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评审由一个研究团队来执行。这是因为许多流程依赖人的主观判断，特别是：在初始搜索或是运用包含和排除的标准时，决定一篇论文是否成为原始研究的候选；回答质量评估的问题；从每篇原始研究中抽取数据。

让多个研究者来执行系统性评审是希望能削弱个人判断造成的偏差。一开始，我和我的同事们建议采取一个抽取员流程和一个检查员流程，那样也许比两个人独立抽取数据和评估质量效率高但后，这被证明是个错误的选择然而，有时系统性评审必须由单个研究者来完成，比如为研究生学位做研究，或者当人手有限的时候。举个例子，我9项在大学环境下展开。

关于系统性评审和非正式评审的区别，Dybå和Dingsøyr报告称发现了5篇在2003年及以前发表的论文，并未在2004年发布的两篇非正式评审中包含。出于对高质量证据的需求，他们否决了两次非正式评审中所汇报的所有论文，因为它们要么研究了结对编程并开展了一次元分析来集合研究结果。如果你对如何做元分析感兴趣的话，这篇论文提供了可靠的介绍。他们的系统性评审确定了18项原始研究，全部都是实验。18项研究中，4项实验只涉及对象，1项同时涉及人员和学生，其他13项用学生做研究对象。Hannay等人调研了3种不同的结果：质量、持续时间和工作量（虽然不是每项研究都

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作量的中等负面效果。

这些结果似乎支持对结对编程影响的标准观点。然而，结果也指出，研究之间有显著的混杂性。混杂性指个体研究从不同的人群出发，因此研究结果不能被很好地理解，除非能识别出不同的人群。

Hannay等人在调查发表偏倚的可能性时发现了更多问题。这指表现出显著效果的论文比未表现出显著效果的论文更有可能被接受发表。他们的分析指出了发表偏倚的可能性，并发现如果根据可能的偏倚做出调整的话，那对质量的效果就完全抹去了，对持续时间的效果会从中等变成少许，但是对工作量的效果会有一点增加（虽然这仅发生在一项特别的分析模式中）。

他们指出，混杂性和可能存在的发表偏倚可能是由干扰变数（也就是造成不同研究结果之间差异的变数）的存在所导致的。为了研究可能的干扰变数的影响，他们仔细查看了一项研究。那是迄今为止大的一项研究，涉及295个对象，使用了三个级别的软件工程师（、中级和初级）。他们总结，任务的复杂性和结果之间可能存在相互作用。所以很复杂的任务可能在使用结对编程时能以大工作量为代价达到高质量，而低复杂度的任务可能以低质量为代价迅速完成。他们推荐研究者在将来的原始研究中关注干扰变数。是经验学习的论文，要么就是针对单个实践的研究，而并没有与其他可选方法比较所关注的技巧。

Dybå和Dingsøyr发现，虽然一些研究汇报了XP存在的问题（在大而复杂的项目背景下），大多数讨论XP的论文发现它容易引入而且在不同环境下都运作良好。至于XP的局限性，他们发现有一些原始研究汇报了现场客户这个角色从长期来看不可行。

然而，他们从敏捷方法的实证研究中找出了许多局限性。大部分研究只关心XP，而Scrum和精益软件开发分别只有1