欢迎来到速发表网,咨询电话:400-838-9661

关于我们 登录/注册 购物车(0)

首页 > SCI期刊 > Methods Data Analyses

Methods Data Analyses

评价信息:

影响因子:1.4

年发文量:6

方法数据分析 SCIE

Methods Data Analyses

《方法数据分析》(Methods Data Analyses)是一本以SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS综合研究为特色的国际期刊。该刊由GESIS - Leibniz-Institute for the Social Sciences, Mannheim出版商该刊已被国际重要权威数据库SCIE收录。期刊聚焦SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS领域的重点研究和前沿进展,及时刊载和报道该领域的研究成果,致力于成为该领域同行进行快速学术交流的信息窗口与平台。该刊2023年影响因子为1.4。CiteScore指数值为2.2。

投稿咨询 加急发表

期刊简介预计审稿时间: 40 Weeks

Methods Data Analyses is an academic journal focused on data analysis methods in the social sciences, dedicated to the publication of high-quality research articles. These articles cover a wide range of data analysis methods, including but not limited to statistics, quantitative research methods, model building, data mining, and data management.

In statistics, journal articles may explore the application and development of various statistical methods, such as regression analysis, ANOVA, time series analysis, etc., aimed at helping researchers understand and interpret data more accurately. In terms of quantitative methods, the journal covers a variety of techniques including experimental design, sampling methods, and quantitative tools to help social science researchers design effective research protocols and conduct in-depth analysis.

《方法数据分析》是一本专注于社会科学领域中数据分析方法的学术期刊,致力于发表高质量的研究文章。这些文章涵盖了广泛的数据分析方法,包括但不限于统计学、定量研究方法、模型建立、数据挖掘以及数据管理等方面。

在统计学方面,期刊的文章可能探讨各种统计方法的应用和发展,如回归分析、方差分析、时间序列分析等,旨在帮助研究人员更准确地理解和解释数据。在定量方法方面,期刊涵盖了包括实验设计、抽样方法和量化工具在内的多种技术,帮助社会科学研究者设计有效的研究方案并进行深入分析。

如果您需要协助投稿或润稿服务,您可以咨询我们的客服老师。我们专注于期刊投稿服务十年,熟悉发表政策,可为您提供一对一投稿指导,避免您在投稿时频繁碰壁,节省您的宝贵时间,有效提升发表机率,确保SCI检索(检索不了全额退款)。我们视信誉为生命,多方面确保文章安全保密,在任何情况下都不会泄露您的个人信息或稿件内容。

JCR分区(2023-2024年最新版)

JCR分区等级:Q3

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS ESCI Q3 36 / 67

47%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS ESCI Q2 29 / 67

57.46%

Gold OA文章占比 研究类文章占比 文章自引率
0.00% 100.00%
开源占比 出版国人文章占比 OA被引用占比

名词解释:JCR分区在学术期刊评价、科研成果展示、科研方向引导以及学术交流与合作等方面都具有重要的价值。通过对期刊影响因子的精确计算和细致划分,JCR分区能够清晰地反映出不同期刊在同一学科领域内的相对位置,从而帮助科研人员准确识别出高质量的学术期刊。

CiteScore 指数(2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore 指数
2.2 0.873 1.421
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Statistics and Probability Q2 127 / 278

54%

大类:Mathematics 小类:Statistics, Probability and Uncertainty Q2 80 / 168

52%

大类:Mathematics 小类:Applied Mathematics Q2 318 / 635

50%

大类:Mathematics 小类:Applied Psychology Q3 157 / 249

37%

大类:Mathematics 小类:Modeling and Simulation Q3 206 / 324

36%

大类:Mathematics 小类:Computer Science Applications Q3 558 / 817

31%

名词解释:CiteScore是基于Scopus数据库的全新期刊评价体系。CiteScore 2021 的计算方式是期刊最近4年(含计算年度)的被引次数除以该期刊近四年发表的文献数。CiteScore基于全球最广泛的摘要和引文数据库Scopus,适用于所有连续出版物,而不仅仅是期刊。目前CiteScore 收录了超过 26000 种期刊,比获得影响因子的期刊多13000种。被各界人士认为是影响因子最有力的竞争对手。

数据趋势图

历年IF值(影响因子)

历年引文指标和发文量

历年自引数据

免责声明

若用户需要出版服务,请联系出版商。