傾向スコアを用いたソフトウェア開発プロジェクトの生産性分析の試み

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2016-08-24
• タイトル: 傾向スコアを用いたソフトウェア開発プロジェクトの生産性分析の試み
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Productivity Analysis of Software Development Project Using Propensity Score
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: プロジェクト予測・分析
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 近畿大学
• 著者所属: 岡山県立大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kindai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Okayama Prefectural University
• 著者名: 角田, 雅照; 天嵜, 聡介
• 著者名(英): Masateru, Tsunoda; Sousuke, Amasaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 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一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 が生産性に正の影響を与えていることがわかった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: 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, COBOL affected productivity positively, and the result was different from the multiple regression analysis.
• 書誌情報: ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2016論文集; 巻 2016, p. 65-69, 発行日 2016-08-24
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会