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Psychometrika

PsychometrikaSCIESSCI

国际简称：PSYCHOMETRIKA  参考译名：心理测量学

  • 中科院分区

    2区

  • CiteScore分区

    Q1

  • JCR分区

    Q1

基本信息：
ISSN：0033-3123
E-ISSN：1860-0980
是否OA：未开放
是否预警：否
TOP期刊：是
出版信息：
出版地区：UNITED STATES
出版商：Springer US
出版语言：English
出版周期：Quarterly
出版年份：1936
研究方向：数学-数学跨学科应用
评价信息：
影响因子：2.9
H-index：68
CiteScore指数：4.4
SJR指数：2.376
SNIP指数：1.959
发文数据：
Gold OA文章占比：43.35%
研究类文章占比：100.00%
年发文量：42
自引率：0.1
开源占比：0.4
出版撤稿占比：0
出版国人文章占比：0.04
OA被引用占比：0.0778...
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英文简介 期刊介绍 CiteScore数据 中科院SCI分区 JCR分区 发文数据 常见问题

英文简介Psychometrika期刊介绍

The journal Psychometrika is devoted to the advancement of theory and methodology for behavioral data in psychology, education and the social and behavioral sciences generally. Its coverage is offered in two sections: Theory and Methods (T& M), and Application Reviews and Case Studies (ARCS). T&M articles present original research and reviews on the development of quantitative models, statistical methods, and mathematical techniques for evaluating data from psychology, the social and behavioral sciences and related fields. Application Reviews can be integrative, drawing together disparate methodologies for applications, or comparative and evaluative, discussing advantages and disadvantages of one or more methodologies in applications. Case Studies highlight methodology that deepens understanding of substantive phenomena through more informative data analysis, or more elegant data description.

期刊简介Psychometrika期刊介绍

《Psychometrika》自1936出版以来，是一本心理学优秀杂志。致力于发表原创科学研究结果，并为心理学各个领域的原创研究提供一个展示平台，以促进心理学领域的的进步。该刊鼓励先进的、清晰的阐述，从广泛的视角提供当前感兴趣的研究主题的新见解，或审查多年来某个重要领域的所有重要发展。该期刊特色在于及时报道心理学领域的最新进展和新发现新突破等。该刊近一年未被列入预警期刊名单，目前已被权威数据库SCIE、SSCI收录，得到了广泛的认可。

该期刊投稿重要关注点：

Cite Score数据（2024年最新版）Psychometrika Cite Score数据

  • CiteScore：4.4
  • SJR：2.376
  • SNIP：1.959
学科类别 分区 排名 百分位
大类：Mathematics 小类：Applied Mathematics Q1 117 / 635

81%
大类：Mathematics 小类：General Psychology Q2 62 / 216

71%

CiteScore 是由Elsevier(爱思唯尔)推出的另一种评价期刊影响力的文献计量指标。反映出一家期刊近期发表论文的年篇均引用次数。CiteScore以Scopus数据库中收集的引文为基础，针对的是前四年发表的论文的引文。CiteScore的意义在于，它可以为学术界提供一种新的、更全面、更客观地评价期刊影响力的方法，而不仅仅是通过影响因子(IF)这一单一指标来评价。

历年Cite Score趋势图

中科院SCI分区Psychometrika 中科院分区

中科院 2023年12月升级版 综述期刊：否 Top期刊：否
大类学科 分区 小类学科 分区
心理学 2区 PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL 心理学：数学 MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 数学跨学科应用 SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社会科学：数理方法 1区 2区 2区

中科院分区表 是以客观数据为基础，运用科学计量学方法对国际、国内学术期刊依据影响力进行等级划分的期刊评价标准。它为我国科研、教育机构的管理人员、科研工作者提供了一份评价国际学术期刊影响力的参考数据，得到了全国各地高校、科研机构的广泛认可。

中科院分区表 将所有期刊按照一定指标划分为1区、2区、3区、4区四个层次，类似于“优、良、及格”等。最开始，这个分区只是为了方便图书管理及图书情报领域的研究和期刊评估。之后中科院分区逐步发展成为了一种评价学术期刊质量的重要工具。

历年中科院分区趋势图

JCR分区Psychometrika JCR分区

2023-2024 年最新版
按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 25 / 135

81.9%
学科：PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL SSCI Q1 3 / 13

80.8%
学科：SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS SSCI Q1 11 / 67

84.3%
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 30 / 135

78.15%
学科：PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL SSCI Q1 2 / 13

88.46%
学科：SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS SSCI Q1 16 / 67

76.87%

JCR分区的优势在于它可以帮助读者对学术文献质量进行评估。不同学科的文章引用量可能存在较大的差异，此时单独依靠影响因子(IF)评价期刊的质量可能是存在一定问题的。因此，JCR将期刊按照学科门类和影响因子分为不同的分区，这样读者可以根据自己的研究领域和需求选择合适的期刊。

历年影响因子趋势图

发文数据

2023-2024 年国家/地区发文量统计
  • 国家/地区数量
  • USA107
  • Netherlands22
  • GERMANY (FED REP GER)17
  • England12
  • CHINA MAINLAND8
  • Sweden8
  • Italy6
  • Norway6
  • Canada5
  • Belgium3

本刊中国学者近年发表论文

  • 1、Bridging Parametric and Nonparametric Methods in Cognitive Diagnosis

    Author: Ma, Chenchen; de la Torre, Jimmy; Xu, Gongjun

    Journal: PSYCHOMETRIKA. 2023; Vol. 88, Issue 1, pp. 51-75. DOI: 10.1007/s11336-022-09878-2

  • 2、A Bayesian Modeling Approach for Generalized Semiparametric Structural Equation Models

    Author: Xin-Yuan Song, Zhao-Hua Lu, Jing-Heng Cai, Edward Hak-Sing Ip

    Journal: PSYCHOMETRIKA, 2013, Vol.78, 624-647, DOI:10.1007/s11336-013-9323-7

  • 3、A Multicomponent Latent Trait Model for Diagnosis

    Author: Susan E. Embretson, Xiangdong Yang

    Journal: PSYCHOMETRIKA, 2012, Vol.78, 14-36, DOI:10.1007/s11336-012-9296-y

  • 4、A Unified Framework for the Comparison of Treatments with Ordinal Responses

    Author: Tong-Yu Lu, Wai-Yin Poon, Siu Hung Cheung

    Journal: PSYCHOMETRIKA, 2013, Vol.79, 605-620, DOI:10.1007/s11336-013-9367-8

  • 5、A Note on the Linearly and Quadratically Weighted Kappa Coefficients

    Author: Pingke Li

    Journal: PSYCHOMETRIKA, 2016, Vol.81, 795-801, DOI:10.1007/s11336-016-9501-5

  • 6、A New Online Calibration Method for Multidimensional Computerized Adaptive Testing

    Author: Ping Chen, Chun Wang

    Journal: PSYCHOMETRIKA, 2015, Vol.81, 674-701, DOI:10.1007/s11336-015-9482-9

  • 7、Item Response Theory Observed-Score Kernel Equating

    Author: Björn Andersson, Marie Wiberg

    Journal: PSYCHOMETRIKA, 2016, Vol.82, 48-66, DOI:10.1007/s11336-016-9528-7

  • 8、Missing Data Mechanisms and Homogeneity of Means and Variances–Covariances

    Author: Ke-Hai Yuan, Mortaza Jamshidian, Yutaka Kano

    Journal: PSYCHOMETRIKA, 2018, Vol.83, 425-442, DOI:10.1007/s11336-018-9609-x

投稿常见问题

通讯方式：SPRINGER, 233 SPRING ST, NEW YORK, USA, NY, 10013。

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