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Dissertação de Mestrado
Documento
Autor
Nome completo
Robinson Crusoé da Cruz
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2018
Orientador
Banca examinadora
Eler, Marcelo Medeiros (Presidente)
Cordeiro, Daniel de Angelis
Soares, Michel dos Santos
Zampirolli, Francisco de Assis
Título em português
Análise empírica sobre a influência das métricas CK na testabilidade de software orientado a objetos
Palavras-chave em português
CK
Cobertura de testes
Métricas
Orientado a objetos
Testabilidade
Teste de mutação
Teste de software
Resumo em português
Teste de Software tem o objetivo de executar um programa sob teste com o objetivo de revelar suas falhas, portanto é uma das fases mais importante do ciclo de vida do desenvolvimento de um software. A testabilidade é um atributo de qualidade fundamental para o sucesso da atividade de teste, pois ela pode ser entendida como o esforço necessário para criar, executar e avaliar os casos de teste em um software. Este atributo não é uma qualidade intrínseca do software, portanto não pode ser medido diretamente como a quantidade de linhas de código, por exemplo. Entretanto, ela pode ser inferida por meio das características ou métricas internas e externas de um software. Entre as características comumente utilizadas na análise da testabilidade estão as métricas CK, que foram propostas por Chidamber e Kemerer com objetivo de analisar software orientado a objetos. A maioria dos trabalhos nesta linha, entretanto, relaciona o tamanho e a quantidade de casos testes com a testabilidade de um software. Entretanto, é fundamental analisar a qualidade dos testes para saber se eles atingem os objetivos para os quais foram propostos, independente de quantidade e tamanho. Portanto, este trabalho de mestrado apresenta um estudo empírico sobre a relação entre as métricas CK e a testabilidade de um software com base na análise da adequação de seus casos de teste unitários, critérios de teste estrutural e de mutação. Inicialmente foi realizada uma Revisão Sistemática cujo objetivo foi avaliar o estado da arte da testabilidade e as métricas CK. Os resultados mostraram que apesar de existirem várias pesquisas relacionadas ao tema, existem lacunas que motivam novas pesquisas no que concerne a análise da qualidade dos testes e identificação das características das métricas que podem ser inferidas para medir e analisar a testabilidade. Em seguida, foram realizadas duas análises empíricas. Na primeira análise, as métricas foram analisadas por meio da correlação das métricas CK com a cobertura de linha de código, cobertura de \textit (arestas, ramos ou desvio de fluxo) e escore de mutação. Os resultados desta análise demonstraram a importância de cada métrica dentro do contexto da testabilidade. Na segunda análise, foi realizada uma proposta de clusterização das métricas para tentar identificar grupos de classes com características semelhantes relacionadas à testabilidade. Além das análises empíricas, foi desenvolvida e apresentada uma ferramenta de coleta e análise de métricas CK com objetivo de contribuir com novas pesquisas relacionados a proposta deste projeto. Apesar das limitações das análises, os resultados deste trabalho mostraram a importância de cada métrica CK dentro do contexto da testabilidade e fornece aos desenvolvedores e projetistas uma ferramenta de apoio e dados empíricos para melhor desenvolverem e projetarem seus sistemas com o objetivo de facilitar a atividade de teste de software
Título em inglês
Empirical analysis on the influence of CK metrics on object-oriented software testability
Palavras-chave em inglês
CK
Metrics
Mutation testing
Object oriented
Software testing
Test coverage
Testability
Resumo em inglês
Software testing have aim to run a program under test with the aim of revealing its failures, so it is one of the most important phases of the software development lifecycle. Testability is a key quality attribute for the success of the test activity, because it can be understood as the effort required to create, execute and evaluate test cases in software. This attribute is not an intrinsic quality of the software, so it can not be measured directly as the number of lines code, for example. However, it can be inferred through the or internal and external metrics of a software. Among the features commonly used in testability analysis are CK metrics, which were proposed by Chidamber and Kemerer in order to analyze object-oriented software. Most of the works in this line, however, relate the size and quantity of test cases with software testability. However, it's critical to analyze the quality of the tests to see if they achieve the objectives for which they were proposed, independent of quantity and size. Therefore, this Master's degree work presents an empirical study on the relationship between CK metrics and software testability based on the analysis of the adequacy of its unit test cases, structural test criteria and mutation. Initially, a Systematic Review was carried out to evaluate the state of the art of testability and CK metrics. The results showed that although there are several researches related to the subject, there are gaps that motivate new research in what concerns the analysis of the quality of the tests and identification of the features of the metrics that can be inferred to measure and analyze the testability. Two empirical analyzes were performed. In the first analysis, the metrics were analyzed through the correlation of the CK metrics with the code line coverage, branch coverage or mutation score. The results of this analysis showed the importance of each metric within the context of testability. In the second analysis, a metric clustering proposal was made to try to identify groups of classes with similar features related to testability. In addition to the empirical analysis, a tool for the collection and analysis of CK metrics was developed and presented, with aim to contribute with new researches related to the proposal of this project. Despite the limitations of the analyzes, the results of this work showed the importance of each CK metric within the context of testability and provides developers and designers with a support tool and empirical data to better develop and design their systems with the aim of facilitate the activity of software testing
 
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Data de Publicação
2018-02-08
 
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