Este documento presenta una revisión de diferentes estándares y metodologías para la medición de sistemas de información, incluyendo Practical Software Measurement (PSM), Goal Question Metric (GQM), ISO/IEC 15939, CMMI y Modelos de madurez. Describe los procesos, métricas y artefactos clave de cada enfoque. Además, explica conceptos generales sobre métricas de código, complejidad, objetos y puntos de función, así como consideraciones para la adquisición y análisis de datos de medición.

1. Medición de Sistemas de Información.
Aseguramiento de la Calidad.
Profesionales en formación:
Walter Ortega.
Diego Torres.
Jonathan Yaguachi.
Fabián Yuquilema.

2.  Introducción
 Estándares y Metodología.

3. «Proceso de asignar números o símbolos a los atributos de las entidades
del mundo real de forma que se pueda describir de acuerdo a unas reglas
claramente definidas» -Fenton y Pfleeger.
Aspectos a considerar en la teoría de la medición.
 Escala.
• Escala nominal.
• Escala Ordinal.
• Escala de Intervalo
• Escala de Ratio.
• Escala absoluta.
 Clasificación de entidades.
• Proceso.
• Producto.
• Recursos
 Atributos internos y externos.
 Mediciones directas e indirectas.

4. Ontología de la medición de software.
 Categorización y objetivos de la medición del software.
 Acción de medir.
 Métricas.
• Métricas directas.
• Métricas Indirectas.
• Formas de medir
 Formas de medir.

5. Problemas en la definición de métricas.
 Las métricas no se definen en un contexto de
alcanzar objetivos explícitos.
 Las hipótesis no están de manera explicita.
 Validación invalida debido a métrica no definida
claramente.
 Métricas no han sido objeto de validación
empírica.

7. La medición es un aspecto que se tiene muy en
cuenta de evaluación y posteriormente una mejora
de los procesos de software.
Se tiene en cuenta modelos de evaluación como:
ISO/IEC 15504, CMMI. Marcos de trabajo como:
GQM, PSM. Asimismo estándares como: ISO
15393, IEEE Std 1061-1998.

8. Concordancia entre PSM, CMMI y estándares ISO. (Jones, 2003)
Practical Software Mesurement (PSM)
ISO/IEC 15939, Proceso de Medición de software.
Estándares ISO.
CMMI
Medición y análisis. 12207 (Revisión procesos soporte)
15288 (conceptos de medición.)
9126 (terminología coordinada)
14598 (terminología coordinada)
ISO 90003 (objetivos)

9.  Modelo de madurez de la Capacidad (CMM)
 Estándar ISO 15504
 ISO 9000:2000
 CMMI
A la hora de establecer un proceso de medición
efectivo es necesario conseguir dos objetivos:
• Alinear las actividades de análisis de la medición.
• Proporcionar los resultados de la medición.

10. El primer paso para la identificación del proceso de
medición, es la identificación de los objetivos de la
medición.
Después implementar el procesos de medición y análisis,
que requiere la integración de la integración de la medición
en los distintos procesos del trabajo de una organización.

11. Goal Question Metric (GQM).
Su fundamento es que la medición debe ser realizada siempre orientada a un objetivo
Consta de las siguientes fases:
• Planificación.
1. Establecer el equipo GQM.
2. Seleccionar las áreas de mejora.
3. Seleccionar el proyecto de aplicación y establecer un equipo del proyecto
4. Crear el plan del proyecto.
5. Formación y Promoción
• Definición.
1. Definir los objetivos de medición. 6. Definir métricas.
2. Revisar los modelos de proceso 7. Comprobar consistencia de las
software. métricas.
3. Realizar entrevistas GQM. 8. Producir el plan GQM
4. Definir preguntas e hipótesis. 9. Producir el plan de medición.
5. Revisar preguntas e hipótesis. 10. Producir el plan de análisis.
11. Revisar lo planes.

12. • Recopilación de datos.
1. Formación y arranque de la obtención de datos.
2. Construcción del sistema de soporte a la medición.
• Interpretación.
1. Preparación de las sesiones de realimentación.
2. Sesiones de realimentación.
3. Generación de informes de interpretación de los resultados de medición.
4. Análisis de constes beneficios de un programa de medición.

13. • Se va a describir la propuesta de métricas de Calero (2001) para evaluar la
matenibilidad de las bases de datos relacionales.
• El objetivo de acuerdo a GQM seria el siguiente:
ANALIZAR BD Relacionales
CON EL PROPOSITO DE Asegurar
CON RESPECTO A La matenibilidad
DESDE EL PUNTO DE VISTA DE Los diseñadores de BD
CON EL CONTEXTO DE Desarrollo y mantenimiento de BD

14. • Para solucionar el objetivo anterior se definen algunas preguntas:
 Pregunta 1: ¿Cómo influye la complejidad de las tablas en la matenibilidad de
las BD Relacionales?
 Pregunta 2: ¿Cómo influye la complejidad entre las tablas en la matenibilidad
de las BD Relacionales?
Para responder las preguntas planteadas se definen las siguientes métricas:
 Pregunta 1:
 Número de atributos de una tabla (NA(T))
 Número de claves ajenas(NFK(T))
 Ratio de claves ajenas de una tabla (RFK(T))
 Pregunta 2:
 Número de tablas (NT)
 Número de atributos (NA)
 Número de claves ajenas (NFK)

15.  Esta metodología identifica y define métricas de software que dan soporte de
una empresa.
 Relevancia y trazabilidad de los objetivos
 El artefacto mas relevante de este metodología es la «PLANTILLA DE
INDICADORES» que es utilizada pare definir en forma precisa el:
 Quién
 Qué
 Dónde
 Cuándo
 Por qué
 Cómo

16.  Objetivo del indicador.
 Preguntas
 Representación Gráfica
 Entradas
 Algoritmos.
 Suposiciones.
 Información de toma de datos.
 Información de generación de informes de datos.
 Análisis e Interpretación de los resultados.

17.  La metodología PSM se basa en experiencias obtenidas por organizaciones
para saber cual es la mejor manera de implementar un programa de medida de
software.
 Esta metodología se divide en cuatro actividades principales:
1. Planificación de la medición.
2. Realización de la medición.
3. Evaluación de la Medida.
4. Establecimiento y mantenimiento del Compromiso.

18.  Este estándar trata de definir la calidad del software para sistemas mediante
una lista de atributos de calidad del software requeridos por propio sistema.
 Esta metodología consta de los siguientes pasos:
 Identificación de Métricas de Calidad del Software.
 Implementación de las Métricas de Calidad del Software.
 Análisis de los Resultados de las Métricas del Software.
 Validación de las Métricas de Calidad del Software.

19.  Este estándar identifica las actividades y tareas necesarias para identificar,
definir, seleccionar, aplicar y mejorar de manera exitosa la medición del
software.

20.  Tareas para las diferentes actividades del proceso de medición ISO/IEC 15939.

21.  La medición del software hace referencia a las entidades que pueden ser objeto
de medición así como atributos característicos de dichas entidades.
 Para establecer una base cuantitativa de menor a mayor grado de madurez se
puede enfocar en los siguientes pasos:
 Medición del Proyecto.
 Medición del Producto.
 Medición del Proceso.

22. Estándares y Metodologías de Medición .
NOMBRE CARACTERÍSTICAS METODOLOGÍA ESTÁNDAR PROCESO
Practical Software basa en experiencias 1. Planificación
Measurement (PSM) obtenidas por * 2. Realización
organizaciones 3. Evaluación
4. Establecimiento y mantenimiento del
compromiso
Goal Question Indicator Esta metodología identifica PLANTILLA DE INDICADORES
Metric y Software y define métricas de *
Measurement (GQ (I)M) software que dan soporte
de una empresa.
Goal Question Metric GQM Objetivo en preguntas 1. Planificación
* 2. Definición
3. Recopilación datos
4. Interpretación
IEEE Std 1061-1998 Define la calidad del
Metodología para Métricas software para sistemas *
de Calidad del Software. mediante una lista de
atributos de calidad del
software
ISO/IEC 15939 Este estándar identifica las 1. Compromiso
actividades y tareas * 2. Planificar
necesarias.
3. Realizar
4. Evaluar
Modelo de madurez de la Alcanzar grado de Madurez Modelos de MEDICIÓN Y ANÁLISIS
Capacidad (CMM) evaluación
Estándar ISO 15504
ISO 9000:2000
CMMI

23.  Evaluar el estado del proyecto en curso;
 Seguir la pista de los riesgos potenciales:
 Detectar las áreas de problemas antes de
que se conviertan en «críticas»;
 Ajustar el flujo y las tareas del trabajo,
 Evaluar la habilidad del equipo del
proyecto en controlar la calidad de los
productos de trabajo del software.

24. Métricas recopiladas
Métricas Iniciales de proyectos
anteriores
Métricas de
esfuerzo y de
tiempo consumido

25. Ecuación básica del software:
Fue ajustada en base al análisis de
resultados históricos.
Personal implicado, infraestructura Hw y Sw.

26. 

27. Métricas de código Fuente
Métricas de Complejidad
Métricas para sistemas OO
Puntos Función.

28. Métricas de código Fuente:
 Líneas de código (LOC): problema: la falta
de consenso existente a la hora de definir la
línea de código.
• Longitud total (LT):
NCLOC + CLOC
La densidad de comentarios es otra métrica útil. Se
debe considerar en la medición la forma en la que el
código ha sido producido.

29. • Numero de sentencias de programación:
presenta el mismo tipo de problemas de
ambigüedad de la métrica LOC.
• SIZE1: definida como el numero de puntos y
coma.
• Métricas de la ciencia del Software: se basan
en los tokens (unidades sintácticas elementales
distinguibles por el compilador) y que pueden ser
divididos en operadores y operandos.

30. 

31.  Métricas
MOOSE: métricas de Chidamber
y Kemerer.
• Métodos ponderados por clase
• Profundidad del árbol de herencia de una clase
• Numero de hijos
• Acoplamiento entre objetos
• Respuesta de una clase
• Falta de cohesión en los métodos

32.  Métricas MOOD: su objetivo es medir los
principales paradigmas OO y se utilizan en las
fases de diseño.
 Métricas de Lorenz y Kidd: se refieren a las
características estáticas del dueño de un producto
de Sw.
 Métricas para UML: propuestas de métricas para
los distintos tipos de diagrama UML:
• Casos de uso
• Diagramas de clase UML
• Diagramas de estado
• Expresiones OCL

33. 

34.  Consultas Externas: combinaciones de
E/S en las que cada entrada genera una
salida simple e inmediata.
 Archivos Lógicos Internos: principales
grupos lógicos de datos de usuarios o de
control.
 Archivos de Interfaz Externos: cada uno
de los grupos de datos lógicos o
información de control que entra o sale del
programa.

35.  Posibilitarla obtención de los valores de
las métricas sin mayor esfuerzo.
 Minimizar los errores en el calculo de las
métricas, logrando una mayo exactitud en
sus valores
 Permite centrarnos en el análisis de los
resultados de la medición y no en la etapa
de adquisición

36.  Adquisición de datos: manual,
semiautomática, automática, programable.
 Análisis de las mediciones:
almacenamiento delos datos, recuperación
de los datos, análisis aritmético y análisis
estadístico.
 Presentación de los datos: tablas, gráficos
posibilidad de exportar archivos a otras
aplicaciones.