TY - JOUR AU - Maia Lima, Luís Fernando AU - Maroldi, Alexandre Masson AU - Silva, Dávilla Vieira Odízio da AU - Hayashi, Carlos Roberto Massao AU - Hayashi, Maria Cristina Piumbato Innocentini PY - 2017/01/27 Y2 - 2024/03/29 TI - Métricas científicas em estudos bibliométricos: detecção de outliers para dados univariados JF - Em Questão JA - EQ VL - 23 IS - 0 SE - Artigo DO - 10.19132/1808-5245230.254-273 UR - https://seer.ufrgs.br/index.php/EmQuestao/article/view/68030 SP - 254-273 AB - <p>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.</p> ER -