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雜志簡介中科院分區 JCR分區 CiteScore 發文統計通訊方式相關雜志期刊導航

Psychological Methods 雜志簡介

《Psychological Methods》重點專注發布PSYCHOLOGY, MULTIDISCIPLINARY領域的新研究，旨在促進和傳播該領域相關的新技術和新知識。鼓勵該領域研究者詳細地發表他們的高質量實驗研究和理論結果。根據網友分享的投稿經驗，平均審稿速度為。該雜志創刊至今，在PSYCHOLOGY, MULTIDISCIPLINARY領域，影響力非凡，對來稿文章質量要求很高，稿件投稿過審難度很大，刊登文章的學術水平和編輯質量在同類雜志中均名列前茅。如果你想在該雜志上發表論文，你可以向編輯部提交文章，但文章必須具有重要意義并代表該領域專業的發展。我們歡迎廣大同領域的研究者提交投稿。

Psychological Methods 雜志中科院分區

中科院SCI分區數據

中科院SCI期刊分區（2023年12月升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
心理學	1區	PSYCHOLOGY, MULTIDISCIPLINARY 心理學：綜合	2區	是	否

中科院SCI期刊分區（2022年12月升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
心理學	1區	PSYCHOLOGY, MULTIDISCIPLINARY 心理學：綜合	1區	是	否

中科院SCI期刊分區（2021年12月舊的升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
心理學	1區	PSYCHOLOGY, MULTIDISCIPLINARY 心理學：綜合	1區	是	否

中科院SCI期刊分區（2021年12月升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
心理學	1區	PSYCHOLOGY, MULTIDISCIPLINARY 心理學：綜合	1區	是	否

中科院SCI期刊分區（2020年12月舊的升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
心理學	1區	PSYCHOLOGY, MULTIDISCIPLINARY 心理學：綜合	1區	是	否

中科院分區趨勢圖

影響因子趨勢圖

中科院JCR分區：中科院JCR期刊分區（又稱分區表、分區數據）是中國科學院文獻情報中心世界科學前沿分析中心的科學研究成果，是衡量學術期刊影響力的一個重要指標，一般而言，發表在1區和2區的SCI論文，通常被認為是該學科領域的比較重要的成果。

影響因子：是湯森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引證報告(Journal Citation Reports,JCR)中的一項數據，現已成為國際上通用的期刊評價指標，不僅是一種測度期刊有用性和顯示度的指標，而且也是測度期刊的學術水平，乃至論文質量的重要指標。

Psychological Methods 雜志JCR分區

Web of Science 數據庫（2023-2024年最新版）

按JIF指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：PSYCHOLOGY, MULTIDISCIPLINARY	SSCI	Q1	10 / 218	95.6%

按JCI指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：PSYCHOLOGY, MULTIDISCIPLINARY	SSCI	Q1	12 / 218	94.72%

Psychological Methods CiteScore 評價數據（2024年最新版）

CiteScore：13.1
SJR：4.235
SNIP：3.147

CiteScore 排名

學科類別	分區	排名	百分位
大類：Psychology 小類：Psychology (miscellaneous)	Q1	2 / 97	98%

CiteScore趨勢圖

年發文量趨勢圖

CiteScore：是由Elsevier2016年發布的一個評價學術期刊質量的指標，該指標是指期刊發表的單篇文章平均被引用次數。CiteScore和影響因子的作用是一樣的，都是可以體現期刊質量的重要指標，給選刊的作者了解期刊水平提供幫助。

Psychological Methods 雜志發文統計

文章名稱引用次數
Thanks Coefficient Alpha, We'll Take It From Here163
A Tutorial on Regularized Partial Correlation Networks152
Quantifying Explained Variance in Multilevel Models: An Integrative Framework for Defining R-Squared Measures39
A Fully Conditional Specification Approach to Multilevel Imputation of Categorical and Continuous Variables34
Reporting Effect Sizes in Original Psychological Research: A Discussion and Tutorial34
Linear Mixed-Effects Models and the Analysis of Nonindependent Data: A Unified Framework to Analyze Categorical and Continuous Independent Variables that Vary Within-Subjects and/or Within-Items32
The Unappreciated Heterogeneity of Effect Sizes: Implications for Power, Precision, Planning of Research, and Replication27
What to do When Scalar Invariance Fails: The Extended Alignment Method for Multi-Group Factor Analysis Comparison of Latent Means Across Many Groups26
Statistical Power in Two-Level Models: A Tutorial Based on Monte Carlo Simulation25
Fixed Effects Models Versus Mixed Effects Models for Clustered Data: Reviewing the Approaches, Disentangling the Differences, and Making Recommendations23
國家/地區發文量
USA86
Netherlands22
GERMANY (FED REP GER)18
Belgium7
Canada6
England6
Switzerland5
CHINA MAINLAND4
India4
Australia3
機構發文發文量
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM12
UNIVERSITY OF NOTRE DAME12
ARIZONA STATE UNIVERSITY11
UTRECHT UNIVERSITY11
UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA8
TILBURG UNIVERSITY7
UNIVERSITY OF AMSTERDAM7
NORTHWESTERN UNIVERSITY6
STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA6
OHIO STATE UNIVERSITY5