Open Source Software Measurement and Statistical Data Analysis – A Case Study on R Software:
Creators: name: Βουλγαροπούλου, Σοφία Παντελή
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2012
Subjects: Μέτρηση Κώδικα Ανοιχτού Λογισμικού
Λογισμικό R
Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων
Open Source Software Measurement
R Software
Statistical Analysis of Data

description: Η ποιότητα λογισμικού είναι ένας από τους σημαντικότερους παράγοντες για αποδοτικό και αποτελεσματικό προγραμματισμό. Παρά το γεγονός ότι η ποιότητα λογισμικού έχει διφορούμενη έννοια και άρα επιδέχεται πληθώρα ερμηνειών, ενώ υπάρχουν και πολλές μέθοδοι και τεχνικές για τη μέτρησή της, μπορεί να προσδιοριστεί ικανοποιητικά από τις λεγόμενες μετρικές ποιότητας λογισμικού, που αξιοποιούνται ολοένα και περισσότερο στο πέρασμα των χρόνων. Επίσης, η μέτρηση λογισμικού είναι μια ιδιαίτερα σημαντική διαδικασία για την ανάπτυξη λογισμικού, καθώς παρέχει στο χρήστη χρήσιμες πληροφορίες για την ίδια τη διαδικασία της ανάπτυξης, αλλά και το ίδιο το προϊόν. Αυτή η διπλωματική εργασία στοχεύει στη μέτρηση λογισμικού ανοιχτού κώδικα, και πιο συγκεκριμένα του R project και εν συνεχεία, στην εξακρίβωση των συσχετίσεων που μπορεί να υπάρχουν μεταξύ των μετρικών που προκύπτουν και των ιδιαίτερων χαρακτηριστικών των πακέτων που απαρτίζουν το R project. Για τον σκοπό αυτό, ένα τυχαίο δείγμα από 800 πακέτα R συλλέχθηκε από το CRAN, ένα από τα σημαντικότερα αποθετήρια πακέτων σε R. Το δείγμα μετρήθηκε μέσω του εργαλείου SourceMonitor. Οι τιμές που προέκυψαν για τις μετρικές λογισμικού, μαζί με συγκεκριμένα χαρακτηριστικά των πακέτων μελετήθηκαν αναλυτικά, ενώ η μελέτη τους οδηγεί σε ενδιαφέροντα συμπεράσματα. Στην παρούσα εργασία, παρουσιάζουμε πρώτα τις έννοιες «μέτρηση λογισμικού» και «ποιότητα λογισμικού» και έπειτα περιγράφουμε μερικές από τις πιο γνωστές μετρικές λογισμικού. Το δεύτερο κεφάλαιο περιέχει μια επισκόπηση των εργαλείων που μελετήθηκαν στα πλαίσια της παρούσας εργασίας, με στόχο να επιλεχθεί το καταλληλότερο. Το τρίτο κεφάλαιο μιλά για το R project και παρουσιάζει κάποιες βασικές ιδιαιτερότητες των πακέτων R, οι οποίες πρέπει να γίνουν κατανοητές ώστε να συλλάβουμε πληρέστερα τη διαδικασία της μέτρησης του λογισμικού και τη στατιστική ανάλυση. Έπειτα, στο τέταρτο κεφάλαιο εξηγούμε τη μέτρηση του λογισμικού του δείγματός μας, ενώ στο πέμπτο κεφάλαιο, παρουσιάζονται τα αποτελέσματα από τη στατιστική ανάλυση, η οποία οδηγεί στο συμπέρασμα ότι υπάρχει σημαντική συσχέτιση μεταξύ του αριθμού των developers, που συμμετέχουν στην ανάπτυξη πακέτων σε R, και άλλων μετρικών του δείγματος. Επίσης, ενδιαφέρον παρουσιάζουν συγκεκριμένα χαρακτηριστικά του δείγματος που περιέχουν πληροφορία για τις εξαρτήσεις που υπάρχουν μεταξύ των πακέτων σε R.
description: Software quality is one of the main contributing factors to effective programming. Although it has a quite ambiguous meaning and there is a plethora of methods to measure it, quality can be measured by several quality metrics, which have been appropriately formulated through the years. Moreover, software measurement is a particularly important procedure for software development process, as it provides the developer with meaningful information about the process and the product. This master thesis aims to measure an open source software project, and more specifically, the R project, and examine the relationships among the observed metrics and special attributes of the R software. For this purpose, a random sample of 800 R packages were downloaded from the CRAN repository of R and measured, using the SourceMonitor metrics tool. The resulted values of the metrics, along with a significant number of specific attributes of the packages, were examined and analyzed, leading to interesting conclusions. In this thesis, we firstly describe the meanings of software measurement and software quality and then describe some well-known software metrics. The second chapter includes an overview of the metrics tools, which were examined in order to choose the most appropriate for this study. The third chapter discusses about the R project and presents interesting specificities of R packages, which must become known in order for the reader to conceive the following measurement procedure and data analysis. In the fourth chapter, we thoroughly discuss about the measurement of our sample, whereas in the fifth chapter we introduce the results of the statistical data analysis phase, which indicate a significant relationship between the number of authors, participating in the development of R packages, and several observed metrics variables. Moreover, interesting conclusions are reached as far as certain attributes about the dependencies of the packages are concerned.