《表4 科研产出计量指标的相关关系分析》

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《基于期刊论文的作者合作特征及其对科研产出的影响——以国际医学信息学领域高产作者为例》

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注:**表示在显著性水平为0.01时，变量之间线性关系显著；*表示在显著性水平为0.05时，变量之间线性关系显著。

与科研合作计量指标确定类似，首先采用KMO检验和Bartlett检验、Spearman相关分析检验科研产出计量指标是否存在信息冗余，其中KMO值为0.608，Bartlett检验显著性为0.000，意味着变量间相关性较强，Spearman相关分析如表4所示，其中篇均被引数量与重要论文数量不存在相关关系（P>0.05），重要论文是被引量高于篇均被引数量的论文个数，变化趋势并不因篇均被引数量的高低而呈现规律变化，说明医学信息学领域作者发文质量参差不齐，有的可能只有几篇被引量较高，有的质量均衡，故重要论文数趋势也不尽相同，其余各个指标之间均存在相关关系（P<0.05），其中发文量量与h指数的相关性最强，为0.673。科研产出计量指标之间的相关关系分析说明各指标之间存在重叠，需要采用主成分分析进一步提取公因子，以便消除冗余，经分析，一共提取一个因子，方差贡献百分比为66.30%，新提取的因子Y=0.947×发文量+0.259×篇均被引数量+0.931×h指数++0.906×重要论文数量。