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

  • Maia Lima L
  • Maroldi A
  • Silva D
  • et al.
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Abstract

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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Maia Lima, L. F., Maroldi, A. M., Silva, D. V. O. da, Hayashi, C. R. M., & Hayashi, M. C. P. I. (2017). Métricas científicas em estudos bibliométricos: detecção de outliers para dados univariados. Em Questão, 254–273. https://doi.org/10.19132/1808-5245230.254-273

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