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Educational And Psychological Measurement是心理学领域的一本优秀期刊。由SAGE Publications Inc.出版社出版。该期刊主要发表心理学领域的原创性研究成果。创刊于1941年，该期刊主要刊载医学-数学跨学科应用及其基础研究的前瞻性、原始性、首创性研究成果、科技成就和进展。该期刊不仅收录了该领域的科技成就和进展，更以其深厚的学术积淀和卓越的审稿标准，确保每篇文章都具备高度的学术价值。此外，该刊同时被SCIE,SSCI数据库收录，并被划分为中科院SCI3区期刊，它始终坚持创新，不断专注于发布高度有价值的研究成果，不断推动心理学领域的进步。
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| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 心理学 | 3区 | MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 数学跨学科应用 PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL 心理学：数学 PSYCHOLOGY, EDUCATIONAL 心理学：教育 | 2区 2区 4区 | 否 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 心理学 | 3区 | MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 数学跨学科应用 PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL 心理学：数学 PSYCHOLOGY, EDUCATIONAL 心理学：教育 | 2区 2区 3区 | 否 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 心理学 | 3区 | MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 数学跨学科应用 PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL 心理学：数学 PSYCHOLOGY, EDUCATIONAL 心理学：教育 | 2区 2区 3区 | 否 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 医学 | 4区 | MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 数学跨学科应用 | 3区 | 否 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 心理学 | 3区 | MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 数学跨学科应用 PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL 心理学：数学 PSYCHOLOGY, EDUCATIONAL 心理学：教育 | 2区 2区 3区 | 否 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 心理学 | 3区 | MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 数学跨学科应用 PSYCHOLOGY, EDUCATIONAL 心理学：教育 PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL 心理学：数学 | 3区 3区 3区 | 否 | 否 |
| 按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q2 | 43 / 135 |
68.5% |
| 学科：PSYCHOLOGY, EDUCATIONAL | SSCI | Q2 | 33 / 74 |
56.1% |
| 学科：PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL | SSCI | Q2 | 5 / 13 |
65.4% |
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q2 | 39 / 135 |
71.48% |
| 学科：PSYCHOLOGY, EDUCATIONAL | SSCI | Q3 | 45 / 74 |
39.86% |
| 学科：PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL | SSCI | Q2 | 4 / 13 |
73.08% |
| 学科类别 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 大类：Mathematics 小类：Applied Mathematics | Q1 | 82 / 635 |
87% |
| 大类：Mathematics 小类：Education | Q1 | 232 / 1543 |
84% |
| 大类：Mathematics 小类：Developmental and Educational Psychology | Q1 | 82 / 360 |
77% |
| 大类：Mathematics 小类：Applied Psychology | Q2 | 79 / 249 |
68% |
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
| 年发文量 | 47 | 46 | 49 | 50 | 51 | 55 | 74 | 56 | 54 | 43 |
| 国家/地区 | 数量 |
| USA | 134 |
| GERMANY (FED REP GER) | 20 |
| Saudi Arabia | 15 |
| Canada | 9 |
| Spain | 9 |
| CHINA MAINLAND | 7 |
| South Korea | 6 |
| Netherlands | 5 |
| Switzerland | 4 |
| Turkey | 4 |
| 机构 | 数量 |
| STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA | 23 |
| MICHIGAN STATE UNIVERSITY | 22 |
| UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 22 |
| NATL CTR ASSESSMENT | 14 |
| GEORGE MASON UNIVERSITY | 11 |
| UNIVERSITY OF SOUTH CAROLINA SYSTEM | 9 |
| ARIZONA STATE UNIVERSITY | 8 |
| UNIVERSITY OF ALABAMA SYSTEM | 8 |
| UNIVERSITY OF MINNESOTA SYSTEM | 6 |
| UNIVERSITY OF BRITISH COLUMBIA | 5 |
| 文章名称 | 引用次数 |
| Understanding the Model Size Effect on SEM Fit Indices | 28 |
| Assessing the Quality and Appropriateness of Factor Solutions and Factor Score Estimates in Exploratory Item Factor Analysis | 27 |
| Thanks Coefficient Alpha, We Still Need You! | 15 |
| Recommendations on the Sample Sizes for Multilevel Latent Class Models | 11 |
| Kappa Coefficients for Missing Data | 9 |
| Evaluating Model Fit in Bayesian Confirmatory Factor Analysis With Large Samples: Simulation Study Introducing the BRMSEA | 9 |
| Retrofitting Diagnostic Classification Models to Responses From IRT-Based Assessment Forms | 8 |
| Curve of Factors Model: A Latent Growth Modeling Approach for Educational Research | 8 |
| From a Sampling Precision Perspective, Skewness Is a Friend and Not an Enemy! | 7 |
| Item Response Tree Models to Investigate Acquiescence and Extreme Response Styles in Likert-Type Rating Scales | 7 |
SCIE
影响因子 0.2
SCIE SSCI
影响因子 1.8
CiteScore 4.1
SCIE SSCI
影响因子 2.7
CiteScore 4.9
SCIE SSCI
影响因子 2.5
CiteScore 4.5
SCIE SSCI
影响因子 3.2
CiteScore 6.4
SCIE SSCI
影响因子 1.2
CiteScore 1.3
SCIE SSCI
影响因子 2.1
CiteScore 4.1
SCIE SSCI
影响因子 1
CiteScore 3.3
SCIE SSCI
影响因子 1.7
CiteScore 5.1
SCIE SSCI
影响因子 1.8
CiteScore 3.2
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