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在两份系统性评审中，回答了成本模型估算（从过去项目中收集数据，然后基于数据生成数学公式）是否比专家判断估算（基于软件开发者和管理者的于手动搜索来说，你需要选择你想要搜索的刊物和会议纪录。当然，你也需要证明你的选择是正确的。然而，在一个案例分析中，我们非常惊讶地发现，有针对性的手动搜索比泛泛的自动搜索要快许多[32]。在实践中，你很可能需要混合策略。如果你对一些资料进行手动搜索后（包括专家会议的会议纪录），你应该把它当做候选原始研究的一组基准，基于这组基准，你可以验证自动化搜索字符串的效用。另一种方法是，领域专家也可以把一组论文作为确定基准。
医疗标准强制必须有两个研究员独立作出初始的对于包含和排除的决定。然而，我在软件工程中的自动化搜索经验是，许多论文单从标题就能看出它的无关性。因此，在实践中，许多软件工程研究者（包括我自己）允许单个研究者对完全无关的论文作出初始筛选。但此研究者必须理解，如果有任何疑问，那就必须把论文留作候选。然而，在下一步的筛选中，有两个或多个研究者独立评估每篇候选的原始研究是很重要的。在这一阶段，研究者需要完整阅读每篇候选论文，用包含和排除的标准来进行筛选。
如果包含同一项研究多次的话，会使集合产生偏差。因此，必须检查每篇论文来确定他们是否包含多重研究，或者是否因为引用了同样的研究而需要融合他们的结果。然而，要识可重复性依赖于所研究的问题本身的清晰明确，不能模棱两可，也需要对搜索和集合的流程以及研究的范围进行完全的汇报。近有个研究比较了两个针对同样研究问题的独立系统性评审[38]。这份研究总结：在原始研究数量较少而评审团由领域专家组成的情况下，软件工程的系统性评审可重复性相当高。另一份基于非常庞大的经验性文献库的系统性评审[51]发现了不同文献中的评审有巨大的差异，但它同时解释说这些差异来自于不同评审中隐含的研究问题之间的差异。
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这一章会带着对实证软件工程的普遍关注来向读者介绍系统性评审的价值。我也力求帮助见习研究人员（如博士生）开始使用系统性评审，他们可能正在寻找可靠的方法来着手能代表领域发展水平的评审。这一章应该也会对更有经验的实证研究者有所帮助，他们也许对系统性评审的方法论的价值还没有足够的信心。许多欧洲研究者已经开始发表软件工程的系统性评审，但来自美国的研究者相对较少[33][34]。
我也希望这一章内容能提醒实证研究者，他们的研究可能也会为将来系统性评审做出贡献，并因此能在汇报他们结果的同时谨记将来研究证据的集合。近的一次系统性评审发现，很难开始一个完整的元分析，因为个体的原儿的标准方法，系统性评审的发布改变了医疗实践。
然而，这并没有被认为是循证医学的重大胜利。在那12篇研究中，8篇是在1982年之前发表的。如果那8篇研究能在1982年集合的话，8年的错误治疗和与之相关的新生儿死亡就能够被避免。这引发了对及时集合证据的重要性的重新评估，以及协作组织的建立，该非营利组织旨在实施针对医疗和保健问题的系统性评审，并维护系统性评审报告数据库。这需要提取每篇文章中针对所研究问题数据，然后适当地集合数据。有时，可以通过一次正式的元分析来集合数据，但在软件工程和其他非医学领域中，每篇研究的结果通常只是以表格的形式列出来，以确定潜在的趋势。与质量评估一样，数据提取通常由两名研究者来完成，他们讨论并解决所有的不同意见。
虽然我之前批评了对专家观点的依赖，但是我所见过的关于软件工程的好的系统性评审，是由包含领域专家的团队执行的。领域专家的知识在系统性评审中可以被很好地加以利用，来确定需要搜索的会议和期刊，并确定可以用作基准的一组初始研究文章，来检查任何自动搜索过程的有效性。
对于刚开始学习系统性评审流程的新研究员，我推荐他们考虑图谱研究（mapping studies）。这类系统性评审试图寻找并分类涉及更宽泛研究话题的文献，而不是回答一个特定的研究问题[35]。这两类研究的区别可以通过比较Magne Jørgensen的两篇文章而看出。篇是传统的系统性评审，调查了成本估算模式的评估在预计项目成本时是否比专家判断的评估更**[22]。这篇文章在3.3.1节中有所讨论。第二篇是高质量的图谱研究，对成本估算文献进行了分类[24]。
下面的3.3节讨论了一些挑战了软件工程 “常识”的系统性评审，证明了我们用健全方法论来集合证据的必要。然而，在讨论这些例子之前，我先总览一下系统性文献流程。
只对系统性评审的结果感兴趣，而对系统性评审的具体流程不感兴趣的读者，可以直接跳至3.3节。这章的简介应该足够你了解系统性评审流程的严谨性，不用你多花力气去读这么多的细节。
然而，如果你是一个新的或者有经验的研究者，希望评估系统性评审的价值，那你就需要阅读下一节。它讨论了系统性评审流程中的具体步骤，并告诉你这一方法论中所固有的一些实践困难。
你可以在Cochrane协作组织的知识库中找到免费的Crowley等人对皮质类激素报告的更新[43]。这不只是为了记录历史；对那些新开始系统性评审的研究员来说，这也是一个很好的优质评审的例子。
你也许会问系统性评审有什么创新。毕竟，软件工程研究者已经持续多年产出不落后于时代的报告，并且在汇报他们新研究成果的同时，也总结了相关的工作。要回答这个问题，我们得先看看其他使用系统性评审的学科（例如，心理学、社会学和医学），它们已经找出了由于缺乏正规方法论而导致的传统评审中的无数问题。始研究在汇报他们的结果时使用了完全不同的实践方法[51][52]。
在循证软件工程的背景下，系统性评审的目标不只是为研究者提供方法论，而是影响实践。因此，我希望业界的管理者和决策者也能在这章中找到一些与他们需求相关的东西。业界大的教训是，“常识”和专家观点不应该是决定选择软件工程方法的唯一基础。此外，很不幸的是，不能默认地信赖个体的实证研究。面对关于采用新方法的重要决定时，决策者需要不带偏见地对所有的相关证据的概括。系统性评审恰恰提供了交付这种概括的方法。
3.1 系统性评审总览
可信的调查始于原始研究：带有与所研究问题相关的定性和定量结果的实验。一次系统性评审集合了不同独立实验的结果，有时会运用统计学的元分析。
证明系统性评审必要性的典型例子来自医学领域。在1990年，Crowley等人发布了一份关于对将要早产的孕妇使用皮质激素效果的系统性评审，其中包括一份对于12项原始研究的元分析[11]。皮质激素被认为能减少早产儿的肺部问题。Crowley等人的系统性评审确认了皮质激素的使用大幅度地减小了新生儿的死亡风险。在那个时候，皮质类激素并不是治疗早产