摘要：国家自然科学基金委设立“重点学术期刊专项基金”资助国内优秀学术期刊，在优秀期刊的遴选和资助效果评价过程中，存在期刊数量大，评价指标多等问题．基于此，提出一种针对大规模高维数据的简化的区间数据主成分分析方法（simplified principal component analysis，SPCA）．该方法将区间主成分分析分解成2个基本阶段：第一是如何更加简单和高精度地计算数据集合的主轴，第二是如何绘制可视性与可解释性都更强的主平面图，以增强研究人员对大规模数据主要特征的洞察能力．采用SPCA方法，一方面能够从整体上研究各学科期刊的差异，说明学科之间的不可比较性；另一方面能够筛选出衡量期刊水平的关键指标，遴选优秀期刊，同时分析连续受资助期刊的动态资助效果．

关键词：区间数据 spca 主平面图 期刊评价 资助效果分析 

单位：北京航空航天大学经济管理学院 北京100191 国家自然科学基金委员会计划局 北京100085