在一些實施CMMI高成熟度的軟件公司中對于過程的性能數(shù)據(jù)進行分析時，常常發(fā)現(xiàn)應該具有相關性的2個變量根據(jù)歷史的數(shù)據(jù)不能證明這種相關性，或者是應該正相關的數(shù)據(jù)卻分析出了負相關的結論，原因何在呢？例如：

我們的經(jīng)驗與常識：

假設或常識1：高水平的測試人員找出的BUG多， 低水平的測試人員找出的BUG少。

假設或常識2：高水平的開發(fā)人員犯的錯誤應該少，低水平的開發(fā)人員犯的錯誤應該多。

我們的實際數(shù)據(jù)：

在實踐中常常采用的策略：

策略1：關鍵的模塊應該由高水平的開發(fā)人員進行開發(fā)，非關鍵的模塊由低水平的開發(fā)人員進行開發(fā)。

策略2：高水平的測試人員要測關鍵的模塊，低水平的測試人員測試非關鍵的模塊。

如果是這樣，對于測試過程做了度量以后，數(shù)據(jù)無法證明假設1和2的成立。

這就是問題的癥結！我們的實際數(shù)據(jù)本身就是有傾向的樣本！而不是隨機的樣本！因為我們采用了策略1和策略2！所以歷史數(shù)據(jù)表明：我們發(fā)現(xiàn)的bug的多少是與開發(fā)人員的水平、測試人員的水平是無關的。

如果要證明假設1和2，需要做實驗，即在保證**條件相同的情況下，我們做實驗看測試人員或開發(fā)人員的水平對測試的BUG數(shù)的影響，統(tǒng)計過程的性能數(shù)據(jù)去證明假設1和假設2。

所以遇到數(shù)據(jù)中存在不符合常識的結論時，應該仔細剖析一下，看看問題何在。

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