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着弄清楚这些研究和它们的不同研究结果时，研究者在寻找看似能激励开发人员的因素，不太可能量化这些因素的贡献。于是，伴随着一定的可信度，在多个研究中所找到的有作用的激励因素被包含在这个模式中。
终结果不是一个预言性的模型，如X因素是Y因素重要性的两倍。它是一个重要因素的列表，管理者可以定性研究应该在定量研究之前开展，查看那些更复杂的情况。当只涉及少数不同因素时（如物理学），就可以快速推进至定量研究了；当涉及许多不同因素时（如人类社会互动），这种转换要么需要更长的时间，要么需要利用尚不成熟的简化。软件工程证据中许多可信度的问题都来自于这种不成熟的简化。这不是二分法，这是连续体。
定性和定量研究不像简化中的那样独立。定性研究可能需要收集定性的数据（如言论或行动的记录），把数据进行系统化编码（如数据分类），终量化编码数据（就是计算每个分类中的实例）并进行统计分析。定量研究反过来也可能有定性的因素存在。例如，当比较两种方法A和B的功效时，可能会比较两种方法的
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量的，和度量单位是厘米或秒用的是同样的技巧。（在使用性能指标的研究中，对指标的选择以及指标和质量的联系也可能是基于定性评估的。）
软件系统中有力的研究结合了定量证据（如性能度量）和定性证据（如流程描述）来记录现象，识别关键因素，软件工程还没有证据的合并体。已经有很多人在努力合并证据。BarbaraKitchenham及其同事们一直在支持系统性文献评审的运动，使用有明确标准的评估框架来检验并集合关于特定话题的已发表的证据。比如，Jørgensen和Shepperd在成本模型上的研究汇集并整合了比较模型和人脑之间估算性能的证据，并指出它们大体上是可以比较的[5]。有趣的是，系统性评审（以及Kitchenham等人实施的对系统性评审的第三方评审）暴露了证据基础中的引人注意的弱点[7]。软件工程中的大部分话题几乎没有可信的证据。对发布证据质量的担忧使努力得不到回报。对汇报证据质量的担忧（如，是否充分并准确地描述了方法）限制了证据的评估。
系统性评审不是验证研究结果的终判定。它们的弱点之一是这种集合研究的方式使之很难对研究背景有适当的关注，而这在验证和应用研究时的重要性是被普遍公认的。可能产生的后果是，系统性评审很难处理定性研