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Die Qualität von Software spielt eine entscheidende Rolle für die Verlässlichkeit
und Sicherheit von Softwaresystemen. Eine hohe Softwarequalität wird häufig
mit einer geringen Anzahl an Fehlern assoziiert. Sowohl in der Literatur als auch
in der Praxis hat sich die Fehlerdichte als zentrale Metrik für Softwarequalität
etabliert. Diese definiert sich durch die Anzahl gefundener Fehler im Verhältnis
zur Größe der Software, wobei letztere in Lines of Code (LOC) gemessen wird.
Bei der Berechnung der Fehlerdichte werden potenzielle Einflussfaktoren häufig
nicht berücksichtigt. Die vorliegende Arbeit untersucht den Einfluss der Softwaregröße,
des Beobachtungszeitraums, des Entwicklungszeitpunktes und der
Branche auf die Fehlerdichte als Metrik zur Bewertung der Softwarequalität.
Zur Beantwortung der Forschungsfrage wurden Hypothesen formuliert und anhand
statistischer Verfahren getestet. Die Datengrundlage basiert sowohl auf
Sekundär- als auch Primärdaten. Im ersten Schritt wurde eine systematische
Literaturrecherche durchgeführt, um die Fehlerdichten von veröffentlichten Studien
und Fachbüchern zu sammeln. Im zweiten Schritt wurden Fehlerdaten aus
der Fehlerdatenbank der Vector Informatik GmbH analysiert.
Mithilfe von Histogrammen und Boxplots wurde die Verteilung der Daten untersucht
und geeignete statische Testverfahren ausgewählt. Die Hypothesen wurden
anschließend anhand linearer und logarithmischer Regressionsanalysen
getestet. Zudem wurde ein Kruskal-Wallis-Test durchgeführt, um Unterschiede
in der Fehlerdichte zwischen verschiedenen Branchen zu untersuchen.
Die Ergebnisse zeigen, dass größere und ältere Software tendenziell eine geringere
Fehlerdichte aufweist als kleinere und ältere Software. Ein Zusammenhang
zwischen Beobachtungszeitraum und Fehlerdichte konnte hingegen nicht
nachgewiesen werden. Der Branchenvergleich ergab signifikante Unterschiede,
wobei insbesondere der Datensatz der Vector Informatik GmbH, welcher die
Automobilbranche repräsentiert, eine deutlich geringere Fehlerdichte aufwies
als die anderen untersuchten Branchen. Zusammenfassend sollte die Fehlerdichte
nicht isoliert betrachtet, sondern stets im jeweiligen Kontext interpretiert
werden.
Für ein umfassenderes Verständnis der Fehlerdichte als Metrik für Softwarequalität
sollte die zukünftige Forschung weitere Einflussfaktoren wie z.B. Testqualität,
Teamgröße oder Künstliche Intelligenz untersuchen.
Stichwort: Studierende
(2025)
Stichwort: Unter 25-Jährige
(2025)
Zielsetzung
Ein Träger der stationären Altenhilfe schult alle Mitarbeitenden in Kinaesthetics nachhaltig und liefert dafür den konzeptionellen Rahmen. Die ökonomische Begleitevaluation stellt für die erste Projektphase Transparenz über die Kosten dieses Prozesses her und reflektiert die Implementierung.
Methodik
Die Erfassung der Opportunitätskosten erfolgt prospektiv mittels eines transparenten Preis- und Mengengerüsts. Die Reflexion gründet auf Erfahrungen der Projektverantwortlichen.
Ergebnisse
Die Entwicklung summiert sich auf 80.224,94 €, die Implementierung auf 1.043.860,10 €. Hauptkostenfaktoren sind Personalopportunitätskosten. Eine unterstützende Haltung der Verantwortlichen auf allen Ebenen des Unternehmens ist essenziell für das Projekt.
Schlussfolgerung
Ein Projekt dieser Größenordnung ist kostenintensiv, die Investitionen müssen sich an ihren zukünftigen Wirkungen messen lassen.
Holy Shit!?
(2025)