h指数在2005年被提出后就受到了广泛关注,由于它的简单性与有效性,该指数得到了广泛的应用,但是随着应用的不断发展,人们也会根据在应用过程中面临的实际问题来对该指数进行一定的改进。由于传统的h指数是建立在被引次数的基础上,为了对论文影响力的反映能够更为全面,人们建立了多指标的h型指数,但是在该指数的获取过程中需要对影响力指标之间的相关性进行考察,因为它直接关系到论文影响力以及后续h型指数的结果。本文在考察指标数据分布状况的基础上对指标相关程度的合理度量进行了探讨,由此对多指标h型指数获取过程中的相关性度量进行了调整,同时在相关系数改变的基础上对论文影响力的计算进行相应调整,提出了一个基于Spearman Rank相关系数进行主成分分析的步骤,并从理论和几何角度分析了这种思路的合理性。进一步地,从得到的论文影响力出发,按照传统h指数的获取过程计算出相关系数调整的h型指数,并且对这种指数的合理性进行检验,结果显示相关系数调整的h型指数与h指数之间呈高度相关关系。再考察相关系数调整前后的h型指数之间的相关性,发现二者之间高度相关,说明经过相关系数调整的h型指数具有一定的可行性,最后对相关系数调整的h型指数与h指数和传统的h型指数在学者和期刊两类对象下的评价效果进行考察。