Alternate ACM SIG Proceedings Paper in LaTeX Format * [Extended Abstract

Alternate ACM SIG Proceedings Paper in LaTeX Format∗

[Extended Abstract]†

Ben Trovato‡

Institute for Clarity inDocumentation

1932 Wallamaloo LaneWallamaloo, New Zealand

[email protected]

G.K.M. Tobin§

Institute for Clarity inDocumentationP.O. Box 1212

Dublin, Ohio 43017-6221webmaster@marysville-

ohio.com

Lars Thørväld¶

The Thørväld Group1 Thørväld Circle

Hekla, [email protected]

Lawrence P. LeipunerBrookhaven LaboratoriesBrookhaven National Lab

P.O. Box [email protected]

Sean FogartyNASA Ames Research Center

Moffett FieldCalifornia 94035

[email protected]

Charles PalmerPalmer Research Laboratories

8600 Datapoint DriveSan Antonio, Texas 78229

[email protected]

ABSTRACTThis paper provides a sample of a LATEX document whichconforms, somewhat loosely, to the formatting guidelines forACM SIG Proceedings. It is an alternate style which pro-duces a tighter-looking paper and was designed in responseto concerns expressed, by authors, over page-budgets. Itcomplements the document Author’s (Alternate) Guide toPreparing ACM SIG Proceedings Using LATEX2ε and BibTEX.This source file has been written with the intention of beingcompiled under LATEX2ε and BibTeX.

The developers have tried to include every imaginable sortof “bells and whistles”, such as a subtitle, footnotes on ti-tle, subtitle and authors, as well as in the text, and everyoptional component (e.g. Acknowledgments, Additional Au-thors, Appendices), not to mention examples of equations,theorems, tables and figures.

To make best use of this sample document, run it throughLATEX and BibTeX, and compare this source code with theprinted output produced by the dvi file. A compiled PDF

∗(Produces the permission block, and copyright informa-tion). For use with SIG-ALTERNATE.CLS. Supported byACM.†A full version of this paper is available as Author’s Guide toPreparing ACM SIG Proceedings Using LATEX2ε and BibTeXat www.acm.org/eaddress.htm‡Dr. Trovato insisted his name be first.§The secretary disavows any knowledge of this author’s ac-tions.¶This author is the one who did all the really hard work.

Permission to make digital or hard copies of all or part of this work forpersonal or classroom use is granted without fee provided that copies arenot made or distributed for profit or commercial advantage and that copiesbear this notice and the full citation on the first page. To copy otherwise, torepublish, to post on servers or to redistribute to lists, requires prior specificpermission and/or a fee.SAC’15 April 13-17, 2015, Salamanca, Spain.Copyright 2015 ACM 978-1-4503-3196-8/15/04 ...$15.00.

version is available on the web page to help you with the‘look and feel’.

Categories and Subject DescriptorsH.4 [Information Systems Applications]: Miscellaneous;D.2.8 [Software Engineering]: Metrics—complexity mea-sures, performance measures

General TermsDelphi theory

KeywordsACM proceedings, LATEX, text tagging

1. INTRODUCTIONThe proceedings are the records of a conference. ACM

seeks to give these conference by-products a uniform, high-quality appearance. To do this, ACM has some rigid require-ments for the format of the proceedings documents: thereis a specified format (balanced double columns), a specifiedset of fonts (Arial or Helvetica and Times Roman) in cer-tain specified sizes (for instance, 9 point for body copy), aspecified live area (18 × 23.5 cm [7” × 9.25”]) centered onthe page, specified size of margins (2.54cm [1”] top and bot-tom and 1.9cm [.75”] left and right; specified column width(8.45cm [3.33”]) and gutter size (.083cm [.33”]).

The good news is, with only a handful of manual settings1,the LATEX document class file handles all of this for you.

The remainder of this document is concerned with show-ing, in the context of an “actual” document, the LATEX com-mands specifically available for denoting the structure of aproceedings paper, rather than with giving rigorous descrip-tions or explanations of such commands.

1Two of these, the \numberofauthors and \alignau-thor commands, you have already used; another, \bal-ancecolumns, will be used in your very last run of LATEXto ensure balanced column heights on the last page.

2. METODOLOGÍAComo se menciono anteriormente, los dos objetivos prin-

cipales a cumplir en la investigacion, fueron el de observarsi existıa alguna correlacion entre el numero de paginas quese preciso para la documentacion de un caso de uso y el es-fuerzo que le tomo al inspector novato en inspeccionar dichocaso de uso, y saber cual de los dos grupos de inspectores(novatos o profesionales), realizaron una mejor calidad deinspeccion.

Para ello es necesario tener en cuenta que previo a esta in-vestigacion, un grupo de inspectores de los cuales la mayorıaeran ya profesionales, mientras que otros eran estudiantesprestos a graduarse, inspeccionaron cerca de 209 casos de usoaproximadamente, pertenecientes a una organizacion. Estosinspectores profesionales previo a las inspecciones, recibieronuna capacitacion dada por un experto en el tema para poderllevar a cabo este proceso. Durante la etapa de inspeccionse formo pares de inspectores, en donde a cada grupo se leentrego en promedio la misma cantidad de numero de pagi-nas a inspeccionar, luego de esto cada inspector reviso porseparado el caso de uso, para acto seguido revisarlo juntosy por ultimo revisarlo con el autor del caso de uso, para asıobtener una revision final.

Lo detallado anteriormente es muy importante de aclarar,para que el lector tenga en cuenta que previo a esta inves-tigacion ya se tenıan los datos de las inspecciones hechaspor separado de los inspectores profesionales, ası como losdatos de la inspeccion final, los cuales son indispensablespara poder cumplir el segundo objetivo planteado anterior-mente por lo cual mas adelante se detallara el proceso parala obtencion de datos de la inspeccion por parte de los in-spectores novatos.

Para esta investigacion los inspectores novatos son estudi-antes que se encontraban tomando la materia de Ingenierıade Software I, por lo que cabe recalcar que por motivo detiempo no se pudo inspeccionar los 209 casos de uso, lo quea los investigadores les llevo a realizar un muestreo de ellos.Para esto primero se categorizo a los casos de uso de acuerdoa su numero de paginas, y todos aquellos que tenıan menosde 10 paginas se los denomino pequenos, aquellos con 11 a15 paginas se los denomino medianos y a aquellos con masde 16 paginas fueron denominados grandes. Teniendo estoen cuenta nos percatamos que de los casos de uso totalesel 79.90% fueron pequenos, el 19.14% fueron medianos y el0.96% fueron grandes por lo que fue necesario que la muestraseleccionada tenga el mismo porcentaje de pequenos, medi-anos y grandes.

Para la seleccion del tamano y los elementos de la muestra,se uso el programa STATS el cual mostro que el tamanodebıa de ser de 54, por lo que se seleccionaron de entre los209 casos de uso 43 casos de uso pequenos y 11 casos de usomedianos, todos ellos seleccionados de manera aleatoria, ydebido al hecho de que el porcentaje de casos de uso grandesfue de menos del 1%, se decidio excluir esta categorıa de lamuestra obtenida, por lo que al final los 43 casos de usopequenos muestran el 80% y los 11 medianos muestran el20% de los casos de uso totales.

Una vez culminado con el proceso de seleccion de la mues-

Figure 1: Formulario en el cual el inspector no-vato detalla el numero de defectos encontrados deacuerdo a su tipo y nivel de impacto, y el esfuerzoque le tomo en inspeccionarlos.

tra, se prosiguio a realizar el levantamiento de datos de lainspeccion por parte de los inspectores novatos, este grupode inspectores lo conformaron 23 estudiantes y de la mismamanera como los inspectores profesionales recibieron una ca-pacitacion para llevar a cabo el proceso de inspeccion, los in-spectores novatos tambien la recibieron por parte del mismoexperto. En Figure 1 se muestra el formulario que fue unade las partes que conformaban el instrumento de medicionque se uso para esta investigacion, el cual es necesario recal-car que es muy parecido al usado en la etapa de inspeccionpor parte de los inspectores profesionales, y se hace enfasisen que es muy parecido debido a que el formulario originalcontenıa secciones que abarcaban no solo el proceso de in-speccion individual, sino tambien el proceso de inspeccionen conjunto, el cual para esta investigacion no se lo tomoen cuenta debido a que el fin fue el analizar la calidad deinspeccion individual por parte de los 2 tipos de inspectoresmas no la calidad de inspeccion grupal.

La segunda parte del instrumento de medicion lo conformoel caso de uso a inspeccionar por parte del inspector novato,en el cual este resaltaba y comentaba acerca del error hal-lado, de la misma manera que los inspectores profesionalescon la diferencia que ademas de tener los casos de uso indi-viduales con sus respectivas anotaciones o comentarios, cadapar de inspectores generaban unos ultimos comentarios enel caso de uso inspeccionado luego de haberse reunido con elautor del caso de uso y haber aceptado o rechazado los er-rores encontrados por ambos inspectores profesionales, estedocumento contiene en sı la inspeccion final contra la cual secontrastaran las inspecciones individuales por parte de los 2inspectores profesionales y el inspector novato. Y por ultimola tercera parte del instrumento de medicion que se uso, loconformo un metodo para obtener la calidad de inspeccion,el cual utiliza tanto el formulario, ası como el documento delcaso de uso con sus comentarios, este metodo se lo detallaramas adelante en el apartado Metodo para el calculo de lacalidad de la inspeccion.

Teniendo claro todas las partes del instrumento de medi-cion, se procedio a realizar un taller a los inspectores no-vatos para llevar a cabo el proceso de inspeccion que durocomo maximo 2 horas, en el cual se procedio a entregar acada uno de ellos un cierto numero de casos de uso a in-speccionar junto con sus respectivos formularios. Tal comose lo hizo en los inspectores profesionales este numero vinodado por un promedio de numero de paginas y no por unpromedio de numero de casos de uso, es decir que dado los54 casos de uso, el numero de paginas totales a ser inspec-cionadas fueron de 437, por lo que cada inspector novatotuvo que inspeccionar en promedio 19 paginas, y dependi-endo del numero de paginas del caso de uso, un inspectornovato pudo haber inspeccionado 2 casos de uso (mediano ypequeno) como tambien pudo haber inspeccionado 3 casosde uso (todos pequenos).

Para el analisis estadıstico se hizo uso del programa R,en donde para poder aceptar o rechazar nuestra primerahipotesis se procedio a calcular el coeficiente de correlacionde Pearson para corroborar si efectivamente existio una cor-relacion entre el numero de paginas que se preciso para ladocumentacion de un caso de uso y el esfuerzo que le tomo alinspector novato en inspeccionar dicho caso de uso, y poste-riormente construir un modelo estadıstico que nos permitapredecir el esfuerzo del inspector novato dado un caso deuso con determinado numero de paginas. Mientras que paranuestra segunda hipotesis se realizo una prueba Kruskal-Wallis (en la seccion resultados se especificara el motivo deesta prueba) en relacion a las medias de las calidades de lasinspecciones obtenidas, para ası poder comprobar cual delos grupos de inspectores realizaron una mejor calidad deinspeccion.

2.1 Método para el cálculo de la calidad de lainspección

Este metodo para el calculo de la calidad de la inspeccionse enfoca principalmente en el nivel de impacto de los defec-tos que contenga el caso de uso inspeccionado, es decir si eldefecto es de impacto crıtico o de impacto menor en el desar-rollo del software. Por lo cual primero se asigno un puntaje(en porcentaje) a cada defecto encontrado en la etapa deinspeccion hecha por el novato y los profesionales (inspec-ciones individuales), y que se encuentre en la inspeccion finalo resultante, tomando en cuenta el nivel de impacto de cadadefecto. Este puntaje representara el peso de cada defectosobre el caso de uso en sı.

Para calcular los puntajes anteriormente mencionados seelaboro un sistema de ecuaciones, en el cual se tiene:

n1 -> Numero de defectos de impacto crıticon2 -> Numero de defectos de impacto menorx -> Puntaje (o peso) de cada defecto de impacto cıticoy -> Puntaje (o peso) de cada defecto de impacto menor

El puntaje o peso de cada defecto representa un porcentajedel total de defectos encontrados en la inspeccion final delcaso de uso, entonces la suma de los puntajes o pesos detodos los defectos del caso de uso debe ser igual al 100%.Ası obtenemos la siguiente ecuacion:

n1x+ n2y = 100 (1)

Figure 2: Grafico de dispersion que muestra larelacion entre el numero de defectos de nivel crıtico(rojo) y el numero de defectos de nivel menor(azul),con respecto al esfuerzo(horas) que le tomo al in-spector novato en realizar la inspeccion.

Para la seleccion de la relacion entre un defecto de nivelcrıtico y un defecto de nivel menor se tiene:

x = Zy (2)

En donde se observa que un defecto de nivel crıtico tienemayor ponderacion en comparacion a un defecto de nivelmenor, debido a que si un inspector encuentra un defecto deeste nivel, tiene mayor significancia en la inspeccion que undefecto de nivel menor, por lo tanto el problema ahora radicaen encontrar ese valor Z, el cual para esta investigacion selo obtuvo de 2 maneras, pero antes cabe aclarar que los 2valores Z obtenidos, son especıficos para este grupo de casosde uso, es decir no son generalizables.

2.1.1 Z en función de las inspecciones por parte delos novatos

Para el calculo del valor Z en este primer apartado, primerose trato de comprobar que existıa una relacion entre el es-fuerzo del inspector novato y el numero de defectos de nivelcrıtico y de nivel menor que encontraron en la inspeccion.En Figure 2 podemos ver un grafico de dispersion de estasvariables, en donde observamos que sı existe una relacion,por lo cual se procedio a realizar una prueba de correlacionde Pearson, en donde se obtuvo un valor p < 0.05 y uncoeficiente de correlacion de 0.493, lo que revela que efec-tivamente existe una relacion entre estas variables pero nomuy fuerte.

A continuacion se realizo una regresion lineal multiple dela variable esfuerzo en funcion de las 2 variables independi-entes que presentan el nivel de impacto del defecto, el resul-tado obtenido fue que F(2,50) = 11.61, valor p < 0.001 yR2 = 0.3171. Por lo que vemos que el modelo es estadısticamente significativo pero es explicado en tan solo el 32%. Elmodelo se describe a traves de los coeficientes mostrados enTable 1.

Variable Coeficiente t valor pIntercepto 0.478567 6.629 2.28e-08

Crıtico 0.082238 3.469 0.00109Menor 0.012697 2.319 0.02453

Table 1: Valores significantes, correspondientes a laregresion lineal multiple de la variable esfuerzo enfuncion del numero de defectos crıticos y defectosmenores, pertenecientes a la etapa de inspeccion porparte del inspector novato.

Una vez que se obtuvieron 2 valores medibles para cadanivel de defecto, se procedio a calcular Z en base a la relacionde estos 2 coeficientes:

Z =0.082238

0.012697= 6.48 (3)

2.1.2 Z en función de las inspecciones finalesPara obtener este segundo valor de Z, lo que se hizo fue

tratar de comprobar que existe una relacion entre las vari-ables del apartado anterior, pero con ciertas adaptaciones.En el apartado anterior se trabajo con el esfuerzo del inspec-tor novato, en cambio para el calculo del segundo valor Z loque se hizo fue calcular un promedio entre el esfuerzo que letomo al profesional 1, y el esfuerzo que le tomo al profesional2; inspeccionar el mismo caso de uso. La otra adaptacionimportante que se realizo con respecto al apartado anterior,fue que ya no se trabajarıa con el numero de defectos de im-pacto crıtico y menor que encontraron los novatos, sino queahora se trabajarıa con el numero de defectos de impactocrıtico y de impacto menor que quedaron obtenidos del doc-umento de inspeccion final, generado en la etapa de expli-cacion (inspeccion grupal en conjunto con el autor del casode uso). Entonces en resumen, lo que se quiso fue tratar decomprobar que existe una relacion entre el esfuerzo de losinspectores profesionales y el numero de defectos de nivelcrıtico y de nivel menor obtenido en las inspecciones finales.

En Figure 3 se puede apreciar otro grafico de dispersion,en el cual se observa que sı existe relacion entre las variablespreviamente mencionadas, por lo cual se procedio a realizaruna prueba de correlacion de Pearson, en donde se obtuvoun valor p < 0.05 y un coeficiente de correlacion de 0.364,lo cual indica que efectivamente sı existe relacion entre es-tas variables, al igual que el calculo del primer valor de Z,sin embargo el coeficiente de correlacion obtenido en esteapartado es menor que el obtenido en el apartado anterior.

A continuacion se realizo una regresion lineal multiple dela variable esfuerzo (de los inspectores profesionales), en fun-cion de las dos variables independientes que presentan elnivel de impacto del defecto, y se obtuvieron los siguientesresultados: F(2,214) = 16.43, valor p < 0.001 y R2 = 0.1331.Por lo que se puede apreciar el modelo es estadısticamentesignificativo, sin embargo es explicado en solamente el 13%.El modelo se describe a traves de los coeficientes mostradosen Table 2.

Una vez obtenidos 2 valores medibles para cada nivel dedefecto, se procedio finalmente al calculo de Z en base a larelacion de los 2 coeficientes obtenidos previamente en laregresion lineal:

Z =0.009637

0.008319= 1.15 (4)

Figure 3: Grafico de dispersion que muestra larelacion entre el numero de defectos de nivel crıtico(azul) y el numero de defectos de nivel menor(rojo),con respecto al esfuerzo(horas) que le tomo al in-spector profesional en realizar la inspeccion.

Variable Coeficiente t valor pIntercepto 0.287299 7.952 1.05e-13

Crıtico 0.009637 5.100 7.47e-07Menor 0.008319 2.775 0.006

Table 2: Valores significantes, correspondientes ala regresion lineal multiple del esfuerzo en funciondel numero de defectos crıticos y defectos menores,pertenecientes a la etapa de explicacion por partede los inspectores profesionales.

Escenario PonderacionAcierta el tipo y acierta el nivel de impacto 1

No acierta el tipo pero acierta el nivel de impacto 0.75Acierta el tipo pero no acierta el nivel de impacto 0.5No acierta el tipo y no acierta el nivel de impacto 0.25

Table 3: Escenarios posibles al momento de haberencontrado un defecto de un caso de uso, junto consus respectivas ponderaciones.

2.1.3 Ponderación para cada defectoLuego de haber obtenido las dos ecuaciones que se re-

querıan para calcular el puntaje de cada defecto del caso deuso, se procedio a analizar otro factor que tambien deberıade ser tomado en cuenta al momento de llevar a cabo elcalculo de la calidad de la inspeccion, en el cual se verificaen el caso de que el inspector haya encontrado un defecto,si este fue catalogado correctamente de acuerdo al tipo dedefecto (incompleto, inconsistencia, ambiguedad, redaccion,u ortografıa), y a su nivel de impacto (crıtico o menor); paraesto se analizaron 4 escenarios posibles, a los cuales se lesasigno una ponderacion de acuerdo a su grado de significan-cia dentro del desarrollo del software. Dicha ponderacionsera posteriormente multiplicada por el puntaje de cada de-fecto para finalmente obtener la calidad de inspeccion paraese defecto. Los escenarios junto con su respectiva pon-deracion se muestran en Table 3.

2.1.4 Cálculo de la calidad de inspección totalResumiendo un poco lo que se explico en apartados anteri-

ores, lo primero que se hizo fue calcular el puntaje para cadadefecto del caso de uso, posteriormente se le asigno a cada es-cenario posible al momento de haber encontrado un defecto,una ponderacion. Dicho esto finalmente se puede comenzara calcular en sı la calidad total de inspeccion para un deter-minado caso de uso, el cual ya se ha venido detallando pocoa poco a medida que se ha ido avanzando a traves de losapartados. Entonces en conclusion lo que se hace primera-mente para cada defecto es verificar si se enconto o no, enel caso de que dicho defecto no haya sido encontrado por elinspector automaticamente la calidad parcial de inspeccionpara ese defecto sera de 0%; pero si el defecto sı ha sidoencontrado, lo que se hace es multiplicar el puntaje de dichodefecto, por la poneracion dependiendo del escenario que sepresente; ası se obtendra la calidad de la inspeccion paraese defecto del caso de uso en especıfico (Calidad parcial =Puntaje x Ponderacion), por lo tanto para obtener la calidadtotal de inspeccion del caso de uso se debe realizar la sumade todas las calidades obtenidas para cada defecto.

3. RESULTADOSUna vez culminado el proceso de inspeccion por parte de

los inspectores novatos, y del calculo de la calidad de in-speccion con Z = 6.41 y Z = 1.15, se realizo el analisis es-tadıstico para aceptar o rechazar nuestras hipotesis. En estaseccion se presentaran los resultados obtenidos, de maneraque primero se detallara los resultados generales del procesoque realizaron los inspectores novatos, para luego analizarlos datos concernientes a las hipotesis y objetivos plantea-dos anteriormente, y particularmente observar la diferenciade resultados que se obtuvo en la calidad de inspeccion us-ando cada valor de Z.

Tipo de Defecto Media Varianza 3 CuartilIncompleto 1.426 5.23 2

Inconsistencia 0.62 1.74 1Ambiguedad 0.61 1.90 1Redaccion 2 21.58 1Ortografıa 2.78 36.21 2.7

Table 4: Resumen del numero de tipos de defectosdetectados por el inspector novato.

3.1 Resultados generalesEn Table 2 podemos observar como el promedio de numero

de defectos de tipo inconsistencia y ambiguedad halladospor los inspectores novatos es casi 0, mientras que para losdefectos de tipo incompleto, redaccion y ortografıa es mayorque 1, pero menor que 3. De igual manera se observa quemenos del 75% de los casos de uso contenıan 2 defectos detipo incompleto, a lo mucho 3 defectos de tipo ortografıa y 1defecto para los demas tipos segun los inspectores novatos.Estos valores mostrados son tan solo un promedio, por lo queen Figure 3 se observa como el numero total de defectos deortografıa y redaccion detectados por los novatos es mayorque los demas tipos de defectos, seguido por los defectos detipo incompleto y al final, en menor medida los defectos detipo inconsistencia y ambiguedad.

En relacion con el esfuerzo que el inspector novato pre-ciso para llevar a cabo el proceso de inspeccion, se muestraen Figure 4 que 26 casos de uso fueron inspeccionados enmenos de 30 minutos, 17 entre 30 minutos y 1 hora, 6 en-tre 1 hora y 1 hora con 30 minutos, y 5 entre 1 hora con30 minutos y 2 horas, finalmente se puede observar una dis-tribucion asimetrica positiva. En Table 3 podemos ver queen promedio, a los 2 inspectores profesionales les tomo menosesfuerzo en llevar a cabo la inspeccion con tan solo 0.44 ho-ras que equivale a 26 minutos, mientras que a los novatos lestomo mas tiempo, 0.68 horas que equivale a 40 minutos. Deigual manera podemos observar que el numero de defectoscrıticos y menores detectados por los novatos, es menor queel numero de defectos promedio que en realidad existieronen los casos de uso, especialmente en los crıticos, lo que nosmuestra a simple vista la calidad de inspeccion realizada porlos novatos en relacion a este nivel de defecto.

3.2 Resultados concernientes a la correlaciónRecordando la prueba de hipotesis que se deseaba probar

tenemos:Sı existe una correlacion entre el numero de paginas que se

preciso para la documentacion de un caso de uso y el esfuerzoque le tomo al inspector novato en inspeccionar dicho casode uso.

Para este analisis se procedio primero a realizar una pruebade correlacion de Pearson en donde se obtuvo que t(52) =6.01, valor p <0.001 y r = 0.6405, por lo que se procedioa rechazar la hipotesis nula y concluir que efectivamente sıexiste una relacion positiva entre el numero de paginas yel esfuerzo que realizo el inspector novato, aunque no muyfuerte debido al valor de r, esto lo podemos apreciar en Fig-ure 5, en donde se observa la relacion positiva entre estas 2variables, pero se visualiza como sus puntos se encuentranmuy dispersos. A pesar de eso se pudo comprobar la hipote-sis antes planteada y a continuacion se procedio a crear un

Figure 4: Grafico de barras que muestra el numerode defectos por tipo, detectados por los novatos.

modelo estadıstico en base a estas 2 variables.Por lo que se realizo una regresion lineal simple de la

variable esfuerzo en funcion del numero de paginas del casode uso, el resultado obtenido fue que F(1,52) = 36.18, valorp < 0.001 y R2 = 0.4103. Por lo que se concluye que elmodelo es estadıstica mente significativo, pero solo el 41%de los datos son explicados. El modelo se describe a travesde los coeficientes mostrados en Table 4.

3.3 Resultados concernientes a la calidad deinspección

Para poder llevar a cabo el analisis de la calidad de in-speccion, se procedio a ver la diferencia que existıa en losresultados usando los diferentes valores de Z calculados an-teriormente, pero antes recordemos la hipotesis que se bus-caba probar:

La inspeccion hecha por parte de los profesionales es demejor calidad que la inspeccion hecha por los novatos.

Al principio se penso usar una prueba ANOVA para acep-tar o rechazar la hipotesis, esto debido a que aunque soloexistıan 2 tipos de inspectores (novatos y profesionales), enrealidad se tuvieron 3 grupos de inspectores (novatos, profe-sional 1 y profesional 2), por lo que se procedio a comprobarque las varianzas de los 3 grupos sean homogeneas. En Fig-ure 6 y Figure 7 se puede observar que las varianzas de lacalidad de inspeccion para ambos valores de Z entre los 2profesionales son muy parecidas, pero difieren en gran man-era con respecto a la del novato, pero de todos modos seprocedio a realizar una prueba Levene, en donde se obtuvopara Z = 6.48, un valor p = 2.2e-16 y para Z = 1.15, un valorp = 2.517e-12 por lo que se concluyo que efectivamente lasvarianzas no eran homogeneas

De la misma manera, se procedio a verificar si la variablecalidad de inspeccin procedıa de una distribucion normal,con lo que se obtuvo mediante una prueba Shapiro Wilk unvalor de W = 0.8279, valor p = 1.564e-12 para Z = 6.48 y W= 0.8585, valor p = 3.356e-11 para Z = 1.15, por lo que sedemostro que esta variable no provenıa de una distribucionnormal.

Debido al hecho de que las varianzas no eran homogeneasy de que no provenıan de una distribucion normal, se descarto

Figure 5: Histograma de frecuencia del esfuerzo delinspector novato.

Inspector Esfuerzo(Horas) Crıticos MenoresNovato 0.68 1.70 5.74

Profesional(Final) 0.44 8.22 8.24

Table 5: Contraste entre la inspeccion del novato yla resultante hecha por los profesionales.

el uso de la prueba ANOVA, por lo que se procedio a realizaruna prueba Kruskal Wallis, en donde se obtuvo los valoresmostrados en Table 5, por lo que se puede concluir que sı ex-iste una diferencia de medias entre la calidad de inspecciondel novato y los 2 profesionales para ambos valores Z.

Finalmente Table 6 muestra como los profesionales se ac-ercaron mas al porcentaje total de defectos encontrados enla inspeccion final que los inspectores novatos para ambosvalores de Z, con lo que se acepto la hipotesis que los inspec-tores profesionales realizaron una mejor inspeccion que losinspectores novatos, independientemente de los valores de Zusados.

4. DISCUSIÓNLuego de haber presentado todos los resultados de la in-

vestigacion, automaticamente saltan varias dudas e interro-gantes acerca de los mismos, para lo cual a continuacion sedetalla la interpretacion de los resultados, ası como tambienciertas observaciones adicionales acerca de los mismos.

En la investigacion se revelaron varios resultados impor-tantes y relevantes, como es el caso de los que se obtuvieron

Variable Coeficiente t valor pIntercepto 0.478567 6.629 2.28e-08

Crıtico 0.082238 3.469 0.00109Menor 0.012697 2.319 0.02453

Table 6: Valores significantes, correspondientes a laregresion lineal multiple de la variable esfuerzo enfuncion del numero de defectos crıticos y defectosmenores, pertenecientes a la etapa de inspeccion porparte del inspector novato.

Figure 6: Grafico de dispersion entre el numero depaginas y el esfuerzo del novato.

Figure 7: Diagrama de cajas de la calidad de inspec-cion de los 3 grupos de inspectores con Z = 6.41.

Figure 8: Diagrama de cajas de la calidad de inspec-cion de los 3 grupos de inspectores con Z = 1.15.

Valor Z χ22 valor p

6.48 31.74 1.277e-071.15 32.86 7.294e-08

Table 7: Resultados de la prueba Kruskal Wallis dela variable calidad de inspeccion, para ambos valoresde Z.

Valor Z C. Novato C. Profesional C. Profesional 26.48 7.27% 40.48% 44.71%1.15 10.82% 38.78% 50.91%

Table 8: Medicion de la calidad en base al porcentajede defectos encontrados por cada grupo inspectoren la inspeccion individual, que fueron realmenteconsiderados como defectos en la inspeccion final.

luego de analizar el esfuerzo que les tomo a los inspectoresya sea novatos o profesionales, inspeccionar los casos de uso.Como ya se menciono en el apartado de resultados, el es-fuerzo que el inspector novato preciso para llevar a cabo elproceso de inspeccioon de los casos, fue mayor al esfuerzoque los inspectores profesionales precisaron para la inspec-cio de los mismos. Este resultado era algo esperado ya que sesuponıa que los profesionales deberıan realizar la inspeccionde manera mas

En la primera parte de la investigacion concerniente a lacalidad de la inspeccion de los casos de uso que se obtuvopor parte de los estudiantes, ası como tambien por parte delos profesionales; se pudo observar varios resultados intere-santes que valen la pena recalcar, como es el caso del bajorendimiento de los inspectores novatos al momento de en-contrar defectos en el caso de uso que tuvieran un impactode nivel crıtico.

La explicacion al fenomeno mencionado anteriormente noes unica, ya que existen diversas razones por la cual los estu-diantes no pudieron hallar este tipos de defectos, una de ellaspodrıa ser definitivamente la falta de experiencia laboral enla gran mayorıa de los estudiantes, lo cual resulta logico yaque dichos estudiantes son ingenieros aun en formacion yque muy posiblemente dedican la mayoroa de su tiempo asu carrera, lo cual no les permite ejercer su profesion aun.

Sin embargo, tambien existieron casos en los que los in-spectores profesionales tampoco pudieron hallar los defectosde impacto crıtico, por lo que en ese caso el factor experi-encia laboral no influirıa en el resultado final; esto siembranuevas dudas y nuevas interrogantes sobre que otros factoresinfluirıan en el hallazgo de defectos de impacto crıtico en uncaso de uso.

Adicionalmente, otros de los grandes resultados que sedeben tomar en cuenta tambien fueron las calidades finalesobtenidas por los inspectores, tanto estudiantes como profe-sionales; como era logico pensar antes de efectuarse el proce-samiento de los datos, los inspectores profesionales deberıanobtener una calidad mayor a la de los inspectores estudi-antes, y en efecto ası sucedio; y esto producido tambien porvarios factores en donde nuevamente se podrıa mencionar laexperiencia laboral.

A los factores mencionados en el parrafo anterior podemosadicionar el hecho de que varios de los inspectores profesion-ales son profesores, por ende ellos tienen mucho mas asenta-dos los conocimientos acerca de los defectos que se pudiesen

encontrar a la hora de inspeccionar un documento de disenode un software como lo son los casos de uso.

En cuanto al estudio que se realizo con respecto al esfuerzoque le toma a un estudiante inspeccionar un caso de uso deacuerdo a su tamano, se obtiene que la correlacion que existees relativamente fuerte, lo cual resulta un tanto logico si se love desde un punto de vista en el que intervienen unicamentelas dos variables antes mencionadas.

Sin embargo, la razon por la cual no se obtiene una cor-relacion mas elevada es que existe otro factor que se debetomar en cuenta tambies, como lo es la inspeccion de docu-mentos asociados al diseno de un software; la cual varıa deacuerdo al estudiante. Es decir, de acuerdo a lo dicho an-teriormente, no necesariamente un caso de uso categorizadocomo grande requerira mas esfuerzo para ser inspeccionado,en comparacion con un caso de uso categorizado como me-diano por ejemplo; ya que pudiese darse el caso en el que elinspector al que se le asigno el caso de uso mediano tengamayor habilidad que el que inspecciono el caso de uso grande.

————Novatos encontraron errores no documentados

5. CONCLUSIONESLa pregunta principal de la investigacion era la siguiente:

¿La calidad de la inspeccion de un caso de uso por parte deun inspector profesional sera mejor que la de un inspectorestudiante?

Luego de haber levantado y procesado los datos necesariospara poder dilucidar esta interrogante, se concluye que larespuesta es sı, los resultados mostraron que los inspectoresprofesionales realizaron una inspeccion de mejor calidad quela que realizaron los inspectores estudiantes.

Sin embargo, saltan a la luz varias nuevas interrogantes,como por ejemplo, que factores son los que tienen una mayorinfluencia sobre la diferencia en calidad de inspeccion decasos de uso obtenida por parte de dos grupos con diferentenivel de experiencia.

Otra de las preguntas a ser respondidas en la investigacionera la siguiente: ¿Existe relaciAsn entre el tamano de un casode uso y el esfuerzo requerido en la inspeccion del mismo?

Por la correlacion obtenida en los resultados se puede con-cluir que sı existe cierta relacion entre estas dos variables,sin embargo esta no es muy pronunciada.

6. THE BODY OF THE PAPER

6.1 Type Changes and Special Characters

6.2 Math EquationsYou may want to display math equations in three distinct

styles: inline, numbered or non-numbered display. Each ofthe three are discussed in the next sections.

6.2.1 Inline (In-text) EquationsA formula that appears in the running text is called an

inline or in-text formula. It is produced by the math envi-ronment, which can be invoked with the usual \begin. .

.\end construction or with the short form $. . .$. Youcan use any of the symbols and structures, from α to ω, avail-able in LATEX[5]; this section will simply show a few examplesof in-text equations in context. Notice how this equation:limn→∞ x = 0, set here in in-line math style, looks slightlydifferent when set in display style. (See next section).

6.2.2 Display EquationsA numbered display equation – one set off by vertical

space from the text and centered horizontally – is producedby the equation environment. An unnumbered displayequation is produced by the displaymath environment.

Again, in either environment, you can use any of the sym-bols and structures available in LATEX; this section will justgive a couple of examples of display equations in context.First, consider the equation, shown as an inline equationabove:

limn→∞

x = 0 (5)

Notice how it is formatted somewhat differently in the dis-playmath environment. Now, we’ll enter an unnumberedequation:

∞∑i=0

x+ 1

and follow it with another numbered equation:

∞∑i=0

xi =

∫ π+2

0

f (6)

just to demonstrate LATEX’s able handling of numbering.

6.3 CitationsCitations to articles [1, 3, 2, 4], conference proceedings [3]

or books [6, 5] listed in the Bibliography section of your arti-cle will occur throughout the text of your article. You shoulduse BibTeX to automatically produce this bibliography; yousimply need to insert one of several citation commands witha key of the item cited in the proper location in the .tex

file [5]. The key is a short reference you invent to uniquelyidentify each work; in this sample document, the key is thefirst author’s surname and a word from the title. This iden-tifying key is included with each item in the .bib file foryour article.

The details of the construction of the .bib file are beyondthe scope of this sample document, but more informationcan be found in the Author’s Guide, and exhaustive detailsin the LATEX User’s Guide[5].

This article shows only the plainest form of the citationcommand, using \cite. This is what is stipulated in theSIGS style specifications. No other citation format is en-dorsed or supported.

6.4 TablesBecause tables cannot be split across pages, the best place-

ment for them is typically the top of the page nearest theirinitial cite. To ensure this proper “floating” placement oftables, use the environment table to enclose the table’s con-tents and the table caption. The contents of the table itselfmust go in the tabular environment, to be aligned properlyin rows and columns, with the desired horizontal and verti-cal rules. Again, detailed instructions on tabular materialis found in the LATEX User’s Guide.

Immediately following this sentence is the point at whichTable 1 is included in the input file; compare the placementof the table here with the table in the printed dvi output ofthis document.

To set a wider table, which takes up the whole widthof the page’s live area, use the environment table* to en-close the table’s contents and the table caption. As with a

Table 9: Frequency of Special CharactersNon-English or Math Frequency Comments

Ø 1 in 1,000 For Swedish namesπ 1 in 5 Common in math$ 4 in 5 Used in business

Ψ21 1 in 40,000 Unexplained usage

Figure 9: A sample black and white graphic (.epsformat).

single-column table, this wide table will “float” to a locationdeemed more desirable. Immediately following this sentenceis the point at which Table 2 is included in the input file;again, it is instructive to compare the placement of the ta-ble here with the table in the printed dvi output of thisdocument.

6.5 FiguresLike tables, figures cannot be split across pages; the best

placement for them is typically the top or the bottom ofthe page nearest their initial cite. To ensure this proper“floating” placement of figures, use the environment figureto enclose the figure and its caption.

This sample document contains examples of .eps and .psfiles to be displayable with LATEX. More details on each ofthese is found in the Author’s Guide.

As was the case with tables, you may want a figure thatspans two columns. To do this, and still to ensure proper“floating” placement of tables, use the environment

6.6 Theorem-like ConstructsOther common constructs that may occur in your article

are the forms for logical constructs like theorems, axioms,corollaries and proofs. There are two forms, one produced bythe command \newtheorem and the other by the command\newdef; perhaps the clearest and easiest way to distinguishthem is to compare the two in the output of this sampledocument:

This uses the theorem environment, created by the\newtheorem command:

Theorem 1. Let f be continuous on [a, b]. If G is anantiderivative for f on [a, b], then∫ b

a

f(t)dt = G(b)−G(a).

The other uses the definition environment, created bythe \newdef command:

Definition 1. If z is irrational, then by ez we mean theunique number which has logarithm z:

log ez = z

Two lists of constructs that use one of these forms is givenin the Author’s Guidelines.

There is one other similar construct environment, whichis already set up for you; i.e. you must not use a \newdef

command to create it: the proof environment. Here is aexample of its use:

Figure 10: A sample black and white graphic (.epsformat) that has been resized with the epsfig com-mand.

Proof. Suppose on the contrary there exists a real num-ber L such that

limx→∞

f(x)

g(x)= L.

Then

l = limx→c

f(x) = limx→c

[gx · f(x)

g(x)

]= limx→c

g(x)· limx→c

f(x)

g(x)= 0·L = 0,

which contradicts our assumption that l 6= 0.

Complete rules about using these environments and usingthe two different creation commands are in the Author’sGuide; please consult it for more detailed instructions. Ifyou need to use another construct, not listed therein, whichyou want to have the same formatting as the Theorem orthe Definition[6] shown above, use the \newtheorem or the\newdef command, respectively, to create it.

A Caveat for the TEX ExpertBecause you have just been given permission to use the\newdef command to create a new form, you might thinkyou can use TEX’s \def to create a new command: Pleaserefrain from doing this! Remember that your LATEX sourcecode is primarily intended to create camera-ready copy, butmay be converted to other forms – e.g. HTML. If you in-advertently omit some or all of the \defs recompilation willbe, to say the least, problematic.

7. CONCLUSIONSThis paragraph will end the body of this sample docu-

ment. Remember that you might still have Acknowledg-ments or Appendices; brief samples of these follow. There isstill the Bibliography to deal with; and we will make a dis-claimer about that here: with the exception of the referenceto the LATEX book, the citations in this paper are to articleswhich have nothing to do with the present subject and areused as examples only.

Table 10: Some Typical CommandsCommand A Number Comments d

\alignauthor 100 Author alignment g\numberofauthors 200 Author enumeration g

\table 300 For tables g\table* 400 For wider tables g

8. ACKNOWLEDGMENTSThis section is optional; it is a location for you to acknowl-

edge grants, funding, editing assistance and what have you.In the present case, for example, the authors would like tothank Gerald Murray of ACM for his help in codifying thisAuthor’s Guide and the .cls and .tex files that it describes.

9. ADDITIONAL AUTHORSAdditional authors: John Smith (The Thørvald Group,

email: [email protected]) and Julius P. Kumquat(The Kumquat Consortium, email: [email protected]).

10. REFERENCES[1] M. Bowman, S. K. Debray, and L. L. Peterson.

Reasoning about naming systems. ACM Trans.Program. Lang. Syst., 15(5):795–825, November 1993.

[2] J. Braams. Babel, a multilingual style-option systemfor use with latex’s standard document styles.TUGboat, 12(2):291–301, June 1991.

[3] M. Clark. Post congress tristesse. In TeX90 ConferenceProceedings, pages 84–89. TeX Users Group, March1991.

[4] M. Herlihy. A methodology for implementing highlyconcurrent data objects. ACM Trans. Program. Lang.Syst., 15(5):745–770, November 1993.

[5] L. Lamport. LaTeX User’s Guide and DocumentReference Manual. Addison-Wesley PublishingCompany, Reading, Massachusetts, ”1986”.

[6] S. Salas and E. Hille. Calculus: One and SeveralVariable. John Wiley and Sons, New York, ”1978”.

APPENDIXA. HEADINGS IN APPENDICES

The rules about hierarchical headings discussed above forthe body of the article are different in the appendices. Inthe appendix environment, the command section is usedto indicate the start of each Appendix, with alphabetic orderdesignation (i.e. the first is A, the second B, etc.) and a title(if you include one). So, if you need hierarchical structurewithin an Appendix, start with subsection as the highestlevel. Here is an outline of the body of this document inAppendix-appropriate form:

A.1 Introduction

A.2 The Body of the Paper

A.2.1 Type Changes and Special Characters

A.2.2 Math Equations

Inline (In-text) Equations.

Display Equations.

A.2.3 Citations

A.2.4 Tables

A.2.5 Figures

A.2.6 Theorem-like Constructs

A Caveat for the TEX ExpertA.3 Conclusions

A.4 Acknowledgments

A.5 Additional AuthorsThis section is inserted by LATEX; you do not insert it.

You just add the names and information in the \addition-

alauthors command at the start of the document.

A.6 ReferencesGenerated by bibtex from your .bib file. Run latex, then

bibtex, then latex twice (to resolve references) to create the.bbl file. Insert that .bbl file into the .tex source file andcomment out the command \thebibliography.

B. MORE HELP FOR THE HARDYThe sig-alternate.cls file itself is chock-full of succinct and

helpful comments. If you consider yourself a moderatelyexperienced to expert user of LATEX, you may find readingit useful but please remember not to change it.