@phdthesis{Schmidt2018,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Felix Schmidt},
  title     = {Fehlerabsch{\"a}tzungen bei bibliometrischen Analysen},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:79pbc-opus-13126},
  pages     = {76},
  year      = {2018},
  abstract  = {Die vorliegende Masterarbeit besch{\"a}ftigt sich mit Fehleranalysen bei bibliometrischen Kennzahlen. Dabei werden die Auswirkungen von Fehlern in der bei der Analyse verwendeten Datengrundlage auf die Ergebnisse untersucht. Dies wird am Beispiel einiger Kennzahlen verschiedenen Typs durchgef{\"u}hrt. Ziel dabei ist es, eine Aussage dar{\"u}ber treffen zu k{\"o}nnen, inwieweit Ergebnisse aus bibliometrischen Analysen durch Fehler in den zugrundeliegenden Zitationsdatenbanken verf{\"a}lscht werden k{\"o}nnen. Als Datengrundlage werden Ausz{\"u}ge aus der Datenbank des Kompetenzzentrums Bibliometrie verwendet. In diese werden statistisch generierte Fehlerkonfigurationen unterschiedlicher Fehlerwahrscheinlichkeiten implementiert und bestimmt, wie stark die daraus resultierenden Kennzahlen schwanken. Eine statistische Analyse der auftretenden Verteilungen erlaubt es dann, Aussagen {\"u}ber die Stabilit{\"a}t der Ergebnisse zu treffen. Dabei werden zwei verschiedene Arten von Fehlern n{\"a}her untersucht. Analysiert wird zun{\"a}chst der h-Index, eine meist f{\"u}r Personen verwendete Kennzahl, die sehr verbreitet ist. Anschlie{\"s}end wird die entwickelte Methodik auf normalisierte Indikatoren angewendet. W{\"a}hrend bei der Untersuchung des h-Index jedoch k{\"u}nstlich generierte Publikationssets fiktiver Autoren verwendet werden, werden die Untersuchungen zu den normalisierten Indikatoren am realen Beispiel der Universit{\"a}t Duisburg-Essen durchgef{\"u}hrt. Insgesamt soll die in dieser Arbeit entwickelte und vorgestellte Methodik einen Ansto{\"s} dazu liefern, dass die Genauigkeit und Aussagekraft der Ergebnisse bibliometrischer Indikatoren genauer hinterfragt und untersucht wird.},
  language  = {de}
}