使用方法

• 基本メトリクス使用方法
• CKメトリクス使用方法
• 青木メトリクス使用方法

このオブジェクト指向メトリクス(OOM)プログラムは、下記にリスト されている項目を計測することができます。

• 基本メトリクス
  1. LOC (lines of code)
     あるクラスのソースコードの行数を計測します。
  2. NOA (number of attributes)
     あるクラスの属性の数(インスタンス変数の数+ クラス変数の数) を計測します。
  3. NCV (number of class variables)
     あるクラスのクラス変数の数を計測します。
  4. NIV (number of instance variables)
     あるクラスのインスタンス変数の数を計測しま す。
  5. NOM (number of methods)
     あるクラスのメソッドの数(インスタンスメソッ ドの数+クラスメソッドの数)を計測します。
  6. NCM (number of class methods)
     あるクラスのクラスメソッドの数を計測します。
  7. NIM (number of instance methods)
     あるクラスのインスタンスメソッドの数を計測 します。

• CKメトリクス
  1. WMC (weighted methods per class)
     あるクラスのメソッドの重さ(複雑さの総和)を 計測します。WMCが高いほど、複雑であり、メンテナンスのコストが かかることを示唆します。
  2. DIT (depth of inheritance tree)
     あるクラスのスーパクラスの数を計測します。 DITが高いほど、継承されている変数やメソッドが多いことを表しま す。
  3. NOC (number of children)
     あるクラスのサブクラスの数を計測します。NOC が高いほど、サブクラスへの影響力が強いので、メンテナンスをす る場合には注意をする必要があることを示唆します。
  4. CBO (coupling between objects)
     あるクラスに関係しているクラスの数を計測し ます。CBOが高いほど、他のクラスに依存していることを物語り、複 雑でメンテナンスのコストがかかることを示唆します。
  5. RFC (response for a class)
     あるクラスに関係しているメッセージの数を計 測します。RFCが大きいほど、受信したメッセージを遂行するため に、発信しなければならないメッセージの数が多いことを物語り、 複雑なクラスであることを示唆します。
  6. LCOM (lack of cohesion of methods)
     あるクラスの凝集性の欠如を計測します。LCOM が小さいほど凝集性が高く、メソッドの強度が高いことを表します。 LCOMが大きいものは、変数を共有している部分が多いことを表し、 メンテナンス性が低いことを示唆します。
  詳しくは下記の文献をご覧下さい。
  • Shyam R. Chidamber and Chris F. Kemerer, "A Metrics Suite for Object Oriented Design," IEEE Transactions on Software Engineering, Vol.20, No.6, pp.476-493, 1994.
  • Shyam R. Chidamber and Chris F. Kemerer, "Towards a Metrics Suite for Object Oriented Design," OOPSLA'91 Proceedings, pp.197-211, 1991.
  • 佐原伸, 「オブジェクト指向システム分析／設計Ｑ＆Ａ」, ソ フト・リサーチ・センター, ISBN4-915778-60-6, 1995.
  WMC(Weighted Methods per Class) に関しては下記の青木淳さんのページもご覧下さい。
  • 青木淳, Smalltalk Workbook 05: Weight, 1996.

• 青木メトリクス
  1. HF (hierarchy factor)
     指定されたスコープの中で、あるクラスの抽象 性(具体性)を計測します。0の場合は、そのクラスがインヘリタンス (クラス階層)の一番上に位置することを意味し、階層を下がるにし たがって1に近づきます。0に近い値を持つクラスほど、クラスの抽 象性が高く、再利用性が良好であることを示唆します。
  2. RF (reference factor)
     指定されたスコープの中で、あるクラスの全体 性(部分性)を計測します。クラスの相互参照関係(半順序)のどのあ たりに位置するのかを表します。他のクラスを参照する割合が大き いほど1に近づき、0に近いほど、クラスの独立性が高く、部品とし て使われる可能性が高いことを示唆します。
  3. PF (polymorphism factor)
     指定されたスコープの中で、あるクラスの多相 性(一義性)を計測します。クラスが所有するメッセージが、他のク ラスの所有するメッセージとどのくらい重なっているのかを表しま す。1に近づくほど、メッセージが重なっていることを示し、ポリ モーフィズムが有効に働いている可能性があることを示唆します。 反対に、0に近づくほど、メッセージが統一されていないことを表し ます。
  4. CP (class popularity)
     指定されたスコープの中で、あるクラスの人気 度を計測します。人気の高いクラスほど、他のクラスから利用され ていることを表しています。人気の高いクラスが集中しているほど、 依存しているクラスが統一されていることを表し、良好なプログラ ムであることを示唆します。人気度はプログラムの中でのクラスの 出現頻度と考えることができますから、出現頻度のランキングと出 現頻度の間にはZipfの法則が成り立つことが多いようです。
  5. MP (message popularity)
     指定されたスコープの中で、あるメッセージの 人気度を計測します。人気の高いメッセージほど、他のクラスから 利用されていることを表しています。人気の高いメッセージが集中 しているほど、発信されているメッセージが統一されていることを 表し、良好なプログラムであることを示唆します。人気度はプログ ラムの中でのメッセージの出現頻度と考えることができますから、 出現頻度のランキングと出現頻度の間にはZipfの法則が成り立つこ とが多いようです。
  詳しくは下記の文献をご覧下さい。
  • 青木淳, 「オブジェクト指向システム分析設計入門」, ソフト ・リサーチ・センター, ISBN4-915778-19-3, 1993.
  • 青木淳, 「オブジェクト指向システム分析設計入門」, 1992-1998.
  • 佐原伸, 「オブジェクト指向システム分析／設計Ｑ＆Ａ」, ソ フト・リサーチ・センター, ISBN4-915778-60-6, 1995.