Uma Abordagem Probabilística para Análise Causal de Defeitos de Software

Análise causal de defeitos tem se mostrado uma forma eficiente para melhoria de processos com base no produto. Nesta tese uma abordagem probabilística para análise causal, chamada DPPI (Defect Prevention-Based Process Improvement) foi elaborada com base em evidências obtidas a partir de quatro rodadas de revisão sistemática da literatura e feedback obtido de especialistas da área. DPPI representa uma abordagem inovadora que integra mecanismos de aprendizado de causa e efeito (redes Bayesianas) nos procedimentos de análise causal de defeitos. Adicionalmente, para facilitar o uso destes mecanismos em reuniões de análise causal, o tradicional diagrama de causa e efeito foi estendido para um diagrama de causa e efeito probabilístico. DPPI foi aplicada a um projeto real e avaliada através de três rodadas de um estudo experimental. A aplicação ao projeto real indicou sua viabilidade e permitiu refinar requisitos para a construção de apoio ferramental. As rodadas do estudo experimental forneceram indícios de que o uso dos diagramas de causa e efeito probabilísticos de DPPI aumenta a eficácia e reduz o esforço na identificação de causas de defeitos, quando comparado à identificação de causas de defeitos sem o uso dos diagramas.