正如所看到的那样，从H指数和影响因子这两个功能互补指标同时对期刊进行评价能够获得更为合理准确的结果。因此，使用H指数对期刊的评价是有价值的，并且无论期刊的排名在不同的评估方法下是否发生变化，新的方法对于期刊评估都是有价值且重要的。

H系列指数如何影响期刊排名?根据表1中2002 - 2016年15年的H指数来看，排名位于前三位的期刊分别是《Journal of Personality and SocialPsychology)) (( Journal of Applied Psychology)) (( Trend inCognitive Sciences))，而在5年的H指数中，排名前三位的期刊是《Trend in Cognitive Sciences )} (( Com-puters in Human Behavior》和《Journal of Personalityand Social Psychology))。由表2，我们可以看到标准影响因子和五年的累计影响因子与巧,10,5年的H指数呈现正相关，分别为0. 57242 , 0. 59762 , 0.64098,0.65896,0.67573,0.69606但五年的影响因子与H指数个时间段的相关系数略高于标准影响因子与H指数的相关系数。因此使用统计较长时间段的不同评价指标对期刊的评价结果更为稳定也更加准确;同时尽管具有一定的相关性，对不同期刊采用不同的评价指标时，排名还是会有变化。    

虽然H指数有很多优点，广泛应用于评价科学工作者的个人成就，但也有一定的缺陷，H指数对于高频被引文献不敏感。例如两本期刊的H指数相同，但是其中一本的高被引次数可能是另一本的几倍，而这在H指数中并不能凸显出来。所以，为了弥补这一缺陷，许多研究者提出一系列的类H指数，其中G指数最为出名，也最为敏感。对2002 -2016,2007一2016,2012一2016这三个时间段的H指数与G指数建立线性回归模型，得出线性回归模型的拟合度非常高，并且其有效性值均大于0.9(分别为0.96035,0.95954,0.94878)，说明其回归方程是可信的或者说两者之间存在显著的线性关系。并且，在表2中，两者的相关程度也达到了强正相关(分别为0. 97990 , 0. 90444 , 0. 87768 )。因此，在单个年份G指数比H指数更容易受文章被引次数变化而变动，更加敏感，并且引用次数和引用畸变对H指数的影响要远小于G指数。故而同样G指数对于期刊评价也是非常有价值的。    

对H指数和G指数分别进行时间序列的线性回归模型，即不同指数在三个时间段的关联程度，我们可以得出两个指数在2011一2015与2001一2015年时间段的显著性略低于2001一2015与2006 -2015年和2006 - 2015与2011 -2015年线性回归的结果，说明一些论文在发表的3一5年后的引用量迅速增长，但还有一大部分文章被遗忘，引用增长速度缓慢。对标准影响因子与五年的累积影响因子进行线性回归。    

在很多情况下，期刊的知名度也反映了特定研究领域的关注度与影响力的变化。例如《Behavioraland Brain Sciences)，《Trend in Cognitive Sciences)，(( Personality and Social Psychology Review》这些心理学分支期刊的五年累积影响因子比一些综合性的评论期刊要高，也体现了欧美等国对心理学的实验，社会等分支的关注度。    

本文中，之所以选择五年的累积影响因子和统计时间段较长的H指数，是因为在心理学这样的社科领域，只有经过一定时间，其被引次数才能得到更J决的增长。通过对累积影响因子和标准影响因子的比较可以看到期刊排名并未受到根本性的影响，两者相关关系为0. 91254(表2)为强正相关。所以，期刊排名并未因为影响因子的选择而不同。应当注意的是，随着选择的时间窗口的增加，就越难以显示出当前编辑人员的努力，我们所使用的期刊排名都是观察一定时间之前的论文影响力得到的。因此，在我们评定时随时间的拉长，当前编辑人员的职业地位会降低，但更加凸显出编审团队的能力。然而，不论采用何种评论方法，期刊在一段时间内排名都有较高的稳定性。