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Psychological Methods是心理學領域的一本權威期刊。由APA出版社出版。該期刊主要發表心理學領域的原創性研究成果。創刊于1996年,是心理學領域中具有代表性的學術刊物。該期刊主要刊載PSYCHOLOGY, MULTIDISCIPLINARY及其基礎研究的前瞻性、原始性、首創性研究成果、科技成就和進展。該期刊不僅收錄了該領域的科技成就和進展,更以其深厚的學術積淀和卓越的審稿標準,確保每篇文章都具備高度的學術價值。此外,該刊同時被SCIE,SSCI數據庫收錄,并被劃分為中科院SCI1區期刊,相當于A級期刊(最高刊物級別),它始終堅持創新,不斷專注于發布高度有價值的研究成果,不斷推動心理學領域的進步。
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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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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% |
學科類別 | 分區 | 排名 | 百分位 |
大類:Psychology 小類:Psychology (miscellaneous) | Q1 | 2 / 97 |
98% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年發文量 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 41 | 103 | 102 | 88 |
國家/地區 | 數量 |
USA | 86 |
Netherlands | 22 |
GERMANY (FED REP GER) | 18 |
Belgium | 7 |
Canada | 6 |
England | 6 |
Switzerland | 5 |
CHINA MAINLAND | 4 |
India | 4 |
Australia | 3 |
機構 | 數量 |
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 12 |
UNIVERSITY OF NOTRE DAME | 12 |
ARIZONA STATE UNIVERSITY | 11 |
UTRECHT UNIVERSITY | 11 |
UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA | 8 |
TILBURG UNIVERSITY | 7 |
UNIVERSITY OF AMSTERDAM | 7 |
NORTHWESTERN UNIVERSITY | 6 |
STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA | 6 |
OHIO STATE UNIVERSITY | 5 |
文章名稱 | 引用次數 |
Thanks Coefficient Alpha, We'll Take It From Here | 163 |
A Tutorial on Regularized Partial Correlation Networks | 152 |
Quantifying Explained Variance in Multilevel Models: An Integrative Framework for Defining R-Squared Measures | 39 |
A Fully Conditional Specification Approach to Multilevel Imputation of Categorical and Continuous Variables | 34 |
Reporting Effect Sizes in Original Psychological Research: A Discussion and Tutorial | 34 |
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-Items | 32 |
The Unappreciated Heterogeneity of Effect Sizes: Implications for Power, Precision, Planning of Research, and Replication | 27 |
What to do When Scalar Invariance Fails: The Extended Alignment Method for Multi-Group Factor Analysis Comparison of Latent Means Across Many Groups | 26 |
Statistical Power in Two-Level Models: A Tutorial Based on Monte Carlo Simulation | 25 |
Fixed Effects Models Versus Mixed Effects Models for Clustered Data: Reviewing the Approaches, Disentangling the Differences, and Making Recommendations | 23 |
SCIE
影響因子 0.2
SCIE SSCI
影響因子 1.8
CiteScore 4.1
SCIE SSCI
影響因子 2.7
CiteScore 4.9
SCIE SSCI
影響因子 2.5
CiteScore 4.5
SCIE SSCI
影響因子 3.2
CiteScore 6.4
SCIE SSCI
影響因子 1.2
CiteScore 1.3
SCIE SSCI
影響因子 2.1
CiteScore 4.1
SCIE SSCI
影響因子 1
CiteScore 3.3
SCIE SSCI
影響因子 1.7
CiteScore 5.1
SCIE SSCI
影響因子 1.8
CiteScore 3.2
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