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

Luís Fernando Maia Lima, Alexandre Masson Maroldi, Dávilla Vieira Odízio da Silva, Carlos Roberto Massao Hayashi, Maria Cristina Piumbato Innocentini Hayashi

Resumo


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.


Palavras-chave


Outliers. Análise Exploratória de Dados. Assimetria. Bibliometria. Univariado.

Texto completo:

PDF


DOI: https://doi.org/10.19132/1808-5245230.254-273



Em Questão | ISSN 1808-5245 | EQ no Facebook | EQ no Google Scholar

Classificação Qualis: A2 - Comunicação e Informação; B2 - Ciências Ambientais; B3 - Administração, Ciências Contábeis e Turismo; B4 - Sociologia; B5 - Engenharias I.

Programa de Pós-graduação em Comunicação  | Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Rua Ramiro Barcelos, 2705, sala 519 | CEP 90035-007 | Porto Alegre, RS, Brasil | Fone: (51) 3308 2141| E-mail: emquestao @ufrgs.br 

Membro da Associação Brasileira de Editores Científicos 

Signatária do San Francisco Declaration on Research Assessment (DORA)