(untitled) (Pesquisa Brasileira em Ciência da Informação e Biblioteconomia, 2019)
Este artigo apresenta uma nova fórmula de detecção de outliers via Análise Exploratória de Dados, levando em conta a assimetria dos dados, e também estuda o efeito da remoção dos outliers dos dados originais. Aplica-se a fórmula para três conjuntos de dados publicados na literatura de estudos métricos da informação. O primeiro conjunto de dados apresenta cinco outliers inferiores. A média, dos dados agregados, conduz à falsa impressão de que 40 universidades, de um total de 49, estão acima da média. A remoção dos cinco outliers inferiores conduz a uma nova média em que somente 22 universidades estão acima da média. No segundo conjunto de dados há a presença de cinco outliers inferiores e um outlier superior. Neste caso, o outlier superior ameniza o efeito dos outliers inferiores. No terceiro conjunto de dados, detectam-se cinco outliers superiores e um outlier inferior. A média, dos dados agregados, aponta que dez universidades estão acima da média. Removendo-se os seis outliers dos dados originais, encontra-se que 28 universidades estão acima do novo valor da média. Para os três conjuntos de dados analisados o trabalho também demonstra o efeito dos outliers na estimativa intervalar (inferência estatística): a remoção dos outliers gera valores mais representativos tanto para a média como para o desvio padrão da amostra analisada. Portanto, evidencia-se como outliers podem afetar resultados e conclusões nos estudos métricos da informação. Todavia, a fórmula para a detecção de outliers apresenta-se aberta para futuras pesquisas. Palavras-chave: Outliers. Univariados. Bibliometria. Assimetria. Análise Exploratória de Dados. Link: https://seer.ufrgs.br/EmQuestao/article/view/86661/52339