HJ-Biplot como herramienta de inspección de matrices de datos bibliométricos
El objetivo de este trabajo es poner de manifiesto la utilidad del HJ-Biplot en los estudios bibliométricos. El HJ-Biplot es una representación intuitiva y sencilla, similar a un diagrama de dispersión, pero que captura las estructuras de covariación multivariantes entre los indicadores bibliométric...
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| Tipo de documento: | artigo |
| Data de publicação: | 2013 |
| País: | España |
| Recursos: | Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) |
| Repositório: | DIGITAL.CSIC. Repositorio Institucional del CSIC |
| OAI Identifier: | oai:digital.csic.es:10261/75986 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/10261/75986 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | HJ-Biplot Análisis multivariantes Bibliometría Colaboración científica CSIC |
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HJ-Biplot como herramienta de inspección de matrices de datos bibliométricosDíaz-Faes, Adrián A.González-Albo, BorjaGalindo, María PurificaciónBordons, MaríaHJ-BiplotAnálisis multivariantesBibliometríaColaboración científicaCSICEl objetivo de este trabajo es poner de manifiesto la utilidad del HJ-Biplot en los estudios bibliométricos. El HJ-Biplot es una representación intuitiva y sencilla, similar a un diagrama de dispersión, pero que captura las estructuras de covariación multivariantes entre los indicadores bibliométricos. Su interpretación no requiere conocimientos estadísticos especializados, basta con saber interpretar la longitud de un vector, el ángulo entre dos vectores y la distancia entre dos puntos. Con este fin, se analiza la actividad científica de los centros propios y mixtos del CSIC durante el período 2006-2009 mediante una serie de indicadores de colaboración e impacto científico. Utilizando un HJ-Biplot es posible interpretar simultáneamente la posición de los centros, representados por puntos; de los indicadores, representados mediante vectores; y de las relaciones entre ambos, en el plano con mayor capacidad informativa. Esto nos permite analizar la situación de cada centro en el contexto de su área y en el contexto general del CSIC e identificar aquéllos que muestran un comportamiento singular. Se concluye que las áreas de Humanidades y Ciencias Sociales y Ciencia y Tecnología de Alimentos son las más homogéneas en el comportamiento de sus centros, mientras que Físicas y Agrarias, muestran la mayor heterogeneidad.Peer reviewedConsejo Superior de Investigaciones Científicas (España)201320132013info:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://hdl.handle.net/10261/75986reponame:DIGITAL.CSIC. Repositorio Institucional del CSICinstname:Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)Españolhttp://dx.doi.org/10.3989/redc.2013.1.988info:eu-repo/semantics/openAccessoai:digital.csic.es:10261/759862026-05-22T06:33:51Z |
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El objetivo de este trabajo es poner de manifiesto la utilidad del HJ-Biplot en los estudios bibliométricos. El HJ-Biplot es una representación intuitiva y sencilla, similar a un diagrama de dispersión, pero que captura las estructuras de covariación multivariantes entre los indicadores bibliométricos. Su interpretación no requiere conocimientos estadísticos especializados, basta con saber interpretar la longitud de un vector, el ángulo entre dos vectores y la distancia entre dos puntos. Con este fin, se analiza la actividad científica de los centros propios y mixtos del CSIC durante el período 2006-2009 mediante una serie de indicadores de colaboración e impacto científico. Utilizando un HJ-Biplot es posible interpretar simultáneamente la posición de los centros, representados por puntos; de los indicadores, representados mediante vectores; y de las relaciones entre ambos, en el plano con mayor capacidad informativa. Esto nos permite analizar la situación de cada centro en el contexto de su área y en el contexto general del CSIC e identificar aquéllos que muestran un comportamiento singular. Se concluye que las áreas de Humanidades y Ciencias Sociales y Ciencia y Tecnología de Alimentos son las más homogéneas en el comportamiento de sus centros, mientras que Físicas y Agrarias, muestran la mayor heterogeneidad. |
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