Métricas científicas em estudos bibliométricos: detecção de outliers para dados univariados
| Autor: | Luís Fernando Maia Lima, Alexandre Masson Maroldi, Dávilla Vieira Odízio da Silva, Carlos Roberto Massao Hayashi, Maria Cristina Piumbato Innocentini Hayashi |
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| Jazyk: | English<br />Spanish; Castilian<br />Portuguese |
| Rok vydání: | 2017 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Em Questão, Vol 23, Iss especial, Pp 254-273 (2017) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 1808-5245 1807-8893 |
| DOI: | 10.19132/1808-5245230.254-273 |
| Popis: | 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: | Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
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