Bedingungen für hohe Publikationsraten von Ländern in hochrangigen internationalen Statistik-Fachzeitschriften

Conditions for high publication rates of countries in high-ranking international statistics journals

Sebastian Szugat (), Ivan Bakhtin, Leo Fechtel, Marc Hüsch, Julian Riehl, Carsten Tegethoff and Christine H. Müller
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Sebastian Szugat: Technische Universität Dortmund
Ivan Bakhtin: Technische Universität Dortmund
Leo Fechtel: Technische Universität Dortmund
Marc Hüsch: Technische Universität Dortmund
Julian Riehl: Technische Universität Dortmund
Carsten Tegethoff: Technische Universität Dortmund
Christine H. Müller: Technische Universität Dortmund

AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, 2017, vol. 11, issue 1, No 4, 33-49

Abstract: Zusammenfassung Der professionelle Umgang mit Daten entwickelt sich in Zeiten von Big Data immer mehr zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor eines Landes. Dieser Artikel thematisiert die Häufigkeit statistischer Publikationen im internationalen Vergleich, welche als Indikator für den Stellenwert von Datenwissenschaften in einem Staat dienen kann. Die durchgeführten Analysen basieren auf der Erfassung von 3657 Artikel aus 16 führenden Statistik-Zeitschriften aus den Jahren 2010 bis 2016. Dabei wird deutlich, dass Deutschland in dieser Hinsicht im Vergleich mit anderen hochentwickelten Ländern bestenfalls mittelmäßig abschneidet. Um dieses Phänomen zu erklären, wurden verschiedene Einflussfaktoren wie die Wirtschaftskraft und der allgemeine Entwicklungsgrad eines Landes analysiert. Einen signifikanten Einfluss hat dabei insbesondere die Verbreitung der Statistik als eigenständiges Fachgebiet in Bildung und Forschung – hier repräsentiert durch den Anteil von Universitäten mit statistischem Fachbereich. Dieser Einfluss bleibt auch für zwei von vier Zeitschriftencluster erhalten, wenn die 16 Zeitschriften bezüglich der Fachbereiche der Autoren geclustert werden. Nur für das ökonometrische und das psychometrische Zeitschriftencluster hat der Anteil von Universitäten mit statistischem Fachbereich keinen signifikanten Einfluss.

Keywords: Anteil von Universitäten mit statistischem Fachbereich; Bruttoinlandsprodukt; Human Development Index; English Proficiency Index; Wilcoxon-Rangsummen-Test; Biplot der Hauptkomponentenanalyse; k-Means-Clusteranalyse; Frequency of universities with a statistic department; Gross domestic product; Human development index; English proficiency index; Wilcoxon rank sum test; Biplot of principal component analysis; k-means clustering (search for similar items in EconPapers)
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Date: 2017
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