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尽管我以前点名批评对专家观点的依赖性，但我所见到的有关软件开发的好一点的系统化审查，是通过包括人物的团队执行的。人物的基础知识在系统化审查中能够被更好地加以利用，来决定必须搜索的会议和刊物，以确定可以用作标准的一组原始科学研究文章内容，来检测一切自动刷新全过程实效性。

针对一开始学习培训系统化评审流程的研究者，推存她们考虑到图普科学研究（mapping studies）。这种系统化审查尝试探寻并归类涉及到更广泛科学研究热点的参考文献，而非回应一个特定研究问题[35]。这两种科学研究的差别能通过较为Magne Jørgensen的两篇而看得出。篇是传统的系统化审查，考察了成本测算方式的评估在预估成本费用时是不是比专家判断的评估更**[22]。本文在3.3.1节中有一定的探讨。第二篇是高质量图普科学研究，对成本测算参考文献展开了归类[24]。

下边的3.3节探讨了一些突破了软件开发 “基本常识”的系统化审查，验证了我们用完善科学方法论来结合证据必需。但是，在探讨这种事例以前，我就先一览一下系统化参考文献步骤。

仅对系统化审查得到的结果有兴趣，但对系统化审查的具体流程没什么兴趣的读者，能直接跳至3.3节。这章介绍应当充足您知道系统化评审流程的**性，不需要你少花力量读那么多的小细节。

但是，如果你是一个一个新的或是经验丰富的学者，期待评定系统化审查其价值，那你就要阅读下一节。它探讨了系统化评审流程里的操作步骤，并告诉你这一科学方法论中常原有的一些实践活动艰难。

我们可以在Cochrane合作组织知识库系统中寻找免费体验Crowley等对皮层类生长激素汇报的更新[43]。这并不仅仅是为了记录历史；对于那些新开始系统化审查的研究者而言，这也是一个很好的高品质审查的事例。

你也许会问系统化审查有什么创新。终究，软件开发学者已经持续很多年产出率不落后了时代的发展汇报，而且在报告她们新科研成果的前提下，也归纳了相关专项。要解决这个问题，我们要先看一下别的应用系统化审查的科目（比如，社会心理学、社会心理学和医药学），他们早已找出了因为缺乏靠谱科学方法论而造成的传统式审查里的成千上万难题。始科学研究在报告他的结论时用了截然不同的实践方式[51][52]。

在循证医学软件开发的大环境下，系统化审查目标不仅仅是为学者给予科学方法论，反而是危害实践活动。因而，希望业内的管理者和也可以在这里章里找到一些和他们要求相关的东西。业内大一点的经验教训是，“基本常识”和专家观点从来都不是确定挑选软件开发方式的唯一基本。除此之外，很遗憾的是，不可以默认设置地信任自我的实证分析。应对有关选用新的方法的主要确定时，必须没有成见地对每一个有效证据的归纳。系统化审查刚好带来了交货这类归纳的办法。

3.1　系统化审查一览

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可靠的调研起源于初始科学研究：含有和所研究问题有关的定性和定量结论的实验。一次系统化审查汇集了不一样单独试验的结论，有时也会应用应用统计学的元分析。

证实系统化审查重要性的常见事例来源于医疗领域。在1990年，Crowley等发布了一份关于即将早产儿的孕妈应用皮质类固醇功效的系统化审查，主要包括一份针对12项初始探索的元分析[11]。皮质类固醇被视为可以减少早产婴儿的肺部问题。Crowley等人系统化审查确定了皮质类固醇的应用大幅地减小了婴儿的死亡风险。那个时期，皮层类生长激素并非医治早产儿

观测研究已经证明的一件事是：软件开发专家会搜集与此相关的直接证据，依据他们的效果明确所需要的可靠水平。换句话说，假如他们要为音响设计数据过滤装置，他们很有可能也会做一个根据输出对照组，来决定手机软件是不是产出率了人耳所需要的音色。假如她正在和业务部争执应用模拟控制的用户是否存在解决虚拟化技术接口提前准备，他可能会把一位研究者派到现场探讨“什么是客户所控制的参数”，“他的目前系统软件怎样运行”，“顾客觉得他的每日任务怎样”等。假如她正在设计方案安全系数非常重要的前端系统，他可能会做一次客户研究来决定好多个设计方案挑选里的哪一个能好地融入人机交互技术。如果他在规划安全系数非常重要的后端系统，他们也许应用宣布的方法去创建对特定市场需求的恰当完成。如果他在优化排程表演算法，他们也许会让工业生产投入运行标准。

假如做的好的话，有意思的一部分一般应该是可推广性讨论，因为这个直接跟过程的适用范围有关。好一点的研讨会与此同时在各个层面根据不同的推广目标行业给予正反两面的可推广性见解。牢靠且适用结果

实证分析报告的内容苛刻书友会根据自己对自己所呈直接证据的评估产生自己的想法，不容易纯粹取决于作者在引言和总结中所提供的阐述。

假如创作者的观点太过吹捧了结论（把结论营销推广至并没有牢固论点论据作为支撑行业，或者有甚至，根据只和研究状况有粗略地关联的状况下结论），你也就更需要对汇报其他部分的可信度保持警惕。你特别是在应当拿出一支粗一点记号笔，划去引言和结果，那么就不会在分类整理我对特殊科学研究的回忆时依靠他们了。一定要记住非常少有读者这么做，而每个人都要分类整理他的记忆力。因而，许多人在汇报或教材中提及的促进会不恰当地偏向浮夸的结果，如同他们是真一样。（人非圣贤，专家也是如此。）

假如是另一种状况，结果看上去很有观念，显著试图在真实度和适用范围以前寻找一个均衡得话，他们的可信度会结构加固，可用度能被大化。这种创作者把探索的结论和限制与此同时放在一个秤盘上，而将所有（从文献中别的结论的角度看）的丰富化难题放到另一个秤盘，随后对你说她们心里所想很有可能正确梳理。这种信息内容是有价值的，由于创作者有许多在文中无明显发生的科学研究信息内容，但却在分辨的时候使用到

假定有一项涉及到6种不同工作组和5种不同衡量的探索。一些创作者用到报表来展现他的数据信息，每队伍出小组名字、工作组尺寸，还能够列举对于一个衡量的大值、小值、均值、标准偏差等。报表被分为5块，每一块包括6行这样的数据，一共有37行，占有半页之上空间。突然看见这种信息后会怎么做？你可以忽略不计这一报表（所以也就不可以深查数据信息），或者是你能够尝试针对每个衡量细心较为不一样队的数据信息。在后者的状况中，你能在脑海里造就一副全景图片，你得先想清楚个人内容，随后具象化它们之间的关联。以更有趣的话说，你能掘出数据库的墓葬，让它复生，随后按你的音乐跳舞。