学術雑誌論文 ソフトウェア開発プロジェクトの生産性分析に対する傾向スコアの適用
Applying Propensity Score to Productivity Analysis of Software Development Project

角田, 雅照  ,  天嵜, 聡介

58 ( 4 )  , pp.855 - 860 , 2017-04-15
ISSN:1882-7764
NII書誌ID(NCID):AN00116647
内容記述
定量的なプロジェクト管理を支援するために,ソフトウェア開発プロジェクトにおいて収集されたデータを分析し,知見を得ることが行われる.ただし,ソフトウェア開発において収集されるデータでは,項目間に相互に関連が見られる場合があり,これにより誤った結論を導いてしまう場合がある.そこで本稿では,相互関連を考慮する方法として,傾向スコア(propensity score)に着目する.傾向スコアは,着目する説明変数以外の説明変数,すなわち共変量を傾向スコアと呼ばれる1変数に集約して扱いを容易にしたものである.実験では傾向スコアに基づくマッチングを用いてソフトウェア開発の生産性に影響する要因を分析した.その結果,重回帰分析の分析結果と異なり,COBOLが多く使われるような条件(保険業の業種)では,その他の言語よりもCOBOL使用プロジェクトのほうが,生産性が高い傾向が見られた.
To support quantitative project management, datasets collected in software development projects are often analyzed, and useful knowledges are acquired. However, explanatory variables often relate to other explanatory variables on the software development datasets, and it sometimes causes spurious relationship. To consider the relationships, we focus on the propensity score. The propensity score compresses other explanatory variables, i.e., covariates to one variable (propensity score). To consider the covariates, we only handle the propensity score. In the experiment, we used the matching based on the propensity score, to analyze productivity factors of software development. As a result, using COBOL improves productivity on the situation where it is often used. The result was different from the multiple regression analysis.
本文を読む

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=178661&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1

その他の情報