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常见软件项目度量指标介绍（转）
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| 基本度量项 | |
| 持续时间偏差(%) | ((实际持续时间-计划持续时间)/计划持续时间)*100 (持续时间不包含非工作日) |
| 进度偏差(%) | ((实际结束时间-计划结束时间)/计划持续时间)*100 |
| 工作量偏差(%) | (实际工作量-计划工作量)/计划工作量 |
| 规模偏差(%) | ((实际规模-计划规划)/计划规模)*100 |
| 分配需求稳定性指数(%) | (1-(修改、增加或删除的分配需求数/初始的分配需求数))*100 |
| 软件需求稳定性指数(%) | (1-(修改、增加或删除的软件需求数/初始的软件需求数))*100 |
| 发布前缺陷发现密度(个/KLOC) | ((发布后缺陷发现总数-(发布后前测试计划本身缺陷数)/规模(KLOC) (这里的发布指研发向测试部发布) |
| 遗留缺陷密度(个/KLOC) (遗留缺陷：测试部发现的缺陷) |
(测试部发现缺陷数-测试部测试计划本身缺陷数)/规模(KLOC) |
| 生产率(LOC/人天) | 软件规模(LOC)/总工作(人天) |
| 质量控制活动缺陷发现密度 (度量目的：建立基线，评估评审、测试是否充分提供参考) | |
| SRS评审缺陷发现密度(个/页) | SRS评审发现的缺陷数/SRS文件页数 |
| STP评审缺陷发现密度(个/用例) | STP评审发现的缺陷数/ST用例数 |
| HLD评审缺陷发现密度(个/页) | HLD评审发现的缺陷数/HLD文件页数 |
| ITP评审缺陷发现密度(个/用例) | ITP评审发现的缺陷数/IT用例数 |
| LLD评审缺陷发现密度(个/页) | LLD评审发现的缺陷数/LLD文件页数 |
| UTP评审缺陷发现密度(个/用例) | UTP计划评审发现的缺陷数/UT用例数 |
| CODE评审缺陷发现密度(个/KLOC) | CODE评审发现缺陷数/编码阶段代码规模 |
| UT缺陷发现密度(个/KLOC) | UT发现缺陷数/UT阶段代码规模 |
| IT缺陷发现密度(个/KLOC) | IT发现缺陷数/IT阶段代码规模 |
| ST缺陷发现密度(个/KLOC) | ST发现缺陷数/ST阶段代码规模 |
| 缺陷类型引入密度：(度量目的：建立基线，为分析能力水平薄弱环节及交付件质量提供参考) | |
| SR缺陷引入密度(个/页) | SRS类型缺陷数/SRS文件页数 |
| HLD缺陷引入密度(个/页) | HLD类型缺陷数/HLD文件页数 |
| LLD缺陷引入密度(个/页) | LLD类型缺陷数/LLD文件页数 |
| Code缺陷引入密度(个/KLOC) | CODE类缺陷数/代码规模 |
| 评审活动的有效性 (度量目的：建立基线，对相关评审是否充分提供参考) | |
| SRS评审有效性(%) | SRS评审发现的SRS类缺陷数/SRS类缺陷总数 |
| HLD评审有效性(%) | HLD评审发现的HLD类缺陷数/HLD类缺陷总数 |
| LLD评审有效性(%) | LLD评审发现的LLD类缺陷数/LLD类缺陷总数 |
| 代码评审有效性(%) | 代码评审发现的Code类缺陷数/Code类缺陷总数 |
| 每千行代码的文件规模(度量目的：建立基线，为评估交付件的质量从设计是否充分、粒度是否合理角度提供参考) | |
| 每千行代码SRS文件规模(pages/KLOC) | SRS文件页数/代码规模 |
| 每千行代码HLD文件规模(pages/KLOC) | HLD文件页数/代码规模 |
| 每千行代码LLD文件规模(pages/KLOC) | LLD文件页数/代码规模 |
| 质量成本 | |
| 质量成本(%) | (评审工作量+返工工作量+缺陷修改工作量+测试计划准备工作量+ 测试执行工作量＋培训工作量＋质量确保工作量)/实际总工作量 |
| 返工成本指数(%) | (返工工作量+缺陷修改工作量)/实际总工作量 |
| 交付件生产率 | |
| SRS文件生产率(页/人天) | SRS文件页数/(SRS文件准备工作量+SRS评审工作量+SRS修改工作量) |
| STP用例生产率(用例/人天) | ST用例数/(STP准备工作量+STP评审工作量+STP修改工作量) |
| HLD用例生产率(页/人天) | HLD文件页数/(HLD文件准备工作量+HLD评审工作量+HLD修改工作量) |
| ITP用例生产率(页/人天) | ITP用例数/(ITP准备工作量+ITP评审工作量+ITP修改工作量) |
| UTP用例生产率(页/人天) | UTP用例数/(UTP准备工作量+UTP评审工作量+UTP修改工作量) |
| 编码阶段代码生产率(LOC/人天) | 编码阶段实际代码规模/(编码工作量+代码评审工作量+代码修改工作量) |
| 测试执行效率 | |
| UT用例执行效率(用例/人天) | UT用例数/(UT准备工作量+UT用例执行工作量+UT缺陷修改工作量) |
| IT用例执行效率(用例/人天) | IT用例数/(IT准备工作量+IT用例执行工作量+IT缺陷修改工作量) |
| ST用例执行效率(用例/人天) | ST用例数/(ST准备工作量+ST用例执行工作量+ST缺陷修改工作量) |
| 每千行代码测试用例规模(度量目的：建立基线，为评估交付件的质量从设计是否充分、粒度角度提供一个参考) | |
| 每千行代码ST用例规模(用例/KLOC) | ST用例数/代码规模 |
| 每千行代码IT用例规模(用例/KLOC) | IT用例数/代码规模 |
| 每千行代码UT用例规模(用例/KLOC) | UT用例数/代码规模 |
| 实测规模缺陷发现密度 (度量目的：建立基线，为评估测试用例的质量提供一个参考) | |
| UT实测规模缺陷发现密度(个/KLOC) | UT发现的缺陷数/UT活动实际测试代码规模 |
| IT实测规模缺陷发现密度(个/KLOC) | IT发现的缺陷数/UT活动实际测试代码规模 |
| ST实测规模缺陷发现密度(个/KLOC) | ST发现的缺陷数/UT活动实际测试代码规模 |
发表评论 评论 (8 个评论)
- 回复 qianyushan
- 不过说句实话
度量项并不是最重要的，怎么收集，收集的准确性，收集后的分析才是最重要的~
- 回复 shirley
- 对的，我们现在收集了快一年的数据，平均每个项目每年要收集和基本分析一次，现在最纠结的是如何更好更合理的利用这些数据。
qianyushan: 不过说句实话
度量项并不是最重要的，怎么收集，收集的准确性，收集后的分析才是最重要的~
- 回复 missjiang_nuaa
- 对的，我们收集了一堆数据，有效的才一半都不到，怎么确保项目组数据的有效性，这是个最实际的问题，分析的话，会统计知识就不难了。
