文献计量法的研究目的是：（1）利用引用分析发现有影响力的知识来源（即文献）；（2）利用共引分析挖掘知识结构的内在关联。

    引用分析计算出的引用频数是文献影响力的重要指标，而共引分析的知识结构描述则可以划分各个知识领域及其联系。与此相应，研究设计分为以下几个步骤：

    1. 对样本论文列出的所有参考文献按引用次数排序，得到参考文献的影响力排名，由此筛选出影响力较大（即引用次数排名靠前）的参考文献。参照国际上同类研究的做法，本文选取引用次数大于10 次的参考文献，假设共30 篇，使选取的文献篇数既满足知识结构分析的需要，也适合文献共引矩阵因子分析的要求。

    2. 计算30 篇文献两两之间的共引次数，即任意两篇参考文献同时出现于同一篇论文中的次数。由此构成对称的30×30 共引矩阵。

    3. 利用因子分析将共引矩阵中的原始共引数据转化为相关矩阵，目的是xx相似文献引用不对称造成的误差。采用共引分析中使用最多的Pearson系数将原始共引次数矩阵转换为相关矩阵。将共引次数矩阵导入SPSS，选择Analyze-Correlate-Bivariate即可转换为相关矩阵。

    4. 利用SPSS13.0 软件提供的多维尺度分析应用程序，对转换后的共引矩阵进行多维尺度分析。该程序通过分析矩阵的相似性特征进行处理，然后转换成两维或者三维的知识结构图。将相关矩阵作为源数据，选择Analyze-Classify-Hierarchical Cluster Analysis进行聚类，其中类间距离选择Ward’s方法，变量间距离选用欧氏距离平方（Squared Euclidean distance）；选择Analyze-Scal-Multidimensional Scaling(Alscal)进行MDS分析。并根据聚类分析结果将 MDS中的散点圈成点群。图上各点代表各个参考文献。文献的共引程度越高，在结构图上对应的点就越接近，相应的理论知识也越相似，关联度也越高。