学术期刊评价指标结构研究_基于结构方程模型_程慧平

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结构方程模型在教育科研中的应用研究

结构方程模型在教育科研中的应用研究摘要：结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）是一种多变量统计分析方法，通过构建观察指标与潜在变量之间的关系模型，揭示变量之间的复杂关系。

在教育科研领域，结构方程模型被广泛应用于测量模型和结构模型的构建与验证，帮助研究者深入理解教育现象背后的机制，提供科学的研究依据与决策支持。

本文将回顾结构方程模型在教育科研中的应用现状，并探讨其在未来的发展方向。

一、引言近年来，教育科研发展迅猛，研究者们对于教育现象的深入研究需求不断增加。

传统的统计方法往往只关注单一变量之间的关系，缺乏全面理解复杂教育现象的能力。

结构方程模型的引入为教育科研提供了一种多变量统计分析方法，能够探索教育现象背后的机制，帮助研究者更好地理解和解释研究结果。

二、结构方程模型的基本原理结构方程模型是一种将测量模型和结构模型相结合的统计方法。

测量模型用于描述观察指标与潜在变量之间的关系，结构模型则描述潜在变量之间的关系。

结构方程模型可以通过估计参数来验证模型拟合度，并推断变量之间的关系。

三、结构方程模型在教育科研中的应用1. 测量模型构建与验证在教育科研中，研究者常常需要构建各种问卷调查表或测验来评估学生的各种特征和能力。

结构方程模型可以帮助研究者验证这些观察指标与潜在变量之间的关系，评估问卷或测验的信度与效度。

2. 教育政策效果评估对于教育政策的制定和落实，需要科学的评估方法来判断政策的效果。

结构方程模型可以解析多个变量之间的复杂关系，帮助研究者评估教育政策对学生学习成绩、学习动力等因素的影响，为政策制定者提供决策依据。

3. 学生学业发展路径分析学生学业发展路径是一个复杂而多样的过程，涉及到诸多因素的相互作用。

结构方程模型可以将学生的背景特征、家庭环境、学习动机等变量纳入到分析中，帮助研究者解析学生学业发展的路径和影响因素。

4. 教育质量评估教育质量评估是教育科研中的重要领域之一。

我国学术期刊评价体系服务期刊发展刍议

ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｏｕｒｎａｌｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｓｅｄａｔａｂａｓｅｓａｒｅｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｏｆｅａｃｈｏｔｈｅｒｂｕｔｔｈｅｉｒｉｏｕｒｎａｌ
重过大等，评价活动被扭曲等功能异化问题逐渐显现。通过分析现有期刊评价体系中存在的问题和风险，如 “ 市
场 ”目的性较强、利用学术期刊评价结果来 “ 操刀”学术评价过程等，对我国期刊评价体系提出一些建议和意见，
以期对优化我国学术期刊评价体系有所借鉴，推动学术期刊健康、有序地发展。
我国学术期刊评价体系服务期刊发展刍议
占莉娟王婉洁林松清
（《武汉交通职业学院学报》编辑部，武汉，４３００６５）（《国际煤炭科学技术学报（英文版）》编辑部，北京，１０００１３）（《岩石力
学与岩土工程学报（英文版）》编辑部，武汉，４３００７１）
［摘
要］通过梳理我国９个期刊数据库，研究其对我国科技期刊发展所产生的影响。结果表明，９个数据库
之间相对独立，数据样本差距较大，数据遴选方法和评价结果有一定差异，其学术导向性有待商榷。结果还显示，我国学术期刊评价体系中存在一些评价指标滞后于学术期刊发展的情况，如载文量、基金论文比等指标权
ｒｅｓｐｅｃｔｔｏｔｈｅｊｏｕｒｎａｌｅｖａｌｕａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ．ＳｏｔｈｅｉｒａｃａｄｅｍｉｃｇｕｉｄａｎｃｅｉＳｓｏｍｅｗｈａｔｂｅｉｎｇｄｅｂａｔｅｄ．Ｔｈｅ

农村人居环境系统优化路径研究——基于结构方程模型的实证分析

农村人居环境系统优化路径研究——基于结构方程模型的实证分析孙慧波;赵霞【期刊名称】《北京航空航天大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2018(031)003【摘要】农村人居环境日趋恶化是一个不争的事实.优化农村人居环境,建设美丽宜居的乡村,是各级政府当前亟待改进的一项重要任务,也是广大农民的迫切需求.从农户的视角出发,建立起农村人居环境系统的理论分析框架,把农村人居环境划分为人居硬环境和人居软环境两部分,并通过对北京、河北两地区的实地调研,采用结构方程模型,探讨农村人居环境系统的优化路径.研究结果表明:农民对于农村人居环境质量的评价普遍较差,农村人居环境改善迫在眉睫;在农村人居环境系统优化的过程中,农村人居硬环境的优化应以农村环境卫生为重点,而对于农村人居软环境的优化应以农村社会服务为重点.未来在优化农村人居环境的过程中,应抓住重点,先主后次逐步有效地提高农村人居环境质量.【总页数】9页(P70-77,97)【作者】孙慧波;赵霞【作者单位】中国农业大学经济管理学院, 北京100083;中国农业大学经济管理学院, 北京100083【正文语种】中文【中图分类】F205【相关文献】1.硕士学位论文质量的影响因素及其提升路径研究——基于结构方程模型的实证分析 [J], 肖华茵;肖新成2.影响农村留守儿童学习能力发展的学校因素研究——基于结构方程模型的实证分析 [J], 赵可云;赵雪梅;黄雪娇;梁海青3.影响农村留守儿童学习能力发展的学校因素研究——基于结构方程模型的实证分析 [J], 赵可云; 赵雪梅; 黄雪娇; 梁海青4.基于农户主体性视角的农村人居环境整治路径研究 [J], 史磊;任文豪5.农村人居环境整治的运作困境与优化路径研究——基于广东省"三清三拆三整治"的调查分析 [J], 陶虹伊;冯慧琳;文嵘鸿;曾旖澄;杨婉琦;杨志栋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

学术期刊评价指标结构研究_基于结构方程模型_程慧平

0引言
学术期刊是传播科学技术成果、展示科技发展水平的重要平台。一个国家的科学技术发展水平轨迹，可以从其创办的科技期刊的数量和质量上反映。促进学术期刊的健康发展，对于促进知识创新、科技成果转化，推动社会科技进步发挥着不可替代的作用。学术期刊评价主要包括：指标选取、评价方法两个方面。自布拉德福开创期刊评价先河，研究者们都在努力探索
观测变量的因子载荷大于一级指标二级指标变量名一级指标二级指标变量名影响因子来源期刊计量指标平均引文数平均作者数基金论文比来源文献量期刊引用即年指标计量指标学科影响指标影响因子544即年指标544学科影响指标544总被引频次544扩散因子544平均引文数544平均作者数544基金论文比544来源文献量544学术期刊评价指标结构研究115最低可接受水平经因子分析验证就整体而言具有良好的收敛效度
Yt
=
Xt － min（ Xt） max（ Xt）－ min（ Xt）
（ 1）
数据经标准化处理后，消除指标不同量纲和计量
单位的影响，数据均在 0 ～ 1 之间，对数据进行描述统
计分析，如表 2 所示：
表 2 变量描述统计量
N 最小值最大值平均数标准偏差变异数
X1 影响因子 X2 即年指标
1 指标选择及资料来源
1．1 指标选择学术界采用计量指标来评价期刊的质量和学术水准。影响因子、即年指标、基金论文比、扩散因子等参考指标众多。《中国科技期刊引证报告》将评价指标分为期刊引用计量指标和来源期刊计量指标。期刊引用计量指标主要显示该期刊被读者使用和重视的程度，以及在科学交流中的地位和作用。来源期刊计量指标主要描述了该期刊的学术水平、编辑状况和科学交流程度。以上两类指标都是对评价期刊的重要依据。经反复试验，去掉了严重偏离正态分布的指标，最终选取了鉴别能力强、可信度高的指标，包括： 5 个期刊引用计量指标（影响因子、即年指标、学科影响指标、总被引频次、扩散因子）和 4 个来源期刊计量指标（平均引文数、平均作者数、基金论文比、来源文献量）。其中期刊引用计量指标、来源期刊计量指标为一级指标，二者所包含的 9 个指标为二级指标，如表 1 所示：

社交媒体用户隐私披露意愿影响因素模型及实证研究

社交媒体用户隐私披露意愿影响因素模型及实证研究本文系国家自然科学基金青年项目“面向个人用户的云存储服务使用行为机理及安全风险控制研究”（项目编号：７１６０３０７５）研究成果之一。

１　引言社交媒体是一个开放的交互平台，用户在平台分享自己的想法，浏览他人的动态，并进行实时交流互动［１］。

随着社交媒体的普及，隐私披露行为已成为社交媒体用户记录生活、塑造形象的一种常用社交方式。

用户通过向其他用户或是社交媒体平台披露隐私信息，收获更为理想的社交关系或个性化的服务，以满足自身需求。

然而，社交媒体用户频繁的隐私披露行为，也为隐私信息的非法利用提供了条件。

隐私安全问题在社交媒体领域日益显著，《２０１８年诺顿ＬｉｆｅＬｏｃｋ网络安全调查报告》显示，有７７％的社交媒体用户，为保护个人隐私信息而限制个人的信息分享行为［２］。

用户的隐私披露作为一种社交媒体信息分享行为，也受制于社交媒体隐私安全问题。

然而用户的隐私披露行为，是社交媒体平台可持续发展不可或缺的部分。

如何维持社交媒体用户的隐私披露意愿，成为社交媒体服务商亟需解决的问题。

同时，维护用户合理的隐私披露权利，也是构建和谐网络环境的重要环节。

因此，本研究将回答以下问题：社交媒体用户隐私披露的意愿会受到哪些因素影响，这些因素将如何影响用户隐私披露意愿？为了回答上述问题，笔者从理性和感性双因素视角出发［３］，构建社交媒体用户隐私披露意愿研究模型。

从理性因素视角研究用户在经过有意识、系统的深层次思考后产生的隐私披露意愿，主要考察隐私风险、隐私关注和隐私控制３个变量的影响。

此外，本文创新性地加入感性因素视角，考察用户依赖直觉的浅层次思考后产生的隐私披露意愿，主要引入社交媒体信任、角色压力、习惯３个变量。

微信作为中国使用最为广泛的社交媒体，是基于熟人关系建立的强关系社交媒体，在为用户提供信息交互服务的同时，也带来了潜在的隐私泄漏风险［４］。

因此，笔者以微信为研究对象，通过偏最小二乘结构方程模型方法（ＰＬＳＳＥＭ）验证研究模型中假设是否成立，探究社交媒体用户隐私披露意愿影响因素之间的内在作用机理。

结构方程模型书籍

结构方程模型书籍（原创版）目录1.结构方程模型概述2.结构方程模型书籍推荐3.结构方程模型在实际应用中的重要性正文结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称 SEM）是一种广泛应用于社会科学领域的统计分析方法，主要用于研究变量之间的关系，以及构建理论模型。

这种方法不仅可以处理观测数据，还可以处理潜在变量（即无法直接观测到的变量）。

结构方程模型通过一系列的方程来描述变量之间的关系，并通过拟合优度指标来评估模型与数据的契合程度。

对于对结构方程模型感兴趣的读者，以下几本书籍值得推荐：1.《结构方程模型：理论与应用》（作者：陈晓鸥）这本书详细介绍了结构方程模型的基本理论和方法，并结合实际案例，讲解了如何应用结构方程模型进行数据分析。

2.《结构方程模型：从入门到精通》（作者：张志杰）这本书以实际案例为主线，逐步引导读者掌握结构方程模型的分析方法，同时，书中还提供了相应的软件操作技巧。

3.《结构方程模型：建模、拟合与应用》（作者：李志文）这本书从模型构建、数据收集、模型拟合、模型评估等方面，系统地阐述了结构方程模型的应用过程，并附有案例和软件操作指导。

结构方程模型在实际应用中具有重要意义。

例如，在教育研究领域，它可以用来分析学生的学习成绩与学习动机、学习策略等因素之间的关系；在市场调查领域，它可以用来分析消费者的购买行为与产品品质、价格、广告等因素之间的关系。

通过应用结构方程模型，我们可以更准确地了解变量之间的因果关系，从而为实际问题提供有效的解决方案。

总之，结构方程模型是一种具有广泛应用价值的统计分析方法。

对于相关领域的研究者，掌握结构方程模型的方法和技巧，将有助于提高研究的科学性和准确性。

本刊被评为“RCCSE中国核心学术期刊(A)”

本刊被评为“RCCSE中国核心学术期刊(A)”
无
【期刊名称】《工程设计学报》
【年(卷),期】2022(29)2
【摘要】在2020年推出的《中国学术期刊评价研究报告》(第6版)中,《工程设
计学报》被评为“RCCSE中国核心学术期刊(A)”。

本刊已连续6届被评为“RCCSE中国核心学术期刊(A)”。

在全国94种机械工程类科技期刊中,《工程设计学报》排名第9位。

【总页数】1页(P246-246)
【作者】无
【作者单位】杭州电子科技大学中国科教评价研究院(CASEE);武汉大学中国科学评价研究中心(RCCSE);武汉大学图书馆
【正文语种】中文
【中图分类】G23
【相关文献】
1.中国学术期刊评价研究报告》出版本刊被评为"RCCSE中国核心学术期刊"
2.本刊被评为“RCCSE中国核心学术期刊(A)”
3.本刊被评为“RCCSE中国核心学术期刊(A)”
4.本刊被评为RCCSE中国核心学术期刊“课程·教材·教法”被评为“明珠奖”特色栏目
5.本刊被评为“RCCSE中国核心学术期刊(A)”
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结构方程模型在抽样检验中的应用及案例介绍

结构方程模型在抽样检验中的应用及案例介绍引言结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是一种统计方法，用于估计和验证变量之间的关系以及模型的适配度。

它将测量模型和结构模型相结合，既可以分析变量之间的因果关系，也可以评估模型的适配度。

在抽样检验中，结构方程模型广泛应用于不同领域，如社会科学、教育研究、生物医学等。

本文将介绍结构方程模型在抽样检验中的应用，并通过案例分析加深理解。

结构方程模型结构方程模型是一种基于协方差矩阵的多变量分析方法，用于测量和估计潜变量之间的关系。

它包括两个部分：测量模型和结构模型。

测量模型是用于测量潜变量的可观测指标的模型。

它采用观测数据，并根据潜在的隐变量构建指标。

测量模型通过指标的共变异来估计潜变量的值，并为结构模型提供输入。

结构模型用于描述潜变量之间的关系。

它通过路径系数表示变量之间的直接或间接影响关系，并可以通过模型拟合指标（如χ^2拟合度检验、RMSEA）评估模型的适配度。

结构方程模型在抽样检验中的优势相比传统的统计方法，结构方程模型在抽样检验中具有以下优势：1.模型估计和测试：结构方程模型能够同时估计和测试测量模型和结构模型，提供对模型的全面评估。

2.潜变量的估计和解释：结构方程模型能够估计潜变量的值，并探索潜变量之间的关系，从而更全面地理解研究对象。

3.模型适应度评估：结构方程模型提供了多种指标用于评估模型的适应度，包括χ^2拟合度检验、比较拟合指数（CFI）、根均方误差估计（RMSEA）等。

4.变量的建模：结构方程模型能够处理多变量的复杂关系，并提供灵活的变量建模方法。

案例介绍：教育领域中的结构方程模型应用在教育研究中，结构方程模型被广泛应用于理解学生学业成绩的影响因素。

以下是一个关于学业成绩的结构方程模型案例。

研究研究目的是探索学生的学业成绩与多个影响因素之间的关系。

研究假设包括学习动机、学习时间、学习策略和社会支持对学业成绩有直接或间接的影响。

毕业论文写作中的结构方程模型

毕业论文写作中的结构方程模型在毕业论文写作中，结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是一种被广泛应用的统计方法，用于研究和验证潜在变量之间的关系。

它既可以被用来检验理论模型的拟合度，也可以用来探究因果关系和路径分析。

本文将介绍结构方程模型的基本原理和应用步骤，并探讨在毕业论文中如何恰当地使用结构方程模型进行分析。

一、引言结构方程模型是一种多变量分析方法，它结合了因子分析和回归分析的思想，可以同时考虑多个变量之间的关系。

在毕业论文中，使用结构方程模型可以帮助研究者验证研究假设、检验理论模型并解释变量之间的关系，从而提高研究的科学性和可靠性。

二、结构方程模型基本原理结构方程模型以观测变量和潜在变量为研究对象，通过测量变量之间的协方差来探究它们之间的因果关系和拟合度。

结构方程模型主要包括测量模型和结构模型两部分。

1. 测量模型测量模型用于衡量潜在变量，将潜在变量转化为观测变量。

通过构建指标和因子之间的关系，研究者可以将潜在变量的实质含义转化为可观察的测量指标。

通常，测量模型是由指标和潜在变量之间的回归方程构成的。

2. 结构模型结构模型用于描述变量之间的因果关系和路径分析。

通过揭示变量之间的直接和间接关系，结构模型能够帮助研究者验证理论模型的拟合度，并为进一步研究提供有效的因果解释。

三、使用结构方程模型的步骤在毕业论文中使用结构方程模型进行分析，通常可以按照以下步骤进行。

1. 确定研究目的和研究假设在使用结构方程模型之前，研究者需要明确论文的研究目的和研究假设。

根据研究目的和假设，确定需要测量和分析的变量，并建立相应的理论模型。

2. 收集和准备数据为了进行结构方程模型的分析，研究者需要收集相关的数据，并进行数据的预处理和准备工作。

包括数据的清洗、缺失值的处理、变量的标准化等。

3. 构建测量模型根据理论模型中的潜在变量和指标，构建测量模型。

通过测量模型可以将潜在变量转化为观测变量，并对观测变量之间的关系进行检验。

试论人文社会科学学术期刊评价体系指标的构建与生成流程设计

收稿日期：叭ＯＯ一８２ — ６Ｏ
试论人文社会科学学术期刊评价体系指标的构建与生成程设计
王奕
（南京特殊教育职业技术学院图书馆，江苏南京，１０８２０３）摘要：综述了我国人文社会科学学术期刊评价体系的指标现状，构建了一个全新的
在人文社会科学学术期刊评价体系研究巾，比较早地探讨
我国目前期刊评价研究状况，分析过去期刊评价指标对当今人文社会科学期刊评价的不适应性，并根据引文索引的特征，提出
一
了价值含量指标、创新程度指标和规范完备性指标的内涵㈦。
２人文社会科学学术期刊评价体系的指标构成
观测指标属定性指标，下设３个三级指标，首先保证政治标准在指标体系中的定位，编辑出版指标下设审稿方式、编辑水
人文社会科学学术期刊评价指标体系
办的《新华文摘》巾国社会科学院主办的《、中国社会科学
文摘》中国人民大学主办的《刊复印资料》、报以及上海师
指标，放弃和调整一批指标的地位，鉴一些新的理论和观点，借初步构建一个具有人文性、技术性、瞻性、前人性化的指标系统
和新的评价指标体系（图１。见）
２２指标构建研究．
２２１观测指标研究．．
参考文献［］人文社会科学学术期刊评价体系的指标分２把
１１几种有代表性的评价指标体系的研究及论述．
价、读者评价）。在编辑出版水平指标下设９个指标（审稿方式、栏目设置、编辑水平、校对质量、排版规范、装帧设计、印装水平、发表时差、发行量）。任全娥女士还从宏观角度从３个层次提出

结构方程模型简介

很好，但是这些指标都不是统计值，因此没有统计检验来确认两个模型之间的差异是否显著。在应用时，先估计每个模型，将它们按其中一个指标进行比较，然后选择其中值最小的模型。
2024/6/27
26
模型修正
改变测量模型，增加新的结构参数设定某些误差项相关限制某些结构参数
2024/6/27
27
实际使用
恰好识别——当一个模型中的参数都是识别
的并且没有一个是过度识别的，那么这个模型就是恰好识别的
不可识别——模型中至少有一个不可识别的
参数
2024/6/27
12
模型识别：不可识别的原因
模型能否识别并不是样本的问题原因： 1、自由度少 2、因子之间的相互作用，即双向作用
2024/6/27
13
内生变量和外生变量
内生变量——由模型内其他变量作用所影响的变量外生变量——变量的影响因素在模型之外
2024/6/27
6
模型设定：2个模型
测量模型 ——表示潜在变量和观测变量之间的关系
结构模型（潜在变量模型）
——表示潜在变量之间的关系
2024/6/27
7
样本容量
一般而言，最保守的是一个变量要5个样本来衡量，此时样本服从多元正态分布，而且没有奇异值。也有人认为一个变量由15个样本来衡量比较好。最低的样本要求是50。一般样本量在100～200之间比较合适。
正态分布。即使是在大样本的情况下，观测变量的
偏态性，尤其是在很高的峰度下，会导致很差的估计以及不正确的标准误和偏高的卡方值。
2024/6/27
16
模型估计：方法选择2
对偏态分布的变量进行转换；去除奇异值；采用加权最小二乘法

L ogistic模型参数估计研究

L ogistic模型参数估计研究姜爱平;郝慧娟【期刊名称】《海南师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(000)004【摘要】The logistic model is also called block growth model, its application is very wide. The model parameters is one of the important factors affecting accuracy. In this paper, based on the existing literature, a new method was put forward, namely the Newton interpolation method and the optimal weighting method for model parameter estimation. The analysis shows that it can improve the correlation coefficient, reduce the error, and has satisfactory forecast results.%logistic模型的应用非常广泛。

其模型参数是影响精度的重要因素之一，文章在现有文献基础上，提出一种新的改进方法，即牛顿插值法和最优权重法对模型参数进行估计。

实例分析表明，该方法在一定程度上提高了模型相关系数，降低了模型偏差，且具有较为理想的预测效果。

【总页数】3页(P360-362)【作者】姜爱平;郝慧娟【作者单位】宁夏大学数学计算机学院，宁夏银川 750021;宁夏大学民族预科学院，宁夏银川 750021【正文语种】中文【中图分类】C924.2【相关文献】1.1ogistic回归模型在公司财务预警中的实证研究 [J], 柯玲2.混凝土徐变的Gamma模型参数估计研究 [J], 陈梦成;杨超;方苇;温清清;许开成;黄宏3.海域水质生态模型参数估计方法研究初探——以叶绿素参数估计为例 [J], 李明昌;梁书秀;孙昭晨4.关于厌氧流化床稳态机理模型和参数估计模型的推理性研究 [J], 谢汉方;苏希;杨致荣5.度量误差对模型参数估计值的影响及参数估计方法的比较研究 [J], 李永慈;唐守正因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

科学学术期刊的评价体系

科学学术期刊的评价体系随着数字时代的到来，科研工作者们所面临的信息繁杂和科研成果评估的难题变得更加复杂，为了保证高质量的科学研究不被噪声淹没而获得更广泛的认可，科学研究需要完成出版和交流。

而作为科研成果的重要发布平台，学术期刊在科研工作者的职业生涯和研究成果评估中起着至关重要的作用。

因此，评价学术期刊质量和影响力的评价指标也成为了当前学术界的研究热点。

I. 学术期刊评价体系的概述学术期刊评价体系是一系列标准和指标，用于评估和衡量学术期刊的学术质量和影响力。

早期的学术期刊评价体系主要关注学术期刊的质量和可接受度，如学术期刊的主题、发行时间、发行数量和发行地域等。

但是，自1980年代起，随着对学术期刊的评价要求的不断提高和评价方式的转变，学术期刊的评价体系逐渐从单一的模型转变为目前的多角度立体模型，通过综合考量学术期刊的质量、传播范围和影响等演化而来。

目前，学术期刊评价的主流体系主要可以分为两种：传统的内容导向评价指标和基于学术引文的评价指标。

II. 传统的内容导向评价指标内容导向的学术期刊评价体系主要关注学术期刊的内容质量和学术标准。

因此，这种类型的评价体系主要衡量学术期刊的发刊量、文章质量、论文审稿时间、期刊的审稿标准和对文章附加信息的要求等指标，以此评价学术期刊的学术水平。

III. 基于学术引文的评价指标基于学术引文的学术期刊评价体系主要关注学术期刊的研究影响。

这种评价方式主要通过统计学术期刊中引用的文章数量、被引用的频率和文章被引用的来源等指标，以此测量学术期刊的影响力和知名度。

IV. 评价体系的问题与挑战尽管现在已经形成了基于学术论文引用和基于内容的评价体系，并且这两种评价体系已经成为学术期刊评价的主要手段，但是，这种评价方式也存在一些问题和挑战。

例如，这种评价方式偏向于了解学术期刊的影响和知名度，但可能无法全面了解学术期刊的内容和学术水平，因此，这种评价方式不一定能够完全代表学术期刊的学术质量。

期刊学术影响力测度指标结构关系研究——基于BP神经网络DEMATEL模型的实证

•应用研究•期刊学术影响力测度指标结构关系硏究—基于B P神经网络D E M A T E L模型的实证张和平陈齐海(南昌大学经济管理学院，江西南昌330031)〔摘要〕[目的/意义]期刊学术影响力是学术界和期刊界关注的热点，已有许多学者对其测度指标结构关系进行了分析，但缺少从整体上对测度指标间相互作用关系的研究。

[方法/过程]以632种“综合性人文、社会科学”类期刊为研究样本，构建期刊学术影响力的测度指标体系，运用B P 神经网络DEMATEL 模型计算各测度指标的中心度与原因度，并结合原因一结果图分析各测度指标的重要性及相互作用关系。

[结果/结论]研究结果表明，该模型能较准确地反映出测度指标间的结构关系，他引影响因子和复合总被引为强驱动型指标；平均引文数和影响因子是排名前两位的驱动型指标；5年影响因子为最显著的特征型指标。

〔关键词〕期刊学术影响力；B P 神经网络；DEMATEL ;指标结构DOI ：10.3969/j .issn .1008-0821.2018.01.012〔中图分类号〕G 255.2〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821 (2018) 01-0087-052018年1月现代情掖 Jan.,2018第 38 卷第 1 期______________________________________Journal of Modem Information_________________________________________Vol. 38No. 1Research on the Structure of Journal Academic Influence Measurement Indexes----Based on BP Neural Network and DEMATEL ModelZhang Heping Chen Qihai(School of Economic & Management , Nanchang University，Nanchang 330031, China )〔A b s t r a c t 〕 [ Purpose/Significance ] The journal academic influence has become the research hotspot in academic cir cles and periodical fields . M any scholars have analyzed the structure of journal academic influence m easurem ent indexes ， but lacked the study of the interaction between the m easurem ent indexes on the whole . [ Method/Process ] In this paper ， it took 632 kinds of “ comprehensive humanities ，social sciences ” journals as the research sample . The paper construced th e m easurem ent indexes system of journal academic influence from four aspects ， then used BP-DEMATEL m odel to calculate the degree of causal and centrality of the m easurem ent index ， and to analyze the im portance and the m utual connection of each index base on the reason - result graph . [ Result/Conclusion ] The results showed th a t the non -self-citing impact fac tor and the composite total citation were the strong driving indexes ， the top tw o driving indexes are the average num ber of citation and the impact factor ， the 5-year impact factor w as the m ost significant feature type index . This model could accu rately reflect the structural relationship between indicators .〔K e y w o r d s 〕 journal academic influence ； B P neural network ； DEMATEL ； index structure学术期刊作为传播科研成果和展现科技水平的重要媒介，在促进科学知识的创新、科技成果的转化以及社会科技的进步等方面发挥着重要的作用。

结构方程模型

YI=B0+B1Xi1+B2Xi2+…+BpXip+ εi εi为残差值，表示因变量无法被自变量解释的部
分，在测量模型即测量误差，在结构模型中为干扰变量或残差项，表示内生变量无法被外生变量及其他内生变量解释的部分。
ηη11== γ ξ + γ111ξ11+ ζ11 ζ1 η 1= γ11 ξ1+ γ12 ξ2 +ζ1
符号表示
潜在变量：被假定为因的外因变量，以ξ（xi/ksi）表示；假定果的内因变量以η（eta）表示。
外因变量ξ的观测指标称为X变量，内因变量η观测值表称为Y变量。
它们之间的关系是：①ξ与Y、η与X无关②ξ的协差阵以Φ（phi）表示③ξ与η的关系以γ表示，即内因被外因解释的归回矩阵④ξ与X之间的关系，以Λx表示，X的测量误差以δ表示，δ间的协方差阵以Θε表示⑥内因潜变量η与η之间以β表示。
观察变量
观察变量作为反映潜在变量的指标变量，可分为反映性指标与形成性指标两种。
反映性指标又称为果指标，是指一个以上的潜在变量是引起观察变量或显性变量的因，此种指标能反映其相对应的潜在变量，此时，指标变量为果，而潜在变量为因。
相对的，形成性指标是指指标变量是成因，而潜在变量被定义为指标变量的线性组合，因此潜在变量变成内生变量，指标变量变为没有误差项的外生变量。
SEM包含了许多不同的统计技术
SEM融合了因子分析和路径分析两种统计技术，可允许同时考虑许多内生变量、外生变量与内生变量的测量误差，及潜在变量的指标变量，可评估变量的信度、效度与误差值、整体模型的干扰因素等。
SEM重视多重统计指标的运用
SEM所处理的是整体模型契合度的程度，关注整体模型的比较，因而模型参考的指标是多元的，研究者必须参考多种不同的指标，才能对模型的是陪读做整体的判断，个别参数显著与否并不是SEM的重点。

结构方程模型及其在医学中的应用

结构方程模型及其在医学中的应用作者：曲波郭海强任继萍孙高张阳于晓松【关键词】结构方程模型结构方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)也称协方程结构模型(covariance Structure Models, CSM)或线性结构模型(Linear Stuctural Relations Models), LISREL模型是自20世纪六、七十年代才开始出现的新兴的统计分析手段，被称为近年来统计学三大进展之一［1］。

结构方程模型是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法，模型中既包含有可观测的显在变量(observed variable)，也可能包含无法直接观测的潜在变量(latent variable)。

从数理角度看，结构方程模型综合了通径分析和证实性因子分析(confirmatory factor analysis, CFA)，是一种杂合体［2］。

目前结构方程模型已在心理、行为、教育和社会科学等学科领域里得到广泛的应用，但在医学领域的应用还不多，随着社会和行为科学研究问题复杂性的增加，以及统计软件的进一步发展，结构方程模型在医学领域将会逐步得到重视及应用。

1基本原理结构方程模型包括测量模型(Measurement Model)与结构模型(Structural Equation Model)［3］。

测量模型部分求出观察指标与潜变量之间的关系；结构模型部分求出潜在变量与潜在变量之间的关系。

在结构方程模型中，对于所研究的问题，无法直接测量的现象记为潜变量(Latent Variable)或称隐变量；可直接测量的变量记为观测变量(Manifest Variable)或显变量。

11测量模型(Measurement Model)一般由两个方程式组成，分别规定了内生的潜在向量η和内生的显在向量Y之间，以及外生的潜在变量ξ和外生的显在向量X间的关系，分别用方程表示为：Y=ΛYη+ω(1)X=ΛXξ+δ(2)其中，Y为q×1阶内生观测变量向量，X为p×1阶外生观测变量向量；η是n×1阶内生潜变量(即潜在的因变量)向量，ξ是m×1阶外生潜变量(即潜在的自变量)向量；ΛY为q×n阶矩阵，是内生观测变量Y在内生潜变量η上的因子载荷矩阵；ΛX为p×m阶矩阵，是外生观测变量X在外生潜变量ξ上的因子载何矩阵；δ为p×1阶测量误差向量，ε为q×1阶测量误差向量，δ、ε表示不能由潜变量解释的部分。

结构方程模型简介

结构方程模型简介一、什么是结构方程模型（Structural Equation Model，SEM）结构方程模型（Structural Equation Model，SEM）是一种常用的统计分析方法，用于探索观察变量之间的复杂关系和潜在变量的测量。

它能够同时考虑多个变量之间的直接关系和间接关系，并通过拟合指标来评估模型的拟合程度。

二、结构方程模型的基本原理结构方程模型是基于多元回归分析的理论基础之上发展起来的，它能够同时考虑自变量对因变量的直接影响和间接影响，从而更准确地描述变量之间的关系。

结构方程模型包含两部分：测量模型和结构模型。

2.1 测量模型测量模型用于描述潜在变量和观察变量之间的关系。

在测量模型中，潜在变量是无法直接观测到的，只能通过测量指标来间接反映。

通过因子分析等方法，可以确定潜在变量和测量指标之间的关系，进而构建测量模型。

2.2 结构模型结构模型用于描述变量之间的直接关系和间接关系。

结构模型包括回归关系和路径关系两种类型。

回归关系用于描述自变量对因变量的直接影响，而路径关系则用于描述自变量对因变量的间接影响，通过其他中介变量传递。

三、结构方程模型的应用领域结构方程模型广泛应用于社会科学、教育科学、管理科学等领域。

它可以用于探索变量之间的复杂关系、验证理论模型的拟合度、进行因果关系分析等。

3.1 社会科学在社会科学研究中，结构方程模型可以用于探索社会现象的多个因素之间的关系。

例如，可以利用结构方程模型来分析社会经济地位对教育成就的直接和间接影响。

3.2 教育科学在教育科学研究中，结构方程模型可以用于验证教育模型的拟合度。

例如，可以利用结构方程模型来验证某种教育模式对学生学业成绩的影响，并通过拟合指标评估教育模型的拟合程度。

3.3 管理科学在管理科学研究中，结构方程模型可以用于分析组织变量之间的关系。

例如，在研究员工满意度时，可以利用结构方程模型来分析工作环境、薪酬福利等因素对员工满意度的影响。

结构方程模型评价

结构方程模型评价
结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是一种统计分析方法，用于评估变量之间的因果关系和模型拟合度。

它可以帮助研究人员理解复杂的关系网络，探索变量之间的直接和间接影响，并评估模型的适配度。

SEM的核心思想是将多个变量建模为潜在变量和观测变量之间的关系，通过估计参数来检验假设。

这种方法能够综合多个因素对结果的影响，帮助我们更全面地理解研究问题。

在SEM中，潜在变量用来表示无法直接观测到的概念或构念，而观测变量则用来测量潜在变量。

通过建立潜在变量和观测变量之间的关系模型，我们可以推断潜在变量对观测变量的影响，以及潜在变量之间的相互关系。

在进行SEM分析时，我们首先需要确定模型的构成，包括潜在变量和观测变量的选择。

然后，我们需要收集数据并进行数据预处理，包括缺失值处理和变量标准化等。

接下来，我们使用专门的SEM软件进行参数估计和模型拟合度检验，以确定模型是否符合实际数据。

SEM提供了一种全面而灵活的方法来评估复杂关系网络，它可以应用于各种学科领域，如社会科学、教育学、心理学等。

通过SEM分析，我们可以深入了解变量之间的关系，为实践问题提供科学依据，并推动学科发展。

总的来说，结构方程模型是一种强大的分析方法，可以帮助研究人员探索变量之间的关系，并评估模型的拟合度。

它在理论研究和实证研究中都有广泛的应用，为我们深入理解复杂系统提供了有力工具。

结构方程模型在社会科学中的应用研究

结构方程模型在社会科学中的应用研究结构方程模型，在社会科学领域里是一种非常重要的理论工具和分析方法。

它被广泛地应用到社会学，心理学，管理学，教育学，市场营销学和统计学等领域。

本文将详细介绍结构方程模型的应用研究，以及它在社会科学中的应用价值。

什么是结构方程模型？结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是一种结合了统计学，数学和计算机科学的分析方法。

它通过考虑多个因素之间复杂的交互关系，来分析和解释一个复杂的现象。

其主要目的是通过量化模型中各因素之间的关系，来测试模型的可行性、指导决策和验证理论。

一般情况下，结构方程模型需要通过两个主要的分析步骤来实现。

第一步是模型的测量模型，它考虑的是模型中各个测量变量之间的关系。

这个步骤可以通过众所周知的研究理论指导，构建成为一个合理的测量模型。

第二步是模型的结构模型，它考虑的是各个变量之间的交互关系，并根据模型理论和数据情况，以相关参数表示它们之间的联系。

在社会科学中，结构方程模型被广泛用于探究人类行为和思维背后的因素，以及他们之间的复杂关系。

从统计的角度来看，结构方程模型提供了一种强大的工具，用以在编译模型时处理多个因素之间的交互关系，并得到可靠的结果。

应用研究案例下面将介绍一个结构方程模型在社会科学领域中的应用案例。

这个案例来自一个分析家庭稳定性的研究，其中结构方程模型被用于建立一个测量模型和一个结构模型，以探索家庭稳定性的因素。

在测量模型中，研究者需要确定影响家庭稳定性的因素。

这些因素包括夫妻信任度，情感支持，时间安排和交流等。

研究者选择了这些因素，以应对家庭稳定性的现代化挑战，例如多任务、数字设备、社交媒体等。

在结构模型中，这些因素之间的交互关系也需要被探索。

例如，情感支持和夫妻信任度之间的关系，以及这些因素如何影响家庭稳定性。

通过结构方程模型，这些因素之间的交互关系得以被建立，以确定每个因素对家庭稳定性的影响。

structural equation model 文献综述

structural equation model 文献综述Structural Equation Model（结构方程模型）是一种统计方法，用于检验和估计一组关于变量间因果关系的假设。

这种模型可以同时估计多个因果关系，并且可以考虑到变量间的交互作用和误差项。

在文献综述中，通常会涉及到以下几个方面的内容：1.结构方程模型的定义和原理：这部分内容主要介绍结构方程模型的基本概念、原理和特点，以及它在不同领域中的应用。

2.结构方程模型的方法论：这部分内容主要介绍如何构建结构方程模型的假设，如何选择合适的样本和测量工具，以及如何进行模型的估计和检验。

3.结构方程模型的应用研究：这部分内容主要介绍结构方程模型在不同领域中的应用研究，例如心理学、社会学、经济学等。

这些研究通常会探讨某个特定领域的变量之间的关系，并检验这些关系是否符合理论预期。

4.结构方程模型的优缺点：这部分内容主要介绍结构方程模型的优点和局限性。

优点包括能够同时估计多个因果关系、能够考虑到变量间的交互作用和误差项等；局限性包括对样本量要求较高、对测量工具的要求较高等。

5.未来研究方向：这部分内容主要探讨未来可能的研究方向和挑战，例如如何改进结构方程模型的方法和技术、如何更好地应用结构方程模型来解决实际问题等。

在撰写文献综述时，需要注意以下几点：1.保持客观和公正：在评价不同研究时，应该尽可能地保持客观和公正，避免主观偏见和错误。

2.引用准确：在引用不同文献时，应该尽可能地引用准确，包括作者、年份、文章标题等。

3.结构清晰：在撰写综述时，应该尽可能地保持结构清晰，让读者能够容易地理解各个部分的内容。

4.语言简练：在撰写综述时，应该尽可能地使用简练的语言，避免冗长和复杂的句子和段落。