Resumen y propósito del experimento: En un experimento dirigido por estudiantes se exploró el impacto del pair programming sobre la duración y el esfuerzo requerido para completar tareas de programación. Para controlar variables de confusión relacionadas con los participantes y las tareas se empleó un diseño Latin Square, que permite distribuir tratamientos de forma balanceada frente a dos factores de bloqueo. El objetivo fue contrastar hipótesis sobre si el trabajo en pareja reduce el tiempo de desarrollo y la carga de esfuerzo percibida frente a otras modalidades de trabajo.
Qué es un diseño Latin Square: El diseño Latin Square es una técnica experimental que organiza tratamientos en una matriz n por n de modo que cada tratamiento aparece exactamente una vez en cada fila y una vez en cada columna. Esto controla dos fuentes de variabilidad no deseadas, por ejemplo diferencias entre participantes y diferencias entre tareas, sin requerir un número excesivo de sujetos. Es especialmente útil en estudios de ingeniería de software donde las tareas y los equipos pueden influir en los resultados.
Ejemplo aplicado al pair programming: En el experimento se definieron cuatro tratamientos representando modalidades de trabajo como trabajo en solitario, pair programming clásico, pair programming con rotación de roles y pair programming remoto. Se construyó un cuadrado latino 4 por 4 donde las filas representaban grupos de participantes y las columnas representaban tareas de complejidad similar. Cada celda del cuadrado asignaba una modalidad de trabajo a una combinación participante tarea de modo que cada tratamiento apareciera una vez por fila y una vez por columna.
Medidas y variables: Las variables dependientes principales fueron duración en minutos para completar la tarea y esfuerzo percibido medido mediante escalas validadas o cuestionarios tipo Likert y, cuando fue posible, métricas objetivas como número de iteraciones o commits. Se registraron también métricas auxiliares como calidad del código y número de defectos introducidos para contextualizar los resultados.
Procedimiento experimental: Los pasos básicos incluyeron reclutamiento y formación breve para homogeneizar el conocimiento inicial, asignación de los participantes a filas del Latin Square, aleatorización de la correspondencia entre tareas y columnas, ejecución de las sesiones con observación y registro de tiempos y encuestas, y recolección de todos los datos en hojas de cálculo y sistemas de seguimiento de versiones.
Análisis estadístico: Los datos se analizaron mediante ANOVA adecuada para diseños bloqueados, considerando los efectos de tratamiento y los efectos de bloqueo por fila y columna. Se comprobó la validez de los supuestos mediante análisis de residuos y transformaciones cuando fue necesario. Además se calcularon tamaños del efecto y pruebas post hoc para comparar pares de modalidades. Cuando las muestras fueron pequeñas se complementó con pruebas no paramétricas y análisis descriptivos robustos.
Resultados esperados e interpretación: Un resultado posible es que el pair programming reduzca la duración y el esfuerzo percibido en tareas de complejidad moderada, aunque esos beneficios pueden depender de la experiencia previa y de la sincronía entre miembros de la pareja. El diseño Latin Square ayuda a separar estos efectos al controlar la variabilidad entre tareas y participantes, proporcionando estimaciones más limpias del efecto del tratamiento.
Limitaciones y recomendaciones: Entre las limitaciones típicas figuran tamaño muestral limitado en contextos académicos, interacción entre bloqueos no controlada y la dificultad de generalizar a proyectos industriales. Se recomienda replicar con más tareas representativas, variar niveles de experiencia y considerar diseños mixtos o medidas repetidas para capturar la dinámica temporal.
Aplicación práctica y valor para la industria: Los hallazgos son útiles para equipos de desarrollo que evalúan prácticas colaborativas. Implementar experimentos controlados con diseños como Latin Square permite tomar decisiones informadas sobre políticas de trabajo en pareja, rotación de roles y asignación de tareas para optimizar tiempo y esfuerzo.
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Conclusión: El diseño Latin Square es una herramienta poderosa para experimentos de ingeniería de software que necesitan controlar múltiples fuentes de variabilidad. Aplicado a estudios sobre pair programming permite evaluar efectos sobre duración y esfuerzo con mayor precisión que diseños simples. En Q2BSTUDIO podemos ayudar a diseñar y ejecutar experimentos similares, y transformar sus resultados en software a medida, soluciones de inteligencia artificial, estrategias de ciberseguridad y despliegues en servicios cloud aws y azure para maximizar el valor del desarrollo de software.