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        基于因子分析的120種自然科學類期刊的綜合評價

        2014-05-02 13:14:18梁鳳鳴侯麗娟
        關鍵詞:評價

        梁鳳鳴,侯麗娟,時 群

        1.泰山學院學報編輯部,山東泰安 271021

        2.泰山學院數(shù)學與統(tǒng)計學院,山東泰安 271021

        3.泰山學院宣傳部,山東泰安 271021

        期刊評價就是通過對學術期刊的發(fā)展規(guī)律和增長趨勢進行量化分析,來發(fā)現(xiàn)并揭示學科文獻數(shù)量在期刊中的分布規(guī)律,為提高學術期刊的綜合評價提供一定參考,同時也可以提高學術期刊的內(nèi)在質(zhì)量,促進學術期刊的健康成長和發(fā)展[1]。

        因子分析是利用降維的思想,由研究原始變量相關矩陣內(nèi)部的依賴關系出發(fā),找出能控制所有變量的少數(shù)幾個隨機變量去描述多個隨機變量之間的相關關系,把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數(shù)幾個綜合因子的多元統(tǒng)計分析方法,每組變量代表一個基本結構,并用一個不可觀測的綜合變量表示,這個基本結構就稱為公共因子[2]。

        因子分析模型是主成分分析的推廣,和主成分分析相比,因子分析更傾向于描述原始變量間的相關關系,因此,因子分析的出發(fā)點是原始變量的相關矩陣。而且,由于因子分析可以使用旋轉技術幫助解釋因子,在解釋方面更有優(yōu)勢[3]。

        1 因子分析的邏輯框架

        (1)選取原始變量,并根據(jù)原始變量求出其相關矩陣,如果相關矩陣中大多數(shù)簡單相關系數(shù)大于0.3,則繼續(xù)進行,如果相關矩陣中大多數(shù)簡單相關系數(shù)小于等于0.3,則放棄,可嘗試其他分析;

        (2)求解公共因子及因子載荷矩陣,計算初始載荷矩陣和公共因子方差,用方差極大法進行正交因子旋轉或斜交因子旋轉,求得正交或斜交因子載荷矩陣;根據(jù)正交或斜交因子載荷矩陣相關系數(shù),確 定公因子[3];

        (3)計算公因子得分和綜合得分,進行深入分析。

        2 實證研究

        2.1 數(shù)據(jù)來源

        本文統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于2012年版《中國期刊引證報告》(擴展版),采用SPSS17 for Windows分析軟件做分析,采用因子分析法對《安徽大學學報》等120種自然科學綜合大學學報中文期刊進行綜合評價,由相關系數(shù)矩陣中的結果可知,原始變量之間有較強的相關性,因此進行因子分析是合適的并給出相關結果。

        2.2 原始數(shù)據(jù)標準化

        為了防止因初始指標量綱不同引起的誤差,首先進行原始數(shù)據(jù)的標準化處理[5]。

        首先建立指標體系和原始矩陣Z,對樣本數(shù)據(jù)進行標準化處理,公式如下:

        其中

        得到標準化矩陣R′,計算變量的簡單相關系數(shù)矩陣R。

        2.3 標準化數(shù)據(jù)分析檢驗

        采用SPSS17.0進行因子分析,還需要進行KMO和Bartlett檢驗,采用SPSS進行數(shù)據(jù)處理之后,得到KMO值為0.794,是符合因子分析的條件的,Bartlett值為2028.514,P<0.000,也通過了統(tǒng)計檢驗,也就是說,采用因子分析法進行評價的條件是具備的。

        表1 旋轉成份矩陣Table1 Rotated component matrix

        通常貢獻率達到 80% 以上就說明了該主因子代表了初始指標的大多數(shù)信息,故采用前3個主成分即m=3進行分析。通過分析得到解釋的總方差,其中前3個主成分的初始特征值均大于1,并且前3個主成分方差的累計貢獻率達到了84.275%,即前3個主成分有較好的代表性,能夠反映原指標84.275%的信息量由于初始主成分意義不明顯,對初始成分矩陣進行方差最大法正交旋轉(表1),經(jīng)5次旋轉后得到比較令人滿意的主成分。由表1可以看出,第1主成分與擴展總被引頻次、擴展引用刊數(shù)、擴展學科影響指標、擴展學科擴散指標、擴展H指數(shù)方面有較高的載荷,說明第1主成分反映了期刊的學科對外擴散程度、文獻被引和影響力方面的信息;第2主成分在擴展影響因子和擴展即年指標有較高的載荷,說明在對其他期刊或者學科的影響力方面有較大的反應;第3主成分在擴展被引半衰期有較高的載荷,而說明第3主成分反映了被其他期刊引用的次數(shù)多少和期刊影響力持久性的信息。

        3 綜合評價

        根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣得出因子得分模型,選取3個因子的方差貢獻率為權數(shù),通過對3個因子得分進行線性加權得出各期刊的綜合得分,并進行排序,具體結果(部分)見表3所示。進行因子綜合得分的模型為:

        其中,F(xiàn)為綜合得分,iF為各因子得分。

        表2 因子綜合得分表(部分)Table 2 Factor composite score(Partial)

        4 結果分析

        本文建立了基于因子分析的期刊影響力模型,此方法可以作為期刊評價的參考指標。從表3可以看出,通常因子綜合得分越大,表明該學報的影響力越大,綜合排名也基本符合了當前發(fā)展的格局。表3中綜合得分,正值說明該學報在120種中文期刊平均發(fā)展水平之上;反之,負值就是處于平均水平之下。排名較前的學報與所在學校的影響力十分不開的。

        (1)第一類是排名靠前的學報,其所屬院校國家重點院校,他們學科門類齊全,師資力量雄厚,科研特色鮮明,國際交流廣泛,因此,學報相應水平就會比較高,如北京大學、安徽大學等。不管是學報還是其所屬院校都是非常積極地開展國際教育交流與合作,與其他地區(qū)的高校和學報建立了校際友好合作關系,進行校際互訪、學生交流、教師進修、專家講學等廣泛的學術交流活動和科研合作;

        (2)第二類為排名中間的學報,其所屬院校為省屬重點大學,具有多個碩士授予點,交流比較廣泛,科研能力較強,具有較強的辦學特色,如長春大學、大連大學等;

        (3)第三類為排名較后的學報,他們所屬院校大部分為2000年前后經(jīng)多所學校合并的新晉本科院校,實行省市共建以省為主的管理體制,不具有碩士學位授予點,對外交流相對較少,而且這類學校數(shù)量較多,競爭壓力很大,高質(zhì)量稿源相對較少,從而限制了學報影響力的提高。

        [1] 俞立平,潘云壽,武夷山.基于因子分析的學術期刊評價指標分類研究[J].圖書情報工作,2009,53(8):146-148

        [2] 何曉群.多元統(tǒng)計分析[M].北京:中國人民大學出版社,2012

        [3] 傅文玥.上市公司績效的灰色因子分析——以中國A股市場信息技術行業(yè)為例[J].云南農(nóng)業(yè)大學學報(社會科學版),2010,4(6):41-46

        [4] 寧連舉,李 萌.基于因子分析法構建大中型工業(yè)企業(yè)技術創(chuàng)新能力評價模型[J].科研管理,2011,32(3):51-58

        [5] 薛 薇.SPSS統(tǒng)計分析方法及應用[M].北京:電子工業(yè)出版社,2004

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