Revisão Sistemática da Literatura em Engenharia de Software: Teoria e Prática

Questão 5: Qual é o número adequado de estudos a serem incluídos em uma RS?

Questão 5: Qual é o número adequado de estudos a serem

incluídos em uma RS?

Não há um número mais adequado de estudos a serem incluídos em uma RS. Na literatura, é possível encontrar desde revisões que incluíram em torno de 50% dos estudos identificados, até aquelas que consideraram relevantes menos de 1% do total de estudos analisados. Alguns exemplos a seguir ilustram essa variação.

• Mendes (2005): dos 343 candidatos identificados, 163 foram incluídos – 47,52%

• MacDonell e Shepperd (2007): dos 185 candidatos identificados, 38 foram incluídos – 20,84%

• Salleh et al. (2011): dos 379 candidatos identificados, 74 foram incluídos –19,52%

• Hall et al. (2012): dos 208 candidatos identificados, 36 foram incluídos – 17,30%

• Brhel et al. (2015): dos 1.034 candidatos identificados, 83 foram incluídos – 8,32%

• Dieste e Juristo (2011): dos 564 candidatos identificados, 26 foram incluídos – 4,60%

• Selleri Silva et al. (2015): dos 3.193 candidatos identificados, 81 foram incluídos – 2,53%

• Hannay et al. (2007): dos 5.453 candidatos identificados, 103 foram incluídos – 1,92%

• Galster et al. (2014): dos 15.430 candidatos identificados, 196 foram incluídos – 1,27%

De fato, o percentual de estudos incluídos em uma RS está bastante relacionado com a string de busca utilizada. Se a string de busca conseguir ser precisa em relação ao tema da RS, então é provável que o número de estudos candidatos identificados seja menor e que o percentual de estudos incluídos seja mais alto. Como mostrado nos exemplos, normalmente, um baixo percentual de inclusão é acompanhado de um elevado número de estudos identificados como candidatos, enquanto um percentual mais elevado de estudos incluídos é associado a um número menor de estudos identificados como candidatos. Contudo, nem sempre é possível calibrar a string de busca para obter elevado percentual de inclusão, sob pena de, ao se usar uma string de busca mais restritiva, deixar de fora estudos relevantes. Para mais detalhes

sobre a composição de strings de busca, consulte o Capítulo 3.