马丁继续介绍，项目测量指标肯定是为了于项目团队实现项目目标，而不是仅仅统计数据，如果过于看重测量本身，就会对行为产生影响。例如，仅测量项目团队可交付物的输出，会鼓励项目团队专注创建更多数量的可交付物，而不是专注提供更高客户满意度的可交付物。

（一）测量要具有正向引导意义

马丁指出，我们要认识到霍桑效应(Hawthorne effect)和虚荣指标（Vanity metric）。

霍桑效应，指的是在行为现场实验（Field Experiment）中，由于研究对象意识到自己正在被研究，而带来的方法上的人为效应。这种意识导致他们对于数据收集过程这一社会条件作出反应，而不是对于研究者试图研究的实验处理作出反应，我们要警惕与不适当的测量指标相关的危险。

虚荣指标：似乎会显示某些结果但不提供决策所需有用信息的测量指标。比如，测量网站的页面访问量不如测量新访问者的数量有用。

马丁看到统计的研发指标中有一项叫作缺陷密度，其计算逻辑是用研发过程中的BUG数除以代码行数，以计算出每千行代码的平均故障数。他马上严肃的提醒陈恭：“如果用这个指标来考核绩效会有很大的弊端。因为如果想减少缺陷密度的方式，无法是减小分子和增大分母两种途径。增大分母意味着代码行数会变多，所以大家可能会有意无意地把代码写得冗长。而我们明显更提倡优雅而简短的代码，但这个指标带来的隐含倾向是，我们更欢迎那些程序写得冗长的程序员。”

陈恭思索了片刻，马上理解了马丁的意思，他回答：“我们就直接把这个指标取消，因为它不具备正向的引导意义。”

（二）指标要制定临界值

马丁还建议，最好给各种度量指标（如进度、预算、速度和项目特有的其他测量指标）制定临界值，其偏差程度可以取决于团队的风险承受力。理想情况下，项目团队不应等到突破临界值才采取行动。如果可以通过趋势或新信息预测会超过临界值，项目团队就可以主动解决预期的偏差。

（三）数据驱动学习和改进

团队测量和展示数据的目的是学习和改进。为了优化项目绩效和效率，只应测量和报告信息，为了：

（1）使项目团队能够学习。

（2）推动决策。

（3）改进产品或项目绩效的某些方面。

（4）有助于避免问题。

（5）防止绩效下降。

若应用得当，这些测量指标有助于项目团队提高创造商业价值并实现项目目标和绩效目标的能力。