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Métrica de Software
Prof. Wilson M Yonezawa
UNESP – FC – Bauru
Depto. Computação
yonezawa@fc.unesp.br
Engenharia Software I
Sobre a medição
“Você tem algum conhecimento sobre o que você fala quando
pode medir e expressar isso em números, mas quando não
pode medir, quando não pode expressar isso em números,
seu conhecimento é fraco e insatisfatório: pode ser o
princípio do conhecimento, mas você mal avançou em seus
pensamentos para o estágio de uma ciência”
Lord Kelvin
Sobre a medição
“Medição é o processo pelo qual números ou símbolos são
associados aos atributos de entidades do mundo real de
modo que os determinem de acordo com regras claramente
definidas”
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Medidas, métricas e indicadores
• Medida fornece uma indicação quantitativa da extensão,
quantidade, dimensão, capacidade ou tamanho de algum atributo
de um produto ou processo
• Medição é o ato de determinar uma medida. Métrica é o ato de
determinar grau em que um sistema, componente ou processo
possui um determinado atributo
• Uma métrica de software relaciona as medidas individuais de algum
modo
• Um engenheiro de software coleta medidas e desenvolve métricas
de modo que indicadores sejam obtidos
• Um indicador é um métrica ou combinação de métricas que fornece
profundidade na visão do processo de software, projeto de
software ou produto em si
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Princípios de medição
• Atividades:
– Formulação: A derivação de medidas e métricas de
software adequadas para representação do software que
está sendo considerado
– Coleta: Mecanismo usado para acumular os dados
necessários para derivar as métricas formuladas
– Análise: Cálculo de métricas e aplicação das ferramentas
matemáticas
– Interpretação: Avaliação das métricas em um esforço
para ganhar profundidade na visão da qualidade de
representação
– Realimentação: Recomendações derivadas da
interpretação das métricas de produto transmitidas à
equipe de software
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Métricas - Características
• Uma métrica deve ter propriedades matemáticas
desejáveis?
• Quando uma métrica representa uma característica de
software que aumenta quando acontecimentos
positivos ocorrem ou diminui quando acontecimentos
indesejáveis são encontrados, o valor da métrica deve
aumentar ou diminuir do mesmo modo
• Cada métrica deve ser validada, empiricamente em
uma ampla variedade de contextos antes de ser
publicada ou usada para tomar decisões
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Atributos de métrica de software 
efetivas
• Simples e computáveis
• Empíricas e intuitivamente persuasivas
• Consistentes e objetivas
• Consistentes no uso de unidades e dimensões
• Independentemente da linguagem de programação
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Para que serve a medição?
• A medição nos permite obter entendimento do
processo e projeto, dando-nos um mecanismo para
avaliação objetivo
• Medição pode ser aplicada ao processo de software
com o objetivo de melhorá-lo de forma contínua
• Pode ser usado ao longo de um projeto de software
para auxiliar na estimativa no controle de qualidade, na
avaliação de produtividade e no controle de projeto
• Pode ser usada pelos engenheiros de software para
ajudar a avaliar a qualidade dos produtos do trabalho e
a auxiliar na tomada de decisões táticas, à medida que
o projeto evolui
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Razões para medirmos
• Para caracterizar em um esforço a fim de obter
entendimento de “processos, produtos, recursos e
ambientes, e para estabelecer referências para
comparação futuras avaliações”
• Para avaliar “a fim de determinar o estado em relação aos
planos”
• Para prever pela “obtenção de entendimento de
relacionamentos entre processos e produtos e
construção de modelos desses relacionamentos”
• Para aperfeiçoar pela “identificação de bloqueios, causas
fundamentais, ineficiências e outras oportunidades para
melhorar a qualidade do produto e desempenho do
processo”
Medição é ferramenta de gestão
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Métricas de processo e de produto
• Métricas de processo:
– Coletadas no decorrer de todos os projetos durante longos
períodos
– Objetiva fornecer um conjunto de indicadores de processo
que leva ao aperfeiçoamento do processo de software
• Métricas de projeto
– Avaliam o estado de um projeto em andamento
– Acompanham os riscos potenciais
– Verificam áreas-problemas antes que se tornem “reais e
críticas”
– Ajudam o fluxo de trabalho ou tarefas
– Avaliam a capacidade da equipe de projeto de controlar a
qualidade dos produtos do trabalho de software
• Medidas coletadas e depois convertidas em métricas
• O aperfeiçoamento de qualquer processo depende de
capacidade de se medir atributos específicos e com essas
medidas desenvolver métricas significativas
• As métricas são baseadas nas saídas que são derivadas do
processo, como por exemplo: erros descobertos antes da
entrega do software, cumprimento do cronograma, etc
• Muitas vezes, o aperfeiçoamento do processo de software
deve começar no nível individual
• Métricas podem ser privadas ou públicas
Métricas de processo e de produto
Métricas de processo e de produto
Medição de software
• Dois modos de medidas: direta e indiretas
• Métrica de projeto podem ser consolidadas para
criar métricas de processo
• Métricas podem ser normalizadas
• Métricas:
– Orientadas a tamanho
– Orientadas à função
– Orientadas a objetos
– Orientadas a casos de uso
– De projeto de engenharia da Web
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Métricas orientadas a tamanho
• Consideram o tamanho do software que foi
produzido
• LOC (lines of code) é um valor de normalização
utilizado nas métricas orientada a tamanho
• LOC não são universalmente aceitos como o melhor
modo de medir o processo de desenvolvimento de
software
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Métricas orientadas a tamanho
Métricas orientadas à função
• Utilizam uma medida de funcionalidade entregue
pela aplicação como valor de normalização
• FP (Function Point) é a métrica mais amplamente
utilizada
• Cálculo dos pontos de função é baseado em
características do domínio de informação e
complexidade do software
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Métricas orientadas à função
Tabela Reconcilização de LOC e FP
Métricas orientadas a objetos
• Lorens e Kidd (1994) sugerem:
– Número de scripts de cenário
– Número de classes-chave
– Número de classes de apoio
– Número médio de classes de apoio por classe-chave
– Número de subsistemas
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Outras métricas
• Métricas orientadas a casos de uso
• Métricas de projeto de engenharia Web
Medicação de qualidade
• Correção
• Manutenibilidade
• Integridade
• Usabilidade
Integração de métricas no processo 
de software
• A maioria dos desenvolvedores não medem
• Problema cultural (por que precisamos fazer
isso??)
• É preciso medir para podermos determinar se
estamos melhorando ou não
• Medição torna o projeto mais gerenciável
Integração demétricas no processo 
de software
• Uma questão de referência para as métricas
– Os dados precisam ser razoavelmente precisos
– Dados devem ser coletados por tantos projetos quanto
possível
– Dados devem ser consistentes, uma linha de código
deve ser interpretada uniformemente ao longo de todos
os projetos para os quais os dados são coletados
– As aplicações devem ser análogas ao trabalho que
precisa ser estimado
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Processo de coleta de métricas
Métricas para pequenas 
organizações
• “Torne simples”
• Medidas facilmente coletáveis:
– Tempo transcorrido entre o momento em que o pedido é
feito
– Esforço (pessoa-hora) para realizar a avaliação, Waval
– Tempo transcorrido desde o término da avaliação até a
atribuição da ordem de modificação ao pessoal, taval
– Esforço necessário para fazer a modificação, Wmodificação
– Tempo necessário para fazer a modificação, tmodificação
– Erros descobertos durante o trabalho para fazer a
modificação, Emodificação
– Defeitos descobertos depois que a modificação é entregue
ao cliente, Dmodificação
Métricas para pequenas 
organizações
• Quais as métricas derivadas de tais medidas?
• Ex: DRE = Emodificação / (Emodificação + Dmodificação)
Como estabelecer um programa de 
métrica de software?
1. Identifique suas metas de negócio
2. Identifique o que você deseja saber ou aprender
3. Identifique suas submetas
4. Identifique as entidades e atributos relacionados a suas submetas
5. Formalize suas metas de medição
6. Identifique questões quantificáveis e os indicadores correlacionados que
você pode usar para ajudá-lo a atingir suas metas de medição
7. Identifique os elementos de dados que você vai coletar para construir os
indicadores que ajudam a responder a suas perguntas
8. Defina as medidas a ser usadas e torne essas definições operacionais
9. Identifique as ações que você executará para implementar as medidas
10. Prepare um plano para implementar as medidas
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Métricas de produtos
• Métricas para o modelo de análise:
– Funcionalidade entregue, tamanho do sistema e
qualidade da especificação
• Métricas para o modelo de projeto:
– Métrica arquitetural, métrica no nível de componente,
métricas de projeto de interface e métricas
especializadas em projeto OO
• Métricas para código-fonte:
– Métricas de Halstead, métricas de complexidade e
métricas de comprimento
• Métricas de teste:
– Métricas de cobertura de comando e desvio, métricas
relacionadas a defeito, métricas em processo
Métricas para modelo de análise
• Métricas baseadas em função (ex: FPA)
– Estimar o custo ou esforço necessário para projetar,
codificar e testar o software
– Prever o número de erros que vão ser encontrados
durante o teste
– Prever o número de componentes e/ou o número de
linhas de código projetadas no sistema implementado
Métricas baseadas em Função
• Pontos de função são derivados usando uma relação
empírica baseada em medidas de contagem (direta) do
domínio de informação do software e avaliação da
complexidade do software
• Valores do domínio:
– Número de entradas externas (EIs)
– Número de saídas externas (EOs)
– Número de consultas externas (EQs)
– Número de arquivos lógicos internos (ILFs)
– Número de arquivos de interface externa (EIFs)
FP = Contagem total x [0,65 + 0,01 x Σ (Fj)]
Métricas baseadas em Função
Métricas de qualidade de 
especificação
• Especificidade
• Completeza
• Correção
• Inteligibilidade
• Verificabilidade
• Consistência
• Atingibilidade
• Concisão
• Rastreabilidade
• Precisão
• Reusabilidade
• Nr = Nf + Nnf, onde:
– Nr = requisitos
– Nf = requisitos funcionais
– Nnf = requisitos não funcionais
• Q1 = Nui / Nr, onde:
– Q1 = Especificidade
– Nui = Requisitos para os quais
os revisores têm interpretações
idênticas
Métricas para o modelo de projeto
• Focalizam a arquitetura do programa e na
efetividade dos módulos ou componentes dentro da
arquitetura
• Card e Glass definem três medidas de complexidade
para um Projeto Arquitetural:
– Complexidade estrutural:
• S(i) = f2out(i) onde fout(i) é o fan-out do módulo i
– Complexidade de dados:
• D(i) = V(i) / [fout(i) + 1] onde V(i) é o número de variáveis de
entrada e saída passadas para o módulo i
– Complexidade de sistema:
C(i) = S(i) + D(i)
Métricas para o modelo de projeto
• Métricas morfológicas:
Métricas para o modelo de projeto
• Métricas morfológicas:
– S1 = Número total de módulos definidos na arquitetura do
programa
– S2 = Número de módulos cujo funcionamento correto
depende da fonte de entrada de dados ou que produz dados a
serem usado em outro lugar
– S3 = Número de módulos cujo funcionamento correto
depende do processamento anterior
– S4 = Número de itens na base de dados
– S5 = Número total de itens únicos na base de dados
– S6 = Número de segmentos da base de dados (registros ou
objetos individuais diferentes)
– S7 = Número de módulos com uma única entrada e saída
Métricas para o modelo de projeto
• Métricas morfológicas:
– DSQI (Design Structure Quality Index) da USAF
• DSQI = Σ wiDi onde:
• D1 = Estrutura do programa (D1 = 0 ou 1)
• D2 = Independência modular (D2 = 1 – (S2 / S1)
• D3 = Módulos não-dependentes de processamento anterior (D3 = 1 – (S3 / S1)
• D4 = Tamanho da base de dados (D4 = 1 – (S6 / S4)
• D5 = Compartimentalização da base de dados (D5 = 1 – (S6 / S4)
• D6 = Característica de entrada/saída do módulo (D6 = 1 – (S7 / S1)
Métricas de código-fonte
• A teoria de Halstead propôs as primeiras “leis” analíticas
para software de computador
• Halstead associou leis quantitativas ao desenvolvimento
de software de computador, usando um conjunto de
medidas primitivas que podem ser originadas após o
código ser gerado
• Medidas:
– n1 = Número de operadores distintos que aparece em um programa
– n2 = Número de operandos distintos que aparece em um programa
– N1 = Número total de ocorrências de operador
– N2 = Número total de ocorrências de operando
• Halstead mostra que o tamanho N de um programa e V o volume
podem ser estimado como:
– N = n1 log2 n1 + n2 log2 n2
– V = N log2 (n1 + n2)
– L = 2/n1 x n2 / N2
Métricas de manutenção
• IEEE Std. 982.1-1988, sugere um índice de maturidade
de software (SMI)
– SMI = [MT – (Fa + Fc + Fd)] / MT, onde:
• MT = número de módulos na versão corrente
• Fc = número de módulos na versão corrente que foram
modificados
• Fa = número de módulos na versão corrente que foram
adicionados
• Fd = número de módulos na versão anterior que foram
descartados na versão corrente