用于测量多样性的分析单元可以是一篇文章、一个研究者、一个部门或机构、一个大学或一个研究课题，如新兴技术。值得注意的是，对于小单位来说，如一篇文章，多样性有时可以被理解为知识整合，而不需要进一步的研究连贯性。例如，Alan Porter的研究参照了论文（Porter，Cohen，Roessner，Perreault，2007；Porter，Roessner，Heberger，2008），其中，声称整合评分是WoS类别多样性的具体测量。

选择分析单元时需要谨慎的是小样本数据的选择，例如文章和研究者，因为他们不可能有足够的元素用于强大的统计分析，特别是当小数量的元素被不准确地归类而组合到一起时（当参考文献被分配到WoS类别中时会发生），结果可能有噪音。这样的话，应谨慎对待文章或研究水平的测量值，大部分情况下它们不信任个人的描述，但它们可以对类做平均，例如比较学科间的跨学科度，使用论文中参考文献的平均学科多样度，使用几百篇论文样本（Porter，Rafols，2009），或者使用成千上万的论文建立计量经济回归模型来研究参考文献对一些变量（如引文数或研究的局部方向）多样性（Yegros-Yegros et al.，2013）的影响（Chavarro，Tang，Rafols，2014）。(www.daowen.com)

在选择分析单元时一个重要的考虑因素是Cassi、Mescheba、Turckheim（2014）最近的发现，Rao-Stirling多样性可随着范围扩大而增加（在一些合理的假设下具体使用了余弦相似度）。这意味着，研究机构的多样性是它出版的每篇论文的多样性与论文间的多样性的总和。此属性使得以模块化的方式测量大型机构多元性成为可能。