基于主成分分析和熵的教育學(xué)期刊學(xué)術(shù)影響力研究
發(fā)布時(shí)間:2019-08-09 來源: 幽默笑話 點(diǎn)擊:
摘要:選取17個(gè)期刊計(jì)量指標(biāo),分析2011年我國教育學(xué)期刊的學(xué)術(shù)影響力。通過主成分分析方法,得到4個(gè)主成分因子。采用熵值法,計(jì)算得到2011年教育學(xué)期刊的學(xué)術(shù)影響力。研究結(jié)果顯示:教育綜合類期刊學(xué)術(shù)影響力最高,高等教育類期刊第二,教育技術(shù)類期刊第三,遠(yuǎn)成職繼類期刊第四,基礎(chǔ)教育類期刊第五!吨袊叩冉逃穼W(xué)術(shù)影響力最高。
關(guān)鍵詞:熵;主成分分析;教育學(xué)期刊;期刊影響力
中圖分類號(hào):G710 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-5727(2016)05-0030-04
教育學(xué)學(xué)術(shù)期刊是教育科學(xué)研究工作者發(fā)表學(xué)術(shù)成果的重要平臺(tái),也是教育科學(xué)研究成果傳播的重要載體。對教育學(xué)學(xué)術(shù)期刊學(xué)術(shù)影響力的評價(jià),是教育科研評價(jià)的重要命題。期刊評價(jià)工作是一項(xiàng)非常復(fù)雜的工作,單一指標(biāo)相對綜合指標(biāo)而言在評價(jià)期刊的學(xué)術(shù)影響力時(shí)缺乏全面性。為了突破單一指標(biāo)的不足,筆者擬選取綜合指標(biāo)對教育學(xué)期刊的學(xué)術(shù)影響力進(jìn)行評價(jià),以期深入了解我國教育類期刊出版狀況。
一、指標(biāo)與方法
。ㄒ唬┲笜(biāo)與數(shù)據(jù)
1.期刊引用計(jì)量指標(biāo)
期刊引用計(jì)量指標(biāo)包括總被引頻次、擴(kuò)散因子、影響因子、即年指標(biāo)、他引率、引用刊數(shù)、學(xué)科影響指標(biāo)、學(xué)科擴(kuò)散指標(biāo)、被引半衰期、H指數(shù)。即年指標(biāo)和被引半衰期兩項(xiàng)指標(biāo)反映期刊時(shí)效性;影響因子反映期刊有用性和顯示度;總被引頻次、他引率、引用刊數(shù)、H指數(shù)反映期刊被使用程度;學(xué)科影響指標(biāo)、擴(kuò)散因子、學(xué)科擴(kuò)散指標(biāo)衡量期刊擴(kuò)散范圍。
2.來源期刊計(jì)量指標(biāo)
來源期刊計(jì)量指標(biāo)包括來源文獻(xiàn)量、平均引文數(shù)、平均作者數(shù)、地區(qū)分布數(shù)、機(jī)構(gòu)分布數(shù)、基金論文比、引用半衰期。來源文獻(xiàn)量、平均引文數(shù)、平均作者數(shù)、地區(qū)分布數(shù)、機(jī)構(gòu)分布數(shù)反映期刊數(shù)量和規(guī)模特征;基金論文比衡量期刊論文獲得資助情況;引用半衰期體現(xiàn)作者利用文獻(xiàn)的新穎度。
上述17項(xiàng)計(jì)量指標(biāo)的具體解釋,詳見《中國科技期刊引證報(bào)告》,本文不再贅述。數(shù)據(jù)來源于2012年《中國科技期刊引證報(bào)告》(擴(kuò)刊版)。選取37種CSSCI教育學(xué)期刊,詳見下頁表1。遠(yuǎn)程教育、成人教育、職業(yè)教育、繼續(xù)教育類期刊簡稱為遠(yuǎn)成職繼類,包括4種;高等教育類包括10種,基礎(chǔ)教育類4種,教育技術(shù)類3種,教育綜合類16種。
。ǘ┭芯糠椒
1.主成分分析方法
從原始多個(gè)指標(biāo)變量變換為少數(shù)幾個(gè)主成分指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)分析方法,主要目的是進(jìn)行數(shù)據(jù)的壓縮與解釋。通過線性變換選出較少個(gè)數(shù)的新變量代替原來較多的變量,并使這些少數(shù)變量盡可能多地保留原來較多變量所反映的信息。
計(jì)算步驟如下:對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理;求出樣本的相關(guān)系數(shù)矩陣;計(jì)算特征值、主成分的貢獻(xiàn)率及累積貢獻(xiàn)率;求出主成分荷載矩陣,選出能反映絕大部分信息(一般方差的累積貢獻(xiàn)率應(yīng)大于80%)的前n個(gè)主成分。
2.熵
。1)計(jì)算第i種期刊在第j項(xiàng)因子占所有期刊因子和的比重:
。2)計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值:
(3)計(jì)算各因子的權(quán)重:為統(tǒng)一化后的權(quán)重系數(shù)。
。4)計(jì)算各期刊的綜合得分:根據(jù)值大小對期刊進(jìn)行排序。
二、教育學(xué)期刊學(xué)術(shù)影響力評價(jià)
為消除期刊計(jì)量指標(biāo)量綱的不同,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。分別按公式(5)和(6)對來源類指標(biāo)、被引類指標(biāo)進(jìn)行處理。
通過SPSS 22軟件進(jìn)行分析,KMO值為0.739(大于0.7),意味著變量間的相關(guān)性較強(qiáng),原有變量適合作因子分析。筆者根據(jù)SPSS軟件計(jì)算結(jié)果進(jìn)行整理,如表2、下頁表3所示。根據(jù)選取主成分特征值大于1 的成分?jǐn)?shù)的原則,提取4個(gè)主成分進(jìn)行分析,對原變量的累計(jì)解釋力達(dá)到80.523%。因此,提取的公因子對原始變量的解釋能力強(qiáng),能夠充分描述學(xué)術(shù)期刊來源指標(biāo)與被引指標(biāo)。通過主成分分析,原來的17個(gè)指標(biāo)被壓縮成4個(gè)指標(biāo)。
總被引頻次、引用刊數(shù)、學(xué)科影響指標(biāo)、擴(kuò)散因子、H指標(biāo)、來源文獻(xiàn)量、機(jī)構(gòu)分布數(shù)、地區(qū)分布數(shù)、基金論文比,在第一主成分上有較高載荷,相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.7以上, 說明第一主成分基本反映了以上9項(xiàng)指標(biāo)的信息。他引率、被引半衰期、平均作者數(shù)、引用半衰期,在第二主成分上相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.6,說明第二主成分主要反映以上4項(xiàng)指標(biāo)信息。影響因子、即年指標(biāo)、平均引文數(shù),在第三主成分上相關(guān)系數(shù)較高,說明第三主成分主要反映這3項(xiàng)指標(biāo)信息。第四個(gè)主成分,主要衡量他引率、擴(kuò)散因子、被引半衰期、學(xué)科擴(kuò)散因子。前三個(gè)主成分基本反映了16項(xiàng)指標(biāo)全部信息(貢獻(xiàn)率占74.1616%),加上第四個(gè)主成分更符合主成分提取的基本要求(大于80%)。
根據(jù)下頁表4可以得到主成分1的表達(dá)式,主成分F2、F3、F4計(jì)算方法同主成分F1。F1=0.137×總被引頻次+0.068×影響因子+0.009×即年指標(biāo)+0.044×他引率+0.137×引用刊數(shù)+0.11×學(xué)科影響指標(biāo)+0.054×學(xué)科擴(kuò)散指標(biāo)+0.017×被引半衰期-0.107×擴(kuò)散因子+0.131×H指標(biāo)-0.126×來源文獻(xiàn)量+0.083×平均引文數(shù)+0.064×平均作者數(shù)-0.091×地區(qū)分布數(shù)-0.119×機(jī)構(gòu)分布數(shù)+0.089×基金論文比+0.022×引用半衰期。
將主成分F1~F4代入公式(1)-(3),計(jì)算得到四個(gè)主成分因子的權(quán)重系數(shù),如下頁表5所示。通過公式(4)計(jì)算得到37種期刊得分,如表6所示?梢园l(fā)現(xiàn),第一主成分因子權(quán)重最高,值為0.3102。第二、第三、第四主成分因子權(quán)重分別為0.2263、0.2297、0.1938,四個(gè)主成分因子權(quán)重依次降低。
從期刊分類來看,其平均得分,教育綜合類16種期刊為0.03,高等教育類10種期刊為0.029,教育技術(shù)類3種期刊為0.025,遠(yuǎn)成職繼類4種期刊為0.021,基礎(chǔ)教育類4種期刊為0.020。教育綜合類期刊總體學(xué)術(shù)影響力最高,教育技術(shù)類期刊居中,基礎(chǔ)教育類期刊學(xué)術(shù)影響力最低。
相關(guān)熱詞搜索:教育學(xué) 成分 影響力 期刊 學(xué)術(shù)
熱點(diǎn)文章閱讀