A Methodology for Validating Software Product Metrics

A large number of software product metrics 1 have been proposed in software engineering. Product metrics quantitatively characterize some aspect of the structure of a software product, such as a requirements specification, a design, or source code. They are also commonly collectively known as complexity metrics. While many of these metrics are based on good ideas about what is important to measure in software to capture its complexity, it is still necessary to systematically validate them. Recent software engineering literature has reflected a concern for the quality of methods to validate software product metrics (e.g., see [38][80][106]). This concern is driven, at least partially, by a recognition that: (i) common practices for the validation of software engineering metrics are not acceptable on scientific grounds, and (ii) valid measures are essential for effective software project management and sound empirical research. For example, in a recent paper [80], the authors write: "Unless the software measurement community can agree on a valid, consistent, and comprehensive theory of measurement validation, we have no scientific basis for the discipline of software measurement, a situation potentially disasterous for both practice and research." Therefore, to have confidence in the utility of the many metrics that are proposed from research labs, it is crucial that they are validated.Un grand nombre de syst\ue8mes de mesure de logiciels a \ue9t\ue9 propos\ue9 en g\ue9nie logiciel. Ces syst\ue8mes caract\ue9risent quantitativement certains aspects de la structure d'un logiciel, tels que la sp\ue9cification des exigences, la construction ou le code source. Ils sont appel\ue9s collectivement syst\ue8mes de mesure de complexit\ue9. Bien que plusieurs d'entre eux soient bas\ue9s sur une bonne perception de ce qu'il est important de mesurer dans un logiciel pour saisir la complexit\ue9 de celui-ci, il est toujours n\ue9cessaire de les valider syst\ue9matiquement. La litt\ue9rature r\ue9cente du g\ue9nie logiciel a r\ue9v\ue9l\ue9 une pr\ue9occupation pour la qualit\ue9 des m\ue9thodes de validation des syst\ue8mes de mesure de logiciels (voir, p. ex. [38], [80] et [106]). Cette pr\ue9occupation est suscit\ue9e, en partie du moins, par le fait que i) les pratiques courantes de validation des syst\ue8mes de mesure utilis\ue9s en g\ue9nie logiciel ne sont pas acceptables au point de vue scientifique et ii) que des m\ue9thodes de mesure valides sont essentielles pour obtenir une gestion efficace des projets logiciels et faire des recherches empiriques sur une base solide. Par exemple, dans un r\ue9cent m\ue9moire [80], les auteurs affirment : "\ue0 moins que la communaut\ue9 des sp\ue9cialistes en mesure de logiciels n'en vienne \ue0 une entente sur une th\ue9orie valide, coh\ue9rente et exhaustive de la validation des mesures, la mesure des logiciels restera sans assise scientifique, une situation potentiellement d\ue9sastreuse pour les utilisateurs comme pour les chercheurs." Par cons\ue9quent, afin d'inspirer confiance dans leur utilit\ue9, il devient crucial de valider les nombreux syst\ue8mes de mesure propos\ue9s par les laboratoires de recherche.NRC publication: Ye