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关于学术期刊相关论文范例,与基于因子的学术期刊评价指标分类相关论文的格式
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40;指标或小类再聚成一类,如此循环,每次都少一类,直到最后只有一大类为止.越是后来合并的类,距离就越远.采用SPSS15.0进行数据处理,选择组内联系最大法(within-groupslinkage),结果见图1.总被引频次(x1)与学科扩散因子(X5)被划为一类,都是期刊影响力的指标；影响因子(x7)与即年指标(X8)被划为一类,还是期刊影响力的指标.在此基础上将以上4个指标划为一类,是可以解释的.然后以此为基础,依次增加平均引文数(X11)、海外论文比(X14)、基金论文比(X9)、学科影响指标(X4),关联性相对较弱,如平均引文数与期刊的影响力关系并不是很大,海外论文比和基金论文比与期刊影响力有一定关系,但基于聚类分析的角度,似乎又比较远.平均作者数(10)和引用半衰期(12)被分为一类,几乎无法从理论上找到这种关系,在此基础上又和扩散因子()(3)聚类,更是无法解释.
被引半衰期(x6)和地区分布数(X13)被分为一类,从理论上也无法解释,在此基础上和他引率(x2)聚类,也无法解释.
由于期刊评价指标的特殊性,如果采用聚类分析对指标进行分类,结果可能是不能令人信服的,本文是基于大量数据分析得出的结论,应该是比较可靠的.
4.2 因子分析分类
同样采用SPSS15.0进行因子分析,首先进行KMO与Bartlett检验.KMO是对样本充分度进行检验的指标,一般要大于0.5.本文采用SPSS进行数据处理,KMO值为0.680,也就是说,符合因子分析的条件；Bartlett值为3319.828,P<0.000,也就是说,相关矩阵不是一个单位矩阵,可以进行因子分析.换句话说,期刊评价采用因子分析的条件全部具备.前4个因子的累计贡献率为67.49％,离一般学者认为的80％有一定差距,如果采用因子分析进行评价也许不太合适,但本文重点进行指标分类,因此这无关紧要(见表2).
本文出处 http://www.sxsky.net/zhengzhi/050915225.html
第一因子是总被引频次(x1)、学科影响指标(x4)、学科扩散因子(x5)、影响因子(x7)、地区分布数(X13),前4个指标都是与被引相关的指标,可以用影响力加以概括,地区分布数也是影响力的一种体现,影响力越大,论文地区分布越广.
第二因子包括基金论文比(X9)、平均作者数(XIO)、平均引文数(X11)、海外论文比(X14)、即年指标(x8)、前4个指标都是期刊特征指标,即年指标比较特殊,在第一因子中的系数为0.34,说明它也是影响力指标；在第四因子中的系数为0.424,第四因子包括引用半衰期和被引半衰期,也与引用相关,但第二因子系数最大,为0.531,所以认为其是期刊特征指标.
第三因子包括他引率(x2)和扩散因子(x3),也与被引相关,是影响力的体现,因此可以将第三因子和第一因子合并.
第四因子包括被引半衰期(x6)和引用半衰期(X12),它其实主要反映的是期刊的时效性情况,因为引用半衰期较短的论文,一般比较新,其参考文献也相对较新
因此,根据以上分析,可以将学术期刊指标分类如下：①影响力指标：总被引频次(x1)、他引率(x2)、扩散因子(x3)、学科影响指标(X4)、学科扩散因子(x5)、影响因子(x7)、地区分布数(X13)；②期刊特征指标：即年指标(x8)、基金论文比(x9)、平均作者数(XIO)、平均引文数(x11)、海外论文比(X14)；③时效性指怀：被引半哀期(x6)和引用半衰期(X12).
5结论
由于学术期刊指标的特殊性,部分指标的分类往往比较模糊.研究结果表明,聚类分析作为一种公认的分类方法,在期刊评价指标分类中并不适用.因子分析由于解释力较强,为学术期刊指标分类提供了一种较好的方法.当然,在指标分类中完全根据数据说话是不完善的,可以根据具体情况在因子分析的基础上进一步进行整合.
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