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的方法之间也是有联系的。比如说，你不能向提供信息的人询问不能说的秘密，这就是调查的局限性之一。软件是创建并部署在社会技术背景之下的，所以关于软件的断言和论点需要同时借鉴考虑了社会和技术背景的证据以及包含两者之间关系的证据。
例如，理解面向方面的设计对你项目的沟通结构所产生的影响，需要先观察那项技术的整个应用场景。对方法的良好应用意味着“对症下药”，也意味着合理使用那些和问题相关并且服务于目的的证据好，而定量的工作也可以同样严格并提供对相关问题的有用回答[26]。构建更强大证据集合的开始，是真正拓的方法，即整合实证研究的结果提供技能、习惯和基础，以便支持软件工程的决策。我们通常会拿软件工程与循证医学及其对严格临床证据的依赖做比较。我们的目的不是为了证明软件工程忽视了证据（虽然基于有争议观点和迷信的软件工程无疑仍然存在），而是为了说明我们的学科缺乏一个组织、文化和技术基础，以支持对不同渠道知识的聚集和整合。BarbaraKitchenham在第3章中介绍了这项运动。
我们还可以看到其他一些对软件工程的思考和反省，用来改善软件工程实践的例子。比如Fred Brooks和WalterVincenti这样的作家，通过提取经验并使用从实践和经验中来的例证来关注实践，以此思考工程活动的本质。我们不会仅仅因为他们的论文基于的不是科学实验而是反思经验
浔之漫智控技术（上海）有限公司（xzm-w）
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的经验匹配。也就是说，它们是否与我们熟悉的证据相一致。
但不论我们依靠的是科学研究（剩余章节都会关注于此），还是开明人士的报告，我们认为，作为一个软件工程师，需要对证据有十分jingque的理解，才能帮助我们做出正确的决定，才能根据我们想问的问题来评估对证据的需求。我们本质上并不需要更多的指标，或是广泛使用的科学方法，也不需要死板的方法论和教科书似的说教。强加的流程和方法本身不能产出质量，当然也不能保证质量。然而，我们通常试图用这些方法来达到真正的目标：系统性的、博识的、循证的批判性思维。展可接受证据的定义，以此混合定性和定量的资源。也就是说，更多关于技术为什么能行或者为什么不行的文本或图片数据，以及技术影响力多少的定量数据。
然而，真正有影响力的证据实体走得更远，并且接收完全不同种类的证据。不止是试图找到具有统计意义的研究，也包含能提供更多关于技术实践应用信息的调查经验汇报。这种经验汇报目前被低估了，因为它们被认为不如现有的文献严格。比如，不总能确保各方面利益都被jingque衡量，不能保证混淆的因素已经排除，或者不能证明流程一致作为软件工程师，我们对什么起作用、什么不起作用或者不太起作用都有各自的意见。我们因此共享实践故事和经验，它们终化作文化知识和各种常识。但问题是，“地球人都知道的东西”常常是错的。虽然我们不断收集信息，但是也许并未细致准确地评