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你可以在Cochrane协作组织的知识库中找到免费的Crowley等人对皮质类激素报告的更新[43]。这不只是为了记录历史;对那些新开始系统性评审的研究员来说,这也是一个很好的优质评审的例子。

你也许会问系统性评审有什么创新。毕竟,软件工程研究者已经持续多年产出不落后于时代的报告,并且在汇报他们新研究成果的同时,也总结了相关的工作。要回答这个问题,我们得先看看其他使用系统性评审的学科(例如,心理学、社会学和医学),它们已经找出了由于缺乏正规方法论而导致的传统评审中的无数问题。始研究在汇报他们的结果时使用了完全不同的实践方法[51][52]。

在循证软件工程的背景下,系统性评审的目标不只是为研究者提供方法论,而是影响实践。因此,我希望业界的管理者和决策者也能在这章中找到一些与他们需求相关的东西。业界大的教训是,“常识”和专家观点不应该是决定选择软件工程方法的唯一基础。此外,很不幸的是,不能默认地信赖个体的实证研究。面对关于采用新方法的重要决定时,决策者需要不带偏见地对所有的相关证据的概括。系统性评审恰恰提供了交付这种概括的方法。

3.1 系统性评审总览

可信的调查始于原始研究:带有与所研究问题相关的定性和定量结果的实验。一次系统性评审集合了不同独立实验的结果,有时会运用统计学的元分析。

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证明系统性评审必要性的典型例子来自医学领域。在1990年,Crowley等人发布了一份关于对将要早产的孕妇使用皮质激素效果的系统性评审,其中包括一份对于12项原始研究的元分析[11]。皮质激素被认为能减少早产儿的肺部问题。Crowley等人的系统性评审确认了皮质激素的使用大幅度地减小了新生儿的死亡风险。在那个时候,皮质类激素并不是治疗早产

观测研究已经证明的一件事是:软件工程专家会收集与之相关的证据,根据它们的目的确定所需的可信程度。也就是说,如果它们在为音响设计数字过滤器,它们可能会做一个基于输出的对照实验,来确定软件是否产出了人耳所需的音质。如果他们正在和市场部争论使用模拟控制的客户是否有处理虚拟化接口的准备,他们可能会把一位研究员派去现场讨论“什么是客户所控制的参数”,“他们的现有系统如何运作”,“客户认为他们的任务如何”等。如果他们正在设计安全性至关重要的前端系统,他们可能会做一次客户研究来确定几个设计选择中的哪一个能好地适应人机交互。如果他们在设计安全性至关重要的后端系统,他们可能使用正式的方法来建立对特定需求的正确实现。如果他们在优化排程演算法,他们也许会对工业投入运行基准。

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