敏捷估算技巧对比
对比计划扑克、T 恤尺码估算、桶分法和亲和估算法：研究怎么说，以及如何选择合适的方法。
敏捷估算技巧是一系列结构化的方法，让团队按相对工作量而不是猜测确切小时数来衡量 backlog 条目。其中最知名的是计划扑克（也称为 scrum poker 或 pointing poker），但它只是众多方法中的一种，其他方法则是用讨论深度换取速度。本指南将对比几种主要技巧——计划扑克、T 恤尺码估算、桶分法、亲和估算法、点投票法（dot voting）和 wideband Delphi——说明研究对"哪种最好"实际得出了什么结论，并给出一种简单的选择方法。
一种好的估算技巧应该做到什么
大多数敏捷技巧都有着相同的目标，这些目标也是评判任何一种技巧的实用清单：
- 按比较来衡量规模，而不是按时钟。 相对估算更容易达成一致，也能避开承诺具体时长所带来的压力。
- 抵制虚假的精确度。 有限的选项能阻止团队争论那些实际上根本无法区分的数字。
- 揭示隐藏的工作。 团队一起估算真正的回报在于讨论本身，它能揭示出风险和遗漏的任务。
- 与 backlog 的规模相匹配。 十个条目和三百个条目需要用到不同的工具。
请记住这些要点，因为下面介绍的各种技巧，大多只是在讨论深度和速度之间做出的不同权衡。
主要的敏捷估算技巧
计划扑克
每个人私下为某个条目的规模选择一张卡牌，所有人同时揭晓，团队在就某个数字达成一致之前先讨论投票的分布情况。同时揭晓可以防止锚定效应，而讨论本身才是重点。这是信息量最丰富，但也是最慢的技巧，因此非常适合用于重要或不确定的条目。完整演示参见我们的分步指南，其背后使用的量表则参见团队为何使用斐波那契数列。
T 恤尺码估算
条目会被赋予一个标签，XS、S、M、L、XL，而不是一个数字。这种粗略、非数字化的量表既快速，也便于非技术背景的相关方理解，因此很适合在工作尚未被充分理解之前，用于早期的高层级规划。参见我们完整的T 恤尺码估算指南。
桶分法
团队设置若干个"桶"（通常是 1、2、3、5、8、13），然后把各个条目的卡片归入相应的桶中，过程推进很快，只在出现分歧的条目上才停下来讨论。它融合了计划扑克和 T 恤尺码估算的特点，在逐项投票会耗费大量时间的大型 backlog 上表现尤为出色。
亲和估算法
团队相互比较各个条目，并按相似性将它们分组，通常先划分为几个大致的规模，再逐步细化。由于它能通过相对定位在一轮之内衡量大量条目，这是将一个庞大、尚未估算过的 backlog 整理成形的最快方法之一。
点投票法（Dot voting）
严格来说，点投票法是一个优先级排序的步骤，而不是估算步骤。每个人会拿到几个"点"，把它们放在自己认为最重要的条目上。它适合在估算之前使用，把一个庞大的 backlog 缩小到少数真正值得详细衡量规模的条目。
Wideband Delphi
一种较为古老的方法，由主持人引导进行多轮匿名估算，经过几轮之后逐渐收敛。计划扑克在 2002 年问世时，部分原因正是为了成为它的一种更轻量的替代方案。在匿名性很重要的高风险估算场景中，它仍然有其用武之地。
研究对"哪种最好"怎么说
诚实的答案是：没有任何一种技巧的准确性明显优于其他技巧。
在一项 2023 年的研究中，学生团队在同一个项目中、用三周时间分别使用了计划扑克、桶分法和亲和估算法。当团队对这三种方法都已熟悉之后，各方法得出的估算结果在准确性上大致相当，方法之间没有统计学上的显著差异。差异体现在时间上：平均而言，桶分法和亲和估算法所花的时间大约只有计划扑克的一半。需要说明的是，这些都是学生团队，因此应把这项结果视为一个有力的信号，而不是确凿的证据。
关于敏捷团队如何进行估算的更广泛综述也得出了相容的结论：主观的专家判断方法占据主导地位，而"计划扑克 + 故事点数"是最常见的组合，但现有文献并没有将某一种技巧评为最准确的方法。（参考文献见下文。）
实际的解读是：如果准确性大致相当，那么就应根据backlog 的规模有多大，以及对某个具体条目而言讨论的价值有多大来做选择。
如何选择
| 技巧 | 工作方式 | 速度 | 讨论程度 | 最适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 计划扑克 | 私密投票、揭晓、讨论 | 较慢 | 高 | 重要或不确定的条目 |
| T 恤尺码估算 | 标注为 XS 到 XL | 快 | 低 | 早期、高层级的估算 |
| 桶分法 | 将卡片归入不同工作量的桶中 | 很快 | 中 | 大型 backlog |
| 亲和估算法 | 按相似性对条目分组 | 很快 | 低到中 | 对庞大、未经整理的 backlog 进行第一轮估算 |
| 点投票法 | 放置点数进行排序 | 很快 | 低 | 估算之前的优先级排序（而非衡量规模） |
| Wideband Delphi | 匿名多轮 + 主持人 | 慢 | 中 | 需要匿名性的高风险场景 |
一条简单的规则：先用一种快速的方法（亲和估算法或桶分法）对大型 backlog 进行整理，然后只把计划扑克用在那些规模大、风险高，或团队存在分歧的条目上。
组合使用多种技巧
大多数团队并不会永远只使用一种技巧，一种常见的流程是：
- 用点投票法把一个庞大的 backlog 缩小到当下真正重要的部分。
- 用亲和估算法或桶分法在一轮快速的过程中，把剩下的条目划分为大致的规模。
- 对剩下为数不多、不确定或存在争议的条目使用计划扑克，因为这些条目值得花时间讨论。
这样既能获得轻量方法的速度，又能获得计划扑克带来的共同理解，而不必花一个小时去对那些显而易见的条目进行投票。对于分布式团队，同样的组合方式依然适用，计划扑克这一步可以实时或异步进行，具体做法参见远程团队计划扑克指南。
常见错误
- 对所有事情都使用计划扑克。 在大型 backlog 上，这种做法太慢了，应该把它留给真正需要讨论的条目。
- 把任何相对规模都当作精确数字。 这些方法都无法精确预测工作量，正如故事点数究竟是什么中所说明的那样，应把它们用于理解工作和粗略预测。
- 把点投票法和估算混为一谈。 点投票法只是对重要性进行排序，并不衡量工作量。
- 在项目中途更换技巧。 混用不同的量表会让你的历史数据和速率失去意义，应始终坚持使用同一种衡量规模的方法。
常见问题
主要的敏捷估算技巧有哪些？
用于衡量规模的有计划扑克、T 恤尺码估算、桶分法、亲和估算法和 wideband Delphi，再加上用于排优先级的点投票法。它们都是按相对工作量而不是确切小时数来衡量工作的。
哪种敏捷估算技巧最准确？
没有哪一种技巧特别突出。一项 2023 年的研究发现，当团队已经熟悉计划扑克、桶分法和亲和估算法之后，这三种方法的准确性大致相当，而更快的方法所花的时间大约只有一半。应根据 backlog 的规模，以及每个条目值得投入多少讨论来做选择。
哪种估算技巧最快？
亲和估算法和桶分法是最快的，因为它们能在一轮之内衡量大量条目。T 恤尺码估算也很快。计划扑克是最慢的，因为每个条目都需要进行一次完整的讨论。
计划扑克和桶分法有什么区别？
计划扑克一次只对一个条目进行投票并逐一讨论，这样做很彻底，但也很慢。桶分法能快速地把大量条目的卡片归入不同的工作量桶中，只在出现分歧时才停下来讨论，因此更适合大型 backlog。
点投票法是一种估算技巧吗？
严格来说不是。点投票法是一种优先级排序方法：每个人把几个点放在最重要的条目上。它最好在估算之前使用，用来决定哪些条目真正值得去衡量规模。
可以把多种估算技巧组合使用吗？
可以，而且大多数团队都是这样做的。典型的流程是：先用点投票法排优先级，再用亲和估算法或桶分法完成快速的第一轮，最后对少数不确定或有争议的条目使用计划扑克。
参考文献
- Poženel, M., Fürst, L., Vavpotič, D. & Hovelja, T. (2023). A comparison of planning poker, the bucket system and affinity estimation. International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering, 33(11n12), 1923-1950（一旦团队熟悉后准确性相近；桶分法和亲和估算法所花时间约为一半）。
- Usman, M., Mendes, E., Weidt, F. & Britto, R. (2014). Effort estimation in agile software development: a systematic literature review. PROMISE 2014（专家判断方法占主导；计划扑克搭配故事点数是最常见的组合）。
- Grenning, J. (2002). Planning Poker or How to Avoid Analysis Paralysis While Release Planning（计划扑克作为 wideband Delphi 的一种更轻量替代方案）。