Métricas científicas em estudos bibliométricos: detecção de outliers para dados univariados

Autor: Maia Lima, Luís Fernando, Maroldi, Alexandre Masson, Silva, Dávilla Vieira Odízio da, Hayashi, Carlos Roberto Massao, Hayashi, Maria Cristina Piumbato Innocentini
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2017
Předmět:
Zdroj: Em Questão; v. 23, Edição Especial 5 EBBC, 2017; 254-273
Em Questão
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
ISSN: 1808-5245
1807-8893
Popis: This study presents formulas for detection of outliers for univariate data, taking into consideration the positive as well as the negative asymmetry of data. This new formula is based on the Exploratory Data Analysis and is simulated through the comparison of the outcome of the Exploratory Data Analysis found in statistical text books and statistical software. However, only normal or Gaussian distribution, i.e., symmetric or slightly asymmetric values, are applied. Real data published in two scientific papers on metrics are used for the simulation. For moderate or strong positive (negative) asymmetries, the new formulation detects a lower (higher) quantity of superior outliers. It is important to take into account the existence of outliers in bibliometric data; it is recommended to quantify the influence of outliers in statistical calculation, such as mean and standard deviation. Apresenta fórmulas, para dados univariados, de detecção de outliers que levem em conta a assimetria dos dados, tanto positiva como negativa. A nova formulação, proveniente da Análise Exploratória de Dados, é simulada comparando os resultados com a proposta oriunda da Análise Exploratória de Dados, presente na maioria dos livros-textos de estatística e softwares estatísticos, mas que se aplica somente para distribuições normais ou gaussianas, ou seja, simétricas ou com leve assimetria. Para a simulação, são utilizados dados reais publicados por dois trabalhos na área de métricas científicas. Para assimetrias positivas (negativas) moderadas ou fortes, a nova formulação detecta menor (maior) quantidade de outliers superiores que a proposta clássica. É importante levar em conta a existência de outliers nos dados bibliométricos, pois recomendase quantificar a influência dos mesmos nos cálculos estatísticos, tais como média e desvio padrão.
Databáze: OpenAIRE
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