repositories could be useful during

repositories could be useful during the traceability recovery process and that other models of trust and weighting techniques could improve the accuracy of the links recovered by an IR technique even further.
5.7 Threats to Validity
Several threats potentially impact the validity of our experimental results.
5.7.1 Construct Validity
Construct validity concerns the relation between theory and observations. We quantified the degree of inaccuracy of our automatic requirement traceability approach by means of a validation of the precision and recall values using manually built oracles. First, two authors created manual traceability oracles and then the third author verified their content to avoid inaccuracy in the oracles. We manually verified some of the automatically recovered links by our approach to discover any imperfection in manually built oracles. We improved the oracles after applying Trustrace and discovering missing links.
5.7.2 Internal Validity
The internal validity of a study is the extent to which a treatment’s effects change the dependent variable. The internal validity of our empirical study could be threatened by our choice of the value: Other values could lead to different results. We mitigated this threat by studying the impact of on the precision and recall values of our approach in Section 4 and using MSW- and PCA-generated values. The global trust over an expert could also impact the validity of results. We mitigated this threat by using the same setting for all the experiments and found the same trends of improvements.
5.7.3 External Validity
The external validity of a study relates to the extent to which we can generalize its results. Our empirical study is limited to four systems, i.e., jEdit, Pooka, Rhino, and SIP. Yet, our approach is applicable to any other systems. However, we cannot claim that the same results would be achieved with other systems. Different systems with different SVN commit logs, requirements, bug descriptions, and source code may lead to different results. Yet, the four selected systems have different SVN commit logs, SVN commit messages, requirements, bug reports, and source code quality. Our choice reduces the threat to the external validity of our empirical study.
5.7.4 Conclusion Validity
Conclusion validity threats deal with the relation between the treatment and the outcome. The appropriate nonparametric test, Mann-Whitney, was performed to statistically reject the null hypotheses, which does not make any assumption on the data distribution. We also mitigated this threat by applying the Shapiro-Wilk test to verify the distribution of our data points to select an appropriate statistical test and effect size.

Kết quả (Việt) 1:

kho phần mềm có thể là hữu ích trong quá trình phục hồi truy tìm nguồn gốc và các mô hình khác của sự tin tưởng và hệ số kỹ thuật có thể cải thiện tính chính xác của các liên kết phục hồi bằng một kỹ thuật IR hơn nữa.5.7 mối đe dọa đến tính hợp lệMột số các mối đe dọa có khả năng ảnh hưởng đến hiệu lực của kết quả thử nghiệm của chúng tôi.5.7.1 xây dựng tính hợp lệHiệu lực xây dựng liên quan đến mối quan hệ giữa lý thuyết và quan sát. Chúng tôi định lượng mức độ không chính xác của cách tiếp cận công cụ tự động yêu cầu truy tìm nguồn gốc của chúng tôi bằng phương tiện của một xác nhận của độ chính xác và xây dựng gọi lại giá trị sử dụng theo cách thủ công oracles. Đầu tiên, hai tác giả truy tìm nguồn gốc tạo ra hướng dẫn sử dụng oracles và sau đó tác giả thứ ba xác nhận nội dung của họ để tránh không chính xác trong các oracles. Chúng tôi tự xác minh một số liên kết tự động phục hồi bằng cách tiếp cận của chúng tôi để khám phá bất kỳ hoàn hảo trong oracles được xây dựng theo cách thủ công. Chúng tôi cải tiến các oracles sau khi áp dụng các Trustrace và khám phá liên kết mất tích.5.7.2 hiệu lực nội bộHiệu lực nội bộ của một nghiên cứu là mức độ mà một điều trị hiệu ứng thay đổi phụ thuộc vào biến. Hiệu lực nội bộ của nghiên cứu thực nghiệm của chúng tôi có thể bị đe dọa bởi sự lựa chọn của chúng tôi giá trị: các giá trị khác có thể dẫn đến kết quả khác nhau. Chúng tôi giảm nhẹ mối đe dọa này bằng nghiên cứu tác động của trên các giá trị chính xác và thu hồi của phương pháp tiếp cận của chúng tôi trong phần 4 và sử dụng MSW và PCA tạo ra giá trị. Sự tin tưởng toàn cầu qua một chuyên gia cũng có thể ảnh hưởng đến hiệu lực của kết quả. Chúng tôi giảm nhẹ mối đe dọa này bằng cách sử dụng cùng cài đặt cho tất cả các thí nghiệm và tìm thấy các xu hướng tương tự cải tiến.5.7.3 hiệu lực bên ngoàiHiệu lực bên ngoài của một nghiên cứu liên quan đến mức độ mà chúng tôi có thể tổng quát hóa kết quả của nó. Nghiên cứu thực nghiệm của chúng tôi được giới hạn trong bốn hệ thống, tức là, jEdit, Pooka, tê giác, và SIP. Tuy nhiên, phương pháp tiếp cận của chúng tôi là áp dụng cho bất kỳ hệ thống khác. Tuy nhiên, chúng tôi không thể tuyên bố rằng kết quả tương tự sẽ được đạt được với các hệ thống khác. Các hệ thống khác nhau với khác nhau SVN cam kết bản ghi, yêu cầu, mô tả lỗi, và mã nguồn có thể dẫn đến kết quả khác nhau. Tuy vậy, các hệ thống đã chọn bốn có khác nhau SVN cam kết bản ghi, SVN cam thư, yêu cầu, báo cáo lỗi và chất lượng mã nguồn. Sự lựa chọn chúng tôi làm giảm mối đe dọa cho hiệu lực bên ngoài của nghiên cứu thực nghiệm của chúng tôi.5.7.4 hiệu lực kết luậnKết luận hiệu lực mối đe dọa đối phó với mối quan hệ giữa việc điều trị và kết quả. Kiểm tra nonparametric thích hợp, Mann-Whitney, được thực hiện để thống kê từ chối những giả thuyết null, mà không làm cho bất kỳ giả định về phân phối dữ liệu. Chúng tôi cũng giảm nhẹ mối đe dọa này bằng cách áp dụng thử nghiệm Shapiro-Wilk để xác minh việc phân phối các điểm dữ liệu của chúng tôi để chọn một thống kê thử nghiệm và hiệu ứng kích thước phù hợp.

Kết quả (Việt) 2:

kho có thể hữu ích trong quá trình phục hồi truy xuất nguồn gốc và các mô hình khác của sự tin tưởng và trọng số kỹ thuật có thể cải thiện tính chính xác của các liên kết phục hồi bằng một kỹ thuật IR hơn nữa.
5.7 Các mối đe dọa đến hiệu lực
Một số mối đe dọa tiềm tàng ảnh hưởng đến hiệu lực của các kết quả thử nghiệm của chúng tôi.
5.7. 1 Construct Hiệu lực
hiệu lực Construct liên quan đến mối quan hệ giữa lý thuyết và quan sát. Chúng tôi định lượng mức độ chính xác của phương pháp tiếp cận tự động yêu cầu truy xuất nguồn gốc của chúng tôi bằng các phương tiện của một xác nhận sự chính xác và thu hồi giá trị sử dụng sấm thủ công xây dựng. Đầu tiên, hai tác giả tạo ra nhãn truy xuất nguồn gốc sấm và sau đó tác giả thứ ba xác nhận nội dung của họ để tránh sự thiếu chính xác trong các lời sấm. Chúng tôi tự xác minh một số các liên kết tự động phục hồi bằng cách tiếp cận của chúng tôi để khám phá ra bất kỳ sự bất toàn trong mo thủ công xây dựng. Chúng tôi cải thiện sấm sau khi áp dụng Trustrace và phát hiện các liên kết bị mất tích.
5.7.2 Hiệu lực nội bộ
Các giá trị bên trong của một nghiên cứu là mức độ mà hiệu quả của một điều trị thay đổi các biến phụ thuộc. Các giá trị bên trong của nghiên cứu thực nghiệm của chúng tôi có thể bị đe dọa bởi sự lựa chọn của chúng ta về giá trị: giá trị khác có thể dẫn đến kết quả khác nhau. Chúng tôi giảm nhẹ mối đe dọa này bằng cách nghiên cứu các tác động của các giá trị chính xác trên và thu hồi của phương pháp tiếp cận của chúng tôi tại mục 4 và sử dụng MSW- và giá trị PCA tạo ra. Sự tin tưởng toàn cầu trên một chuyên gia cũng có thể tác động hiệu lực của kết quả. Chúng tôi giảm nhẹ mối đe dọa này bằng cách sử dụng các thiết lập tương tự cho tất cả các thí nghiệm và tìm thấy cùng xu hướng cải tiến.
5.7.3 Hiệu lực bên ngoài
Các giá trị bên ngoài của một nghiên cứu liên quan đến mức độ mà chúng ta có thể khái quát hóa kết quả của nó. Nghiên cứu thực nghiệm của chúng tôi được giới hạn trong bốn hệ thống, tức là, jEdit, Pooka, Rhino, và SIP. Tuy nhiên, cách tiếp cận của chúng tôi là áp dụng đối với bất kỳ hệ thống khác. Tuy nhiên, chúng ta không thể cho rằng các kết quả tương tự có thể đạt được với các hệ thống khác. Hệ thống khác nhau với SVN khác nhau cam kết bản ghi, các yêu cầu, mô tả lỗi, và mã nguồn có thể dẫn đến kết quả khác nhau. Tuy nhiên, bốn hệ thống được lựa chọn có SVN khác nhau cam kết bản ghi, SVN viết cam kết, yêu cầu, báo cáo lỗi, và chất lượng mã nguồn. Sự lựa chọn của chúng tôi làm giảm mối đe dọa cho các giá trị bên ngoài của nghiên cứu thực nghiệm của chúng tôi.
5.7.4 Kết luận Hiệu lực
đe dọa tính hợp lệ Kết luận đối phó với các mối quan hệ giữa việc điều trị và kết quả. Các thử nghiệm không tham số thích hợp, Mann-Whitney, đã được thực hiện để loại bỏ các giả thuyết thống kê null, mà không thực hiện bất kỳ giả định về việc phân phối dữ liệu. Chúng tôi cũng giảm nhẹ mối đe dọa này bằng cách áp dụng các thử nghiệm Shapiro-Wilk để xác minh sự phân bố của các điểm dữ liệu của chúng tôi để chọn một bài kiểm tra và thống kê hiệu quả kích thước thích hợp.