HJ-Biplot como herramienta de inspección de matrices de datos bibliométricos

The aim of this paper is to demonstrate the usefulness of the HJ-Biplot in bibliometric studies. It is a simple and intuitive display, similar to a scatterplot, but capturing the multivariate covariance structures between bibliometric indicators. Their interpretation does not require specialized statistical knowledge, but merely to know how to interpret the length of a vector, the angle between two vectors and the distance between two points. With this aim, an analysis has been performed of the scientific output of CSIC's own centres as well as of joint centres during the period 2006-2009, in relation to a series of indicators based on impact and collaboration. Biplot methods are graphical representations of multivariate data. Using HJ-Biplot it is possible to interpret simultaneously the position of the centres, represented by dots; indicators, represented by vectors; and the relationships between them. The position of the centres in the context of their area as well as within the overall CSIC is analysed and those centres with a unique behaviour are identified. We conclude that the Humanities and Social Sciences, and Food Science and Technology are the areas with a greater homogeneous pattern in the performance of their centres, while Physics and Agriculture, are more heterogeneous. 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 Agr