Data Analysis: Once we manually exa

Data Analysis: Once we manually examine the review samples, we calculate the reviewing time of the review samples. Reviewing time is the time difference from the time that a code change has been submitted to the time that the code changes are approved or abandoned. We then compare the distributions of the reviewing time between reviews with and without code-reviewer assignment problem using beanplots [31]. Beanplots are boxplots in which the vertical curves summarize the distributions of different data set. The horizontal lines indicate the average (median) reviewing time (days). We use a Mann-Whitney’s U test (α = 0.05), which is a non-parametric test, to statistically determine the difference of the reviewing time distributions. Since reviewing time can be influenced by patch size [15, 19], we divide the reviewing time by the patch size before performing a statistical test.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์ข้อมูล: เมื่อเราตรวจตัวอย่างตรวจสอบด้วยตนเอง เราคำนวณเวลาตรวจทานของตัวอย่างตรวจสอบ ทานเวลามีเวลาแตกต่างจากเวลาที่มีการส่งการเปลี่ยนแปลงรหัสเวลาที่อนุมัติ หรือยกเลิกการเปลี่ยนแปลงรหัส เราแล้วเปรียบเทียบการกระจายของเวลาตรวจทานระหว่างรีวิวมี และไม่ มีปัญหาการกำหนดรหัสผู้ตรวจทานที่ใช้ beanplots [31] Beanplots boxplots ที่เส้นโค้งแนวตั้งสรุปการกระจายของชุดข้อมูลที่แตกต่างกันได้ เส้นแนวนอนแสดงค่าเฉลี่ย (ค่ามัธยฐาน) ตรวจสอบเวลา (วัน) เราใช้ทดสอบเป็นมานน์วิทนีย์ของ U (ด้วยกองทัพ = 0.05), ซึ่งเป็นการทดสอบที่ไม่ใช่พาราเมตริก การตรวจสอบความแตกต่างของการกระจายเวลาตรวจทานทางสถิติ สามารถตรวจสอบเวลาให้ influenced โดยปรับปรุงขนาด [15, 19], เราแบ่งเวลาตรวจทานตามขนาดแก้ไขก่อนดำเนินการทดสอบทางสถิติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ข้อมูล: เมื่อเราตรวจสอบด้วยตนเองตัวอย่างการตรวจสอบเราคำนวณเวลาการตรวจสอบตัวอย่างทบทวน การตรวจสอบเวลาที่แตกต่างของเวลาจากเวลาที่มีการเปลี่ยนแปลงรหัสถูกส่งไปยังทุกครั้งที่มีการเปลี่ยนแปลงรหัสได้รับการอนุมัติหรือยกเลิกได้ จากนั้นเราจะเปรียบเทียบการกระจายของเวลาระหว่างการตรวจสอบความคิดเห็นที่มีและไม่มีปัญหาการกำหนดรหัสวิจารณ์ใช้ beanplots [31] Beanplots มี boxplots ซึ่งในโค้งแนวตั้งสรุปการกระจายของชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน เส้นแนวนอนแสดงให้เห็นค่าเฉลี่ย (ค่าเฉลี่ย) ตรวจสอบเวลา (วัน) เราใช้ Mann-Whitney U ทดสอบ (α = 0.05) ซึ่งเป็นแบบทดสอบที่ไม่ใช่ตัวแปรที่จะกำหนดความแตกต่างทางสถิติของการกระจายเวลาทบทวน ตั้งแต่การตรวจสอบเวลาที่สามารถอยู่ในชั้น uenced ตามขนาดแพทช์ [15 19] เราแบ่งเวลาการตรวจสอบตามขนาดแพทช์ก่อนที่จะดำเนินการทดสอบทางสถิติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์ข้อมูล : เมื่อเราได้ด้วยตนเองตรวจสอบทบทวนตัวอย่าง เราคำนวณเวลาการตรวจสอบตัวอย่าง ตรวจสอบเวลาคือเวลาที่แตกต่างจากเวลาที่เปลี่ยนรหัสได้ถูกส่งไปยังเวลาที่การเปลี่ยนแปลงรหัสที่ได้รับการอนุมัติหรือถูกทอดทิ้งแล้วเปรียบเทียบการกระจายของการทบทวนเวลาระหว่างความคิดเห็นที่มีและไม่มีปัญหาการมอบหมายงานตรวจทานรหัสที่ใช้ beanplots [ 31 ] beanplots เป็น boxplots ที่โค้งแนวตั้งสรุปการกระจายของชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน เส้นแนวนอนแสดงเฉลี่ย ( เฉลี่ย ) ทบทวนเวลา ( วัน ) เราใช้ Mann Whitney U test ( ของα = 0.05 ) ซึ่งเป็นแบบทดสอบที่ไม่ใช้พารามิเตอร์ ,ทางสถิติเพื่อตรวจสอบความแตกต่างของการกระจายเวลา เนื่องจากการตรวจสอบเวลาได้ในfl uenced โดยแพทช์ขนาด [ 15 , 19 ] เราแบ่งการตรวจสอบเวลาโดยแพทช์ขนาดก่อนทำการทดสอบทางสถิติ