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MÉTRICAS DE DISEÑO A NIVEL DE COMPONENTES

Las métricas de diseño a nivel de componentes se concentran en las características internas de los componentes del software e incluyen medidas de las «3Cs» la cohesión, acoplamiento y complejidad del módulo. Estas tres medidas pueden ayudar al desarrollador de software a juzgar la calidad de un diseño a nivel de los componentes. Estas métricas son decaja blanca en el sentido de que requieren conocimiento del trabajo interno del módulo en cuestión. Las métricas de diseño de los componentes se pueden aplicar una vez que se ha desarrollado un diseño procedimental. También se pueden retrasar hasta tener disponible el código fuente.

MÉTRICAS DE COHESIÓN.

Una colección de métricas que proporcionan una indicación de la cohesión de un módulo.Las métricas se definen con cinco conceptos y medidas:

Porción de datos. Dicho simplemente, una porción de datos es una marcha atrás a través de un módulo que busca valores de datos que afectan a la localización de módulo en el que empezó la marcha atrás. Debería resaltarse que se pueden definir tanto porciones de programas (que se centran en enunciados y condiciones) como porciones de datos.Muestras de datos. Las variables definidas para un módulo pueden definirse como muestras de datos para el módulo.
Señales de unión. El conjunto de muestras de datos que se encuentran en una o más porciones de datos.
Señales de superunión. La muestras de datos comunes a todas las porciones de datos de un módulo.
Pegajosidad. La pegajosidad relativa de una muestra de unión es directamenteproporcional al número de porciones de datos que liga.
Bieman y Ott desarrollan métricas para cohesiones funcionales fuertes (CFF), cohesiones funcionales débiles (CFD) y pegajosidad (el grado relativo con el que las señales de unión ligan juntas porciones de datos).
Estas métricas se pueden interpretar de la siguiente manera:
Todas estas métricas de cohesión tienen valores que van de 0 a 1.Tienen un valor de O cuando un procedimiento tiene más de una salida y no muestra ningún atributo de cohesión indicado por una métrica particular. Un procedimiento sin muestras de superunión, sin muestras comunes a todas las porciones de datos, no tiene una cohesión funcional fuerte (no hay señales de datos que condbuyan a todas las salidas). Un procedimiento sin muestras de unión, es decir, sinmuestras comunes a más de una porción de datos (en procedimientos con más de una porción de datos), no muestra una cohesión funcional débil y ninguna adhesividad (no hay señales de datos que contribuya a más de una salida).
La cohesión funcional fuerte y la pegajosidad se obtienen cuando las métricas de Bieman y Ott toman un valor máximo de 1. Se deja un estudio más detallado de las métricas deBieman y Ott para que sean revisadas sus fuentes [BIE94]. Sin embargo, para ilustrar el carácter de estas métricas,
considere la métrica para la cohesión funcional fuerte: donde SU (SA(i)) denota muestra de superunión (el conjunto de señales de datos que se encuentran en todas las porciones de datos de un módulo i). Como la relación de muestras de superunión con respecto al número total de muestrasen un módulo i aumenta hasta un valor máximo de 1, la cohesión funcional del módulo también aumenta.
MÉTRICAS DE ACOPLAMIENTO.

El acoplamiento de módulo proporciona una indicación de la conectividad
de un módulo con otros módulos, datos globales y el entorno exterior. acoplamiento del módulo que combina el acoplamiento de flujo de datos y de control, acoplamiento global y acoplamiento deentorno. Las medidas necesarias para calcular el acoplamiento de módulo se definen en términos de cada uno de los tres tipos de acoplamiento apuntados anteriormente.

Para el acoplamiento de flujo de datos y de control:
di = número de parámetros de datos de entrada
ci = número de parámetros de control de entrada
do = número de parámetros de datos de salida
c, = número de parámetros de control...