Survey Research Methods

  • ISSN:1864-3361
  • ESSN:1864-3361
  • 国际标准简称:SURV RES METHODS-GER
  • 出版地区:United Kingdom
  • 出版周期:3 issues/year
  • 研究方向:SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS
  • 出版年份:2007
  • 语言:English
  • 是否OA:开放
  • 学科领域

    社会学
  • 中科院分区

    3区
  • JCR分区

    Q3
  • IF影响因子

    1
  • 是否预警

期刊简介

Journal Title:Survey Research Methods

Survey Research Methods discusses methodological issues related to survey research and publishes research papers on various survey methods, including design, implementation, analysis, data collection, and management aspects. It also covers discussions on survey theory and the application of surveys in different fields. The content of this journal is suitable for social scientists, market researchers, policy analysts, and any professionals who need to use survey methods to collect and analyze data. It provides a platform for researchers to share their findings while also gaining inspiration and new perspectives from the research of other scholars. The journal aims to promote the development of survey research methods and facilitate international academic exchange and cooperation.

中文简介

《Survey Research Methods》讨论与调查研究相关的方法论问题,刊登关于各种调查方法的研究论文,包括设计、实施、分析以及数据收集和管理的各个方面,还涵盖了对调查理论的探讨以及调查在不同领域中的应用。该期刊的内容适合社会科学家、市场研究者、政策分析师以及任何需要使用调查方法来收集和分析数据的专业人士,它提供了一个平台,让研究人员可以分享他们的发现,同时也可以从其他学者的研究中获得灵感和新的视角,该杂志旨在推动调查研究方法的发展,并促进国际间的学术交流和合作。

期刊点评

Survey Research Methods创刊于2007年,由European Survey Research Association出版商出版,收稿方向涵盖SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS全领域,此刊是中等级别的SCI期刊,所以过审相对来讲不是特别难,但是该刊专业认可度不错,仍然是一本值得选择的SCI期刊 。平均审稿速度52 Weeks,影响因子指数1,该期刊近期没有被列入国际期刊预警名单,广大学者值得一试。

中科院分区(数据版本:《新锐期刊分区表》 2026年3月发布)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
社会学 3区 SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社会科学:数理方法 3区

名词解释:
中科院分区也叫中科院JCR分区,基础版分为13个大类学科,然后按照各类期刊影响因子分别将每个类别分为四个区,影响因子5%为1区,6%-20%为2区,21%-50%为3区,其余为4区。

中科院分区(数据版本:期刊分区表 2025年3月升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
社会学 4区 SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社会科学:数理方法 4区

中科院分区(数据版本:期刊分区表 2023年12月升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
社会学 2区 SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社会科学:数理方法 3区

WOS分区

2025-2026年最新版

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS SSCI Q3 51 / 70

27.9

学科:SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS SSCI Q3 48 / 70

32.14

2023-2024年最新版

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS SSCI Q4 53 / 67

21.6

学科:SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS SSCI Q1 9 / 67

87.31

名词解释:
WOS即Web of Science,是全球获取学术信息的重要数据库,Web of Science包括自然科学、社会科学、艺术与人文领域的信息,来自全世界近9,000种最负盛名的高影响力研究期刊及12,000多种学术会议多学科内容。给期刊分区时会按照某一个学科领域划分,根据这一学科所有按照影响因子数值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影响因子值高的就会在高分区中,最后的划分结果分别是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表质量最高。

CiteScore分区(2026年6月最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
2.1 0.528 0.765
学科 分区 排名 百分位
大类:Social Sciences 小类:Education Q3 858 / 1698

49%

名词解释:
CiteScore:衡量期刊所发表文献的平均受引用次数。
SJR:SCImago 期刊等级衡量经过加权后的期刊受引用次数。引用次数的加权值由施引期刊的学科领域和声望 (SJR) 决定。
SNIP:每篇文章中来源出版物的标准化影响将实际受引用情况对照期刊所属学科领域中预期的受引用情况进行衡量。

其他数据

是否OA开放访问: h-index: 年文章数:
开放 - 31
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影响因子(数据来源于搜索引擎): 开源占比(OA被引用占比):
0.00% 1 0
研究类文章占比:文章 ÷(文章 + 综述) 期刊收录: 中科院《国际期刊预警名单(试行)》名单:
100.00% SCIE、SSCI

历年IF值(影响因子):

历年引文指标和发文量:

历年中科院JCR大类分区数据:

历年自引数据:

发文统计

2023-2024国家/地区发文量统计:

国家/地区 数量
GERMANY (FED REP GER) 55
USA 33
England 13
Switzerland 7
Netherlands 6
Spain 6
Australia 4
Poland 4
Brazil 2
Ecuador 2

2023-2024机构发文量统计:

机构 数量
UNIVERSITY OF MANNHEIM 12
LEIBNIZ INSTITUT FUR SOZIALWISSE... 8
RESEARCH TRIANGLE INSTITUTE 8
UNIVERSITY OF ESSEX 8
UNIVERSITY OF MICHIGAN SYSTEM 8
UNIVERSITY OF MUNICH 7
UNIVERSITY SYSTEM OF MARYLAND 7
INST EMPLOYMENT RES IAB 6
UNIVERSITY OF COLOGNE 5
UNIVERSITY OF ZURICH 5

近年引用统计:

期刊名称 数量
PUBLIC OPIN QUART 82
J OFF STAT 35
SURV RES METHODS-GER 26
SOCIOL METHOD RES 20
SOC SCI COMPUT REV 15
SURV METHODOL 15
INT J PUBLIC OPIN R 11
J R STAT SOC A STAT 11
FIELD METHOD 10
J MARKETING RES 8

近年被引用统计:

期刊名称 数量
SURV RES METHODS-GER 26
SOC SCI COMPUT REV 19
INT J SOC RES METHOD 11
PUBLIC OPIN QUART 10
KOLNER Z SOZIOL SOZ 9
J OFF STAT 7
FIELD METHOD 5
SOCIOL METHOD RES 5
STRUCT EQU MODELING 5
FRONT PSYCHOL 4

近年文章引用统计:

文章名称 数量
Mixed-Mode: Past, Present, and F... 13
The cross-country measurement co... 10
Approximate measurement invarian... 9
Participation in a mobile app su... 8
Too Fast, too Straight, too Weir... 8
Can nonprobability samples be us... 6
Tree-based Machine Learning Meth... 5
Willingness to use mobile techno... 5
Is there an association between ... 4
Misreporting to Looping Question... 3

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