Em Questão (Jan 2017)

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

DOI
https://doi.org/10.19132/1808-5245230.254-273
Journal volume & issue
Vol. 23, no. especial
pp. 254 – 273

Abstract

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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.

Keywords