度量尺度

理解度量尺度

在度量理论中，尺度（Scale）是用来为我们正在度量的实体属性赋值数字或符号的体系。尺度的类型决定了对数据有意义的数学运算，并影响可以应用的统计分析。理解尺度对于正确解释软件指标至关重要。

度量尺度主要有五种类型：

• 定类尺度（Nominal Scale）
• 定序尺度（Ordinal Scale）
• 定距尺度（Interval Scale）
• 定比尺度（Ratio Scale）
• 绝对尺度（Absolute Scale）

定类尺度

这是最简单的尺度。它将项目分类，没有顺序或排名。数字或符号仅用作标签或标识符。

• 特点：将数据分类到不同的、无序的类别中。
• 经验关系：等同性（项目要么在同一类别，要么在不同类别）。
• 有意义的运算：计数频率（例如，‘UI’、‘Logic’、‘Performance’ 类型缺陷的数量）、求众数（Mode）。
• 无意义的运算：算术运算（加法、平均数 Average），以及诸如“大于”之类的比较。
• 软件示例：对项目中使用的编程语言进行分类（例如，1=Java，2==Python，3=C#）、缺陷类型（例如，‘Security’ 安全、‘Functional’ 功能、‘Performance’ 性能）、模块名称。

定序尺度

该尺度按特定顺序对项目进行排名，但排名之间的差异（间隔）不一定相等或有意义。

• 特点：将数据分类到有序类别中。
• 经验关系：等同性和顺序（“大于”或“小于”）。
• 有意义的运算：计数频率、众数（Mode）、中位数（Median）、基于排名的非参数统计检验。
• 无意义的运算：算术运算（平均数 Average、标准差 Standard Deviation），因为间隔未定义。
• 软件示例：对缺陷严重程度进行排名（例如，1=关键 Critical、2=高 High、3=中 Medium、4=低 Low）、用户满意度评分（例如，‘非常满意’ Very Satisfied、‘满意’ Satisfied、‘中立’ Neutral、‘不满意’ Dissatisfied）、开发者分配的复杂度评级（例如，‘简单’ Simple、‘中等’ Moderate、‘复杂’ Complex）。请注意，虽然我们知道“关键”比“高”更严重，但我们不知道严重 多少。

定距尺度

该尺度对项目进行排序，并且连续值之间的间隔相等且有意义。但是，它缺乏一个真正的零点（表示属性完全不存在的点）。

• 特点：有序数据，具有相等且有意义的间隔。
• 经验关系：等同性、顺序和已知的数值差异。
• 有意义的运算：计数、众数（Mode）、中位数（Median）、平均数（Mean）、标准差（Standard Deviation）、加法、减法。
• 无意义的运算：乘法、除法、比率（因为没有真正的零点）。示例：20°C 不比 10°C “热两倍”。
• 软件示例：日历日期（例如，项目开始日期、完成日期——1月1日到1月10日的间隔与2月1日到2月10日的间隔相同）。摄氏度（Celsius）或华氏度（Fahrenheit）温度。有时，标准化考试分数也被视为定距尺度。
• 注意：很少有常见的软件指标自然地纯粹属于定距尺度。

定比尺度

这是信息量最大的尺度。它具有定距尺度的所有特性，再加上一个真正的零点，表示被度量的属性完全不存在。度量值之间的比率是有意义的。

• 特点：有序数据、相等间隔和真正的零点。
• 经验关系：等同性、顺序、已知差异和已知比率。
• 有意义的运算：所有算术运算（加法、减法、乘法、除法）、比率计算、平均数（Mean）、中位数（Median）、众数（Mode）、标准差（Standard Deviation）、几何平均数（Geometric Mean）。
• 软件示例：代码行数（LOC）（0 LOC 表示没有代码）、执行时间（0秒表示没有时间流逝）、内存使用量（0字节表示没有使用内存）、缺陷数量（0缺陷表示没有发现缺陷）、人时（Person-Hours）工作量（0小时表示没有工作量）、货币成本（0表示没有成本）。

绝对尺度

该尺度用于简单计数集合中元素数量的度量。度量值是唯一的，直接对应于计数结果。

• 特点：度量是元素的计数。
• 经验关系：基于被计数元素的结构。
• 有意义的运算：适用于计数的全部算术运算。
• 软件示例：系统中的模块数量、团队中的开发者数量、执行的测试用例数量。它本质上是一种定比尺度，其度量单位是固有固定的（即计数本身）。

选择正确的尺度至关重要。将适用于定比尺度（如计算平均数 Average）的统计方法应用于定序数据（如严重程度排名 Severity Rankings），可能导致无意义的结果（例如，“平均严重程度”为 2.5 无法清晰地映射回类别）。在分析和报告指标时，始终考虑尺度类型。