(1)论文因素。如论文的出版时滞、论文长度、类型及合作者数等。出版时滞较短的刊物更容易获得较高的影响因子。若刊物的出版周期较长，则相当一部分的引文因为文献老化(超过2年)而没有被统计，即没有参与影响因子的计算，从而降低了影响因子。大量统计资料表明，刊载论文如果是热门课题，且篇幅较短，发表较快，则被引率将很快达到高峰，进而使期刊的影响因子上升很快，然后又迅速下降;刊载完整研究性论文的期刊，持续被引用时间长，影响因子升高较持久。也有资料表明，论文的平均作者数与论文的总被引频次呈显著的正相关。

(2)期刊因素。如期刊大小(数)、类型等。在计算影响因子时，刊载论文数仅统计论文、简讯和综述，而对评论、来信、通讯和其他一些常被引证的栏目的文章则不进行统计。根据经验判断，期刊数量与影响因子和总被引频次的大小有密切联系。在多数情况下，论文量少的期刊容易得到高影响因子，并且这部分期刊的影响因子在年度之间会有较大的波动;而论文量多且创刊年代久的期刊往往容易得到较高的总被引频次。此外，还与其他引证指标如:即年指标、期刊被引用半衰期、地区分布数、基金论文比以及期刊发行范围和发行量等指标有密切关系。期刊的规模和结构不同会造成期刊影响因子的不同。一般来讲，同种类型的期刊形成的规模越大，这些期刊的影响因子总的来讲就越大;期刊中所含的“热门”课题或“热门”专业的文章越多，总被引频次就越高，同时这种期刊的影响因子也就越大。

(3)学科因素。如不同学科的期刊数目、平均参考文献数、引证半衰期等都会对期刊的影响因子和总被引频次产生影响。期刊的影响因子和总被引频次均以论文的引证与被引证的数量关系为基础。一个学科的引文数量，总体水平取.决于两个主要因素:一是各学科自身的发展特点;二是该学科期刊在数据库来源期刊中所占的比例。从总体上来说，某学科来源期刊越多，该学科期刊的总被引频次和影响因子就越大。这两大因素决定了学科影响因子和总被引频次分布的不均衡性。生物学期刊一直是SCI期刊中比较引人注目的一类期刊，它不仅在期刊数量上明显多于其他学科，而且在总被引频次和影响因子的数量上也有显著优势，从而说明生物科学在当代科学中所处的重要位置。此外，影响因子还受期刊所涉及的学科在专业意义上的社会覆盖面的影响，如果某个科技期刊在专业意义上的社会覆盖面非常小，而且同类期刊又很少，那么它的影响因子就不可能很高。

不同的学科由于其内在的科研规律不同，在做研究时所需引用他人的科研成果情况就不尽相同。这些区别至少在两个方面会影响到影响因子的大小，一方面的区别是需要引用他人成果多少的情况，另一方面的区别是引用他人成果的时间情况。由于影响因子一般都只按近两年内的期刊中所引用的文献计算，可以看出按近两年内的引文年限分布情况做的排序结果和通过用影响因子方法对杂志的排序结果同样也具有一致性，这同样说明了影响因子不能正确地反应出不同学科期刊之间影响力的大小。

由于历史的原因，一个国家不同学科的建设和发展都是不平衡的，甚至同一学科中的不同分支也存在这种情况。有的学科规模很小，但从事这一学科的科研人员多，而且对这一学科的资金投入也大，相关的学科杂志也较多，这样就会形成一种规模优势。而往往那些规模较小的学科就不具备这种规模优势，从而这类期刊的影响因子和总被引频次也不会高。就学科规模发展速度的快慢而言，不同的学科有“冷”、“热”之分。“热”门学科由于时代的需要其规模发展速度是很快的，这种学科的文章在其规模迅速发展的期间将具有很高的被引用率;而“冷”门学科则正好相反。但是，这种“冷”与“热”的划分往往并不是出于科学本身的发展需要，而经常是由于经济、社会等一些非科学因素的制约而造成的。还有一些学科包含了许多热门的课题，这些“热门”课题的文章虽有较高的被引用率，但并不具备多大的科学价值。据以上分析可以认为:这种仅仅因为学科规模的大小和发展速度的快慢而造成的论文被引用率高低的不同，或者是引起相关杂志和机构的影响因子大小的不同，从而造成在重要性的排序上的不同，不是科学木身发展造成的，是其他的一些经济的、历史的和社会的非科学因素造成的，因此对规模小或是“冷”专业的学科进行的这种评价是极为不公平的，也是不合理的。

(4)检索系统因素。如参与统计的期刊来源、引文条目的统计范围等。对于特定刊物来说，在中外的检索系统中，由于其所收录的期刊群体组成的差异较大，因而所计算的影响因子值有较大的差异，并且同一刊物在不同语种的检索系统中具有明显不同的影响因子和总被引频次。

(5)名人效应的影响。名人效应常表现为:一方面人们常引用名人的文章来增加自己文章的权威性，即便是在还有别的更适合自己文章引用的文献时也是这样:另一方面是署有名人名字的文章或被名人所推荐的文章很容易在所谓的高档次的杂志上发表，因而也容易被SCI或CSCD所收录，且有时文章本没有名人科研成果，却为了能在高级刊物上发表署上了名人的名字，所以过分地强调被引用或收录情况，将给文章的总被引频次和影响因子带来人为的偏差。