Metricas para la calidad
Davis y sus colegas proponen una lista de características que pueden emplearse para valorar la calidad del modelo de análisis y la correspondienteespecificación de requisitos: Especificidad (ausencia de ambigüedad, corrección, compleción, comprensión, capacidad de verificación, consistencia externa e interna, capacidad de logro, concisión, trazahabilidad, capacidad de modificación, exactitud y capacidad de reutilización. Además apuntan que las especificaciones de alta calidad deben estar almacenadas electrónicamente, ser ejecutables o al menosinterpretables, anotadas por importancia y estabilidad relativas, con su versión correspondiente, organizadas, con referencias cruzadas y especificadas al nivel correcto de detalle.
Aunque muchas delas características anteriores pueden ser de naturaleza cuantitativa, Davis sugiere que todas puedan representarse
Usando una o más métricas. Por ejemplo asumimos que hay n requisitos en unaespecificación, tal como
nr= nf+ nnf
Donde nf es el numero de requisitos funcionales y nnf es el número de requisitos no funcionales ( por ejemplo, rendimiento).
Para determinar la especificidad delos requisitos, Davis [PRES 98] sugiere una métrica basada en la consistencia de la interpretación de los revisores para cada requisito:
Q1= nui/ nr
Donde nui es el numero de requisitos para losque todos los revisores tuvieron interpretaciones idénticas. Cuanto más cerca de uno este el valor de Q1 menor será la ambigüedad de la especificación.
La compleción de los requisitos funcionalespueden terminarse calculando la relación
Q2= nu/ (ni * ns)
donde nu es el número de requisitos de función únicos, nies el número de entradas (estímulos) definidos o implicados por la especificacióny nses el número de estados especificados. La relación Q2 mide porcentaje de funciones necesarias que se han especificado para un sistema, sin embargo, no trata los requisitos no funciónales. Para...
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