB
• Texto Completo: https://repositorio.uniceub.br/jspui/handle/235/9844
• topic: Métrica; Método ágil; Delphi com Q-sort; Produtividade; Qualidade

O objetivo geral foi identificar e analisar as métricas voltadas para os métodos ágeis e contextualizar a sua atuação. Para isso foram conceituados o processo de desenvolvimento ágil, identificados os métodos ágeis mais utilizados e suas etapas. Identificaram-se as métricas de tamanho, esforço, custo e qualidade e, foi analisada a aplicabilidade das métricas mais citadas. O método adotado foi o estudo de caso e os instrumentos de coleta de dados foram: a revisão de literatura e o método Delphi com Q-sort. O instrumento elaborado para aplicação do método Delphi com Q-sort foi construído considerando a revisão de literatura elaborada e foram classificadas métricas referentes a produtividade e qualidade. O estudo de caso foi realizado na área de desenvolvimento de software do Uniceub, onde trabalham 22 indivíduos. Foram aplicadas 3 rodadas do Delphi com Q-sort e a terceira rodada apresentou um nível de concordância satisfatório. Para análise dos dados utilizou-se o software estatístico SPSS, o coeficiente Kendall’s W e coeficiente de correlação rho de Spearman. Os resultados mostram que, no contexto do estudo de caso analisado, as métricas Estórias (ou funcionalidades) entregues, Lista de atividades concluídas e estimativas finais foram as métricas de produtividade consideradas de maior aplicabilidade. Foram consideradas as métricas de produtividade com menor aplicabilidade: pontos de função entregues, linhas alteradas e linhas de código. Com relação as métricas de qualidade foram identificadas com maior aplicabilidade: Cliente – satisfação do produto, Defeitos de resolução e Equipemoral. E como métricas de menor aplicabilidade: Fator de teste, Commits e Configuração.