1.4 Research Methods To answer the

1.4 Research Methods
To answer the first research question, I made a literature study on the source code metrics and the bad code smells. Based on what I had learned from the literature, I tried to propose possible measures for the smells and evaluate how measurable the smells are. The measurability would be based on my personal evaluation of how good a chance the measure has of detecting the smell correctly.
To answer the second research question, I utilized the information gathered from the literature and my personal knowledge as a programmer. Based on this I created a taxonomy that maps the 22 smells to 7 higher-level categories.
To answer the research questions 3, 3a, and 4, I conducted a web-based survey in which the developers of the case company participated. The survey contained 22 questions that asked each respondent to evaluate how much of each smell exists in the modules they had primarily worked with. The case company had 18 Software developers and 12 of them participated the survey. To answer the research question 3, I used the developers' opinions on the bad code smells. Then I studied how uniformly the developers had evaluated the particular smells in the same software modules. In this effort, I uscd the standard deviation of the smell evaluation in a particular module. In research question 3a I tried to find

In this work, the bad code smells are studied empirically and their rclabonship source code metrics is evaluated. This work also presents an initial taxonomy for the bad code smell, which improves their understandability and feasibility The bad code smells, presented by Martin Fowler and Kent Beck, are dissatisfactory structures in the source code of software that decrease software quality by making it less maintainable. The maintainability of software is important, because it is one of the factors affecting the cost of the future development activities. The literature study looks at the concept of software maintainability, discusses how software maintainability can be measured, and provides motivation and migration techniques to achieve more maintainable software. Based on the literature study, this work proposes a taxonomy for the bad code smells and evaluates the measurability of each bad code smell with source code metrics. A survey is used to collect the developers' opinions on the existence of bad code smells in particular software modules. The results of this survey show that the developers' opinions on a particular smell in a particular software module are not very uniform. The survey also provides more support to the theoretical taxonomy by showing that there are many strong correlations within the taxonomy's categories This study also compares the results of the smell survey to the source code metrics collected with automatic tools. The results show that developers' evaluations of the bad code smells do not correlate with the actual source code metrics. This means that the smell evaluations from developers are not very reliable and that there is a need for

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

1.4 ระเบียบวิธีวิจัย ตอบคำถามวิจัยแรก ฉันทำเป็นเอกสารประกอบการศึกษาดรหัสแหล่งที่มา และรหัสไม่ดีกลิ่น ขึ้นอยู่กับสิ่งที่ฉันได้เรียนรู้จากวรรณคดี พยายามที่จะเสนอมาตรการที่เป็นไปได้กลิ่น และมีกลิ่นวิธีวัดประเมิน Measurability ที่จะยึดตามการประเมินของฉันส่วนบุคคลโอกาสวัดได้ตรวจกลิ่นอย่างไรดี ตอบคำถามวิจัยที่สอง ฉันใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากวรรณคดีและความรู้ส่วนบุคคลของฉันเป็นโปรแกรมเมอร์ ตามนี้ สร้างระบบภาษีที่แมปกลิ่น 22 ประเภทสูงกว่า 7 ตอบคำถามการวิจัย 3, 3a และ 4 ฉันดำเนินการสำรวจเว็บไซต์ที่นักพัฒนาของบริษัทกรณีเข้าร่วม แบบสำรวจประกอบด้วย 22 คำถามที่ถามผู้ตอบแต่ละการประเมินจำนวนของแต่ละกลิ่นมีอยู่ในโมดูลหลักพวกเขาได้ทำงานกับ กรณีมีผู้พัฒนาซอฟต์แวร์ 18 และ 12 ของพวกเขาเข้าร่วมการสำรวจ ตอบคำถามการวิจัย 3 ฉันใช้ความคิดเห็นของนักพัฒนาในกลิ่นรหัสไม่ถูกต้อง แล้วเรียนสม่ำเสมอเมื่อเทียบเคียงว่านักพัฒนามีประเมินกลิ่นเฉพาะในโมดูลซอฟต์แวร์เดียวกัน ในความพยายามนี้ ฉัน uscd ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของการประเมินกลิ่นในโมดูลเฉพาะ ใน 3a คำถามวิจัย ได้พยายามค้นหาIn this work, the bad code smells are studied empirically and their rclabonship source code metrics is evaluated. This work also presents an initial taxonomy for the bad code smell, which improves their understandability and feasibility The bad code smells, presented by Martin Fowler and Kent Beck, are dissatisfactory structures in the source code of software that decrease software quality by making it less maintainable. The maintainability of software is important, because it is one of the factors affecting the cost of the future development activities. The literature study looks at the concept of software maintainability, discusses how software maintainability can be measured, and provides motivation and migration techniques to achieve more maintainable software. Based on the literature study, this work proposes a taxonomy for the bad code smells and evaluates the measurability of each bad code smell with source code metrics. A survey is used to collect the developers' opinions on the existence of bad code smells in particular software modules. The results of this survey show that the developers' opinions on a particular smell in a particular software module are not very uniform. The survey also provides more support to the theoretical taxonomy by showing that there are many strong correlations within the taxonomy's categories This study also compares the results of the smell survey to the source code metrics collected with automatic tools. The results show that developers' evaluations of the bad code smells do not correlate with the actual source code metrics. This means that the smell evaluations from developers are not very reliable and that there is a need for

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1.4
วิธีการวิจัยเพื่อที่จะตอบคำถามการวิจัยแรกที่ผมได้ศึกษาหนังสือที่เกี่ยวกับตัวชี้วัดที่ซอร์สโค้ดและรหัสกลิ่นไม่ดี จากสิ่งที่ผมได้เรียนรู้จากวรรณคดีผมพยายามที่จะเสนอมาตรการที่เป็นไปได้สำหรับกลิ่นและประเมินวิธีการที่วัดได้กลิ่นที่มี วัดได้จะขึ้นอยู่กับการประเมินผลส่วนบุคคลของฉันของวิธีการที่ดีมีโอกาสที่วัดมีการตรวจหากลิ่นได้อย่างถูกต้อง.
เพื่อที่จะตอบคำถามการวิจัยที่สองผมใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากวรรณกรรมและความรู้ส่วนบุคคลของฉันเป็นโปรแกรมเมอร์ จากนี้ฉันสร้างอนุกรมวิธานที่แผนที่ 22 กลิ่นถึง 7 ประเภทที่สูงกว่าระดับ.
เพื่อที่จะตอบคำถามการวิจัยที่ 3 3a และ 4 ผมดำเนินการสำรวจเว็บตามที่นักพัฒนาของ บริษัท กรณีที่มีส่วนร่วม การสำรวจมี 22 คำถามที่ถามตอบในการประเมินแต่ละวิธีการมากของกลิ่นที่มีอยู่ในแต่ละโมดูลที่พวกเขาได้ทำงานที่เกี่ยวเนื่องกับ บริษัท กรณีที่มีผู้พัฒนาซอฟต์แวร์ 18 และ 12 ของพวกเขาเข้าร่วมการสำรวจ เพื่อที่จะตอบคำถามการวิจัยที่ 3 ผมใช้ความคิดเห็นของนักพัฒนา 'ในรหัสกลิ่นไม่ดี จากนั้นผมก็ศึกษาวิธีสม่ำเสมอนักพัฒนาได้รับการประเมินกลิ่นโดยเฉพาะอย่างยิ่งในโมดูลซอฟต์แวร์เดียวกัน ในความพยายามที่นี้ผม uscd ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการประเมินผลมีกลิ่นหอมในโมดูลโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ในคำถามการวิจัย 3a ฉันพยายามที่จะพบในงานนี้กลิ่นรหัสที่ไม่ดีมีการศึกษาสังเกตุและตัวชี้วัดซอร์สโค้ดrclabonship ของพวกเขาได้รับการประเมิน งานนี้ยังมีการจัดอนุกรมวิธานเริ่มต้นสำหรับกลิ่นรหัสที่ไม่ดีที่ช่วยเพิ่มการทำความเข้าใจและความเป็นไปของพวกเขารหัสที่ไม่ดีมีกลิ่นที่นำเสนอโดยมาร์ตินฟาวเลอร์และเคนท์เบ็คมีโครงสร้าง dissatisfactory ในรหัสที่มาของซอฟต์แวร์ที่ลดลงซอฟต์แวร์ที่มีคุณภาพด้วยการทำให้น้อยบำรุงรักษา . การบำรุงรักษาของซอฟแวร์ที่มีความสำคัญเพราะมันเป็นหนึ่งในปัจจัยที่มีผลต่อค่าใช้จ่ายของกิจกรรมการพัฒนาในอนาคต การศึกษาวรรณกรรมมีลักษณะที่การบำรุงรักษาแนวคิดของซอฟต์แวร์ที่กล่าวถึงวิธีการบำรุงรักษาซอฟต์แวร์ที่สามารถวัดได้และให้แรงจูงใจและเทคนิคการโยกย้ายเพื่อให้บรรลุการบำรุงรักษาซอฟแวร์อื่น ๆ จากการศึกษาวรรณกรรมงานนี้เสนออนุกรมวิธานสำหรับรหัสที่ไม่ดีมีกลิ่นที่สามารถวัดและประเมินผลของแต่ละกลิ่นรหัสที่ไม่ดีกับตัวชี้วัดรหัสแหล่งที่มา การสำรวจจะใช้ในการเก็บรวบรวมความคิดเห็นของนักพัฒนาในการดำรงอยู่ของรหัสที่ไม่ดีมีกลิ่นในโมดูลซอฟต์แวร์โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ผลการสำรวจครั้งนี้ที่ความคิดเห็นของนักพัฒนา 'ในกลิ่นโดยเฉพาะอย่างยิ่งในโมดูลซอฟต์แวร์โดยเฉพาะอย่างยิ่งไม่เหมือนกันมาก การสำรวจยังให้การสนับสนุนมากขึ้นในอนุกรมวิธานทฤษฎีโดยแสดงให้เห็นว่ามีความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งจำนวนมากภายในประเภทอนุกรมวิธานของการศึกษาครั้งนี้ยังเปรียบเทียบผลการสำรวจกลิ่นตัวชี้วัดรหัสแหล่งที่เก็บรวบรวมด้วยเครื่องมืออัตโนมัติ ผลการศึกษาพบว่าการประเมินผลการพัฒนาของกลิ่นรหัสที่ไม่ดีไม่ได้มีความสัมพันธ์กับตัวชี้วัดที่ซอร์สโค้ดที่เกิดขึ้นจริง ซึ่งหมายความว่าการประเมินผลมีกลิ่นหอมจากนักพัฒนาจะไม่น่าเชื่อถือมากและที่มีความจำเป็นในการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

1.4 วิธีวิจัย
ตอบคำถามการวิจัยครั้งแรก ผมทำวรรณกรรมศึกษาโค้ดและรหัสจากกลิ่นที่ไม่ดี ขึ้นอยู่กับสิ่งที่ฉันได้เรียนรู้จากวรรณกรรม ผมพยายามจะเสนอมาตรการที่เป็นไปได้เพื่อกลิ่นและประเมินกลิ่นเป็นวิธีการวัดที่งานแสดงสินค้าจะขึ้นอยู่กับการประเมินผลส่วนบุคคลของฉันอย่างไรดีโอกาสวัดได้ตรวจจับกลิ่นได้อย่างถูกต้อง
ตอบคำถามวิจัยที่สอง ผมใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากวรรณคดีและความรู้ส่วนบุคคลของฉันเป็นโปรแกรมเมอร์ ตามนี้ผมสร้างอนุกรมวิธานที่แผนที่ 22 กลิ่น 7 ระดับประเภท .
ตอบคำถามการวิจัย 33 และ 4 ผมได้ทำการสำรวจในเว็บ ซึ่งนักพัฒนาของ บริษัท กรณีเข้าร่วมโครงการ การสำรวจที่มีอยู่ 22 คำถามที่ถามในแต่ละกลุ่มตัวอย่างประเมินเท่าใดของแต่ละกลิ่นที่มีอยู่ในโมดูลที่พวกเขามีหลักทำงานด้วย กรณีบริษัทมี 18 นักพัฒนาซอฟต์แวร์และ 12 ของพวกเขาเข้าร่วมการสำรวจ เพื่อตอบปัญหาการวิจัย 3ผมใช้ความคิดเห็นนักพัฒนา ' กลิ่นรหัสไม่ถูกต้อง ผมเรียนว่านักพัฒนาได้ทดสอบกลิ่นได้โดยเฉพาะในโมดูลซอฟต์แวร์เดียวกัน ในความพยายามนี้ ผม uscd ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของกลิ่นการประเมินผลโมดูลที่เฉพาะเจาะจง ในการตั้งคำถามวิจัย 3A ที่ผมพยายามหา

ในงานนี้กลิ่นไม่ดีในการศึกษาเชิงประจักษ์ของรหัสและรหัสแหล่ง rclabonship เมตริกคือการประเมิน งานนี้ยังได้นำเสนอการอนุกรมวิธานเบื้องต้นสำหรับกลิ่นรหัสที่ไม่ดีซึ่งจะช่วยปรับปรุงความเข้าใจของพวกเขาและความเป็นไปได้กลิ่นรหัสไม่ดี แสดงโดย Martin Fowler และเคนท์ เบคเป็นโครงสร้าง dissatisfactory ในรหัสที่มาของซอฟต์แวร์ที่ลดคุณภาพซอฟต์แวร์โดยการรักษาน้อยลง ในผญาของซอฟต์แวร์เป็นสิ่งสำคัญเพราะมันเป็นหนึ่งในปัจจัยที่มีผลต่อต้นทุนของกิจกรรมการพัฒนาในอนาคต วรรณคดีศึกษาดูแนวคิดของผญาผญาซอฟต์แวร์ กล่าวว่าซอฟต์แวร์ที่สามารถวัดได้และมีแรงจูงใจและเทคนิคเพื่อให้บรรลุการรักษามากกว่าซอฟต์แวร์ บนพื้นฐานของวรรณกรรมศึกษา งานนี้เสนออนุกรมวิธานสำหรับรหัสไม่ดี กลิ่น และ ประเมิน measurability ของแต่ละรหัสที่ไม่ดีกลิ่นที่มากับรหัสตัวชี้วัด . สำรวจใช้เพื่อรวบรวมความคิดเห็นนักพัฒนา ' ในการดำรงอยู่ของรหัสที่ไม่ดีมีกลิ่นในโมดูลเฉพาะซอฟต์แวร์ผลการสำรวจนี้แสดงให้เห็นว่านักพัฒนาความคิดเห็นเกี่ยวกับกลิ่นโดยเฉพาะในโมดูลซอฟต์แวร์ที่เฉพาะเจาะจงไม่ได้เป็นเครื่องแบบการสำรวจยังให้การสนับสนุนเพิ่มเติมการอนุกรมวิธานเชิงทฤษฎีโดยแสดงให้เห็นว่ามีความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งมากในประเภทของอนุกรมวิธานเปรียบเทียบผลของกลิ่นสำรวจรหัสที่มาสำหรับเก็บเครื่องมืออัตโนมัติ ผลที่ได้แสดงให้เห็นว่านักพัฒนาการประเมินผลของกลิ่นรหัสไม่ดี ไม่มีความสัมพันธ์กับแหล่งที่มาของรหัสที่เกิดขึ้นจริงมาตรวัดซึ่งหมายความว่ากลิ่นการประเมินจากนักพัฒนาไม่ได้เป็นที่เชื่อถือได้มากและต้องมีสำหรับ