期刊多属性评价方法筛选研究——指标数据综合拟合法

为了解决期刊多属性评价中评价方法众多，评价结果不唯一问题，本文提出了一种新的多属性评价方法筛选方法——指标数据综合拟合法。其原理是首先提出两个标准：第一是评价结果数据分布必须遵循评价指标；第二是任何评价方法评价结果必须和评价指标较好拟合。关于数据分布，在评价方法权重和模拟权重的基础上计算评价结果的理论偏度、理论峰度，再用实际评价结果的偏度和峰度除以理论结果，得到数据分布贴近度；关于数据拟合，则基于评价指标与评价结果的关系采用拟合优度R^2确定。最后结合数据分布贴近度和拟合优度R^2计算指标数据综合拟合度，用它作为筛选评价方法的依据。本文以熵权法、TOPSIS、主成分分析、因子分析4种评价方法为例，选取JCR光学期刊2011年数据为例进行实证。结果表明，指标数据综合拟合法是一种有效的多属性评价方法筛选方法，具有较广的应用前景，线性评价类方法具有一定的筛选优势，该方法也可以广泛应用到其他领域。