Fault-proneness is a measure that indicates the possibility of programming errors occurring within a software system. On the other hand, change-proneness refers to the potential for modifications to be made to the software. Both of these measures are crucial indicators of software maintainability, as they influence internal software metrics such as size, inheritance, and coupling, particularly when numerous changes are made to the system. In the literature, research has predicted change- and fault-proneness using internal software metrics. That research is almost a decade old. However, given the continuous evolution of software systems, it is essential to revisit and update our understanding of these relationships. Therefore, we have conducted an empirical investigation to revisit the relationship among various internal software metrics and change-proneness, and faultproneness, aiming to provide current and relevant insights. In our study, we identified 25 internal software metrics along with the measures of change-proneness and fault-proneness within the well-known opensource systems belonging to the Apache and Eclipse ecosystems. Next, we analyzed the relationships between these metrics using statistical correlation methods. Our results revealed that most of the metrics have little to no correlation with fault-proneness. However, metrics related to inheritance, coupling, and comments showed a moderate to high correlation with change-proneness. These findings will help developers to minimize the higher correlated software metrics to enhance maintainability in terms of change- and fault-proneness. Additionally, these insights can guide researchers in developing new approaches for predicting changes and faults by incorporating the metrics that have been shown to have stronger correlations.
Предрасположенность к ошибкам – это мера, указывающая на вероятность возникновения ошибок программирования в программной системе. С другой стороны, предрасположенность к изменениям относится к потенциальной возможности внесения модификаций в программное обеспечение. Обе эти меры являются важными показателями поддерживаемости программного обеспечения, так как они влияют на внутренние метрики программного обеспечения, такие как размер, наследование и связь, особенно когда в систему вносится множество изменений. В литературе прогнозирование предрасположенности к изменениям и ошибкам с использованием внутренних метрик программного обеспечения проводилось почти десятилетие назад. Однако, учитывая постоянную эволюцию программных систем, важно пересмотреть и обновить наше понимание этих взаимосвязей. Поэтому мы провели эмпирическое исследование, чтобы пересмотреть взаимосвязь между внутренними метриками программного обеспечения, предрасположенностью к изменениям и предрасположенностью к ошибкам с целью предоставить актуальные и релевантные выводы. В нашем исследовании мы определили 25 внутренних метрик программного обеспечения, а также меры предрасположенности к изменениям и ошибкам в известных системах с открытым исходным кодом из экосистем Apache и Eclipse. Затем мы проанализировали взаимосвязи между этими метриками с использованием статистических методов корреляции. Наши результаты показали, что большинство метрик имеют слабую или отсутствующую корреляцию с предрасположенностью к ошибкам. Однако метрики, связанные с наследованием, связями и комментариями, показали умеренную или высокую корреляцию с предрасположенностью к изменениям. Эти выводы помогут разработчикам минимизировать более коррелированные метрики программного обеспечения для повышения поддерживаемости с точки зрения предрасположенности к изменениям и ошибкам. Кроме того, эти данные могут помочь исследователям в разработке новых подходов к прогнозированию изменений и ошибок с учетом метрик, которые показали более сильную корреляцию.