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

Autores

  • Luís Fernando Maia Lima Fundação Universidade Federal de Rondônia, Departamento de Economia.
  • Alexandre Masson Maroldi Fundação Universidade Federal de Rondônia, Departamento de Biblioteconomia.
  • Dávilla Vieira Odízio da Silva Instituto Federal do Amazonas Campus Lábrea
  • Carlos Roberto Massao Hayashi Universidade Federal de São Carlos Departamento de Ciência da Informação
  • Maria Cristina Piumbato Innocentini Hayashi Universidade Federal de São Carlos Departamento de Ciência da Informação

DOI:

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

Palavras-chave:

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

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.

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Biografia do Autor

Luís Fernando Maia Lima, Fundação Universidade Federal de Rondônia, Departamento de Economia.

Doutor em Engenharia Civil (USP).

Alexandre Masson Maroldi, Fundação Universidade Federal de Rondônia, Departamento de Biblioteconomia.

Doutorando em Educação (UFSCAR).

Dávilla Vieira Odízio da Silva, Instituto Federal do Amazonas Campus Lábrea

Graduada em Biblioteconomia.

Carlos Roberto Massao Hayashi, Universidade Federal de São Carlos Departamento de Ciência da Informação

Doutor em Educação (UFSCAR).

Maria Cristina Piumbato Innocentini Hayashi, Universidade Federal de São Carlos Departamento de Ciência da Informação

Doutora em Educação (UFSCAR) e Bolsista em Produtividade em Pesquisa CNPQ.

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Publicado

2017-01-27

Como Citar

MAIA LIMA, L. F.; MAROLDI, A. M.; SILVA, D. V. O. da; HAYASHI, C. R. M.; HAYASHI, M. C. P. I. Métricas científicas em estudos bibliométricos: detecção de outliers para dados univariados. Em Questão, Porto Alegre, v. 23, p. 254–273, 2017. DOI: 10.19132/1808-5245230.254-273. Disponível em: https://www.seer.ufrgs.br/index.php/EmQuestao/article/view/68030. Acesso em: 25 jun. 2022.

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