駕駛?cè)孙L(fēng)險(xiǎn)感知量表的修訂及信效度檢驗(yàn)

任高曉

(遼寧師范大學(xué) 心理學(xué)院，遼寧 大連 116029)

1 引言

風(fēng)險(xiǎn)感知(Risk Perception)是指駕駛?cè)嗽隈{駛過(guò)程中對(duì)交通情境中危險(xiǎn)產(chǎn)生的主觀體驗(yàn)，個(gè)體間的風(fēng)險(xiǎn)感知水平存在差異[1]。風(fēng)險(xiǎn)感知水平會(huì)影響駕駛?cè)藢?duì)駕駛情境中交通危險(xiǎn)的識(shí)別和預(yù)測(cè)，與交通安全密切相關(guān)[2-3]。隨著駕駛?cè)笋{駛經(jīng)驗(yàn)的提升，他們對(duì)危險(xiǎn)的識(shí)別更迅速，風(fēng)險(xiǎn)感知水平也越高[4]。駕駛?cè)说娘L(fēng)險(xiǎn)感知水平與駕駛行為之間相關(guān)顯著，風(fēng)險(xiǎn)感知水平越高，攻擊性駕駛行為越少[5]。

以往對(duì)風(fēng)險(xiǎn)感知的測(cè)量主要分為實(shí)驗(yàn)法和主觀報(bào)告法兩種[3,5-6]。實(shí)驗(yàn)法指使用真實(shí)拍攝的交通情境視頻材料或者模擬駕駛視頻材料來(lái)測(cè)量駕駛?cè)说娘L(fēng)險(xiǎn)感知水平。實(shí)驗(yàn)法在操作中既能控制各個(gè)變量，也不會(huì)給駕駛?cè)藥?lái)任何危險(xiǎn)，是目前較為理想的研究方法，也是未來(lái)研究的方向[7]。主觀報(bào)告法主要指使用問(wèn)卷來(lái)測(cè)量駕駛?cè)说娘L(fēng)險(xiǎn)感知水平。最常用的風(fēng)險(xiǎn)感知問(wèn)卷之一是駕駛?cè)孙L(fēng)險(xiǎn)感知量表[8]。該量表包含8個(gè)題目，3個(gè)維度，衡量風(fēng)險(xiǎn)感知的不同方面。維度一——擔(dān)心和不安全感，考察被試對(duì)交通事故傷害的擔(dān)心和不安全感；維度二——可能性評(píng)估考察，被試對(duì)本人以及青少年在交通事故中發(fā)生事故的概率評(píng)估；維度三——關(guān)切，考察被試對(duì)交通相關(guān)危險(xiǎn)的關(guān)心程度。研究表明Rundmo編制的駕駛?cè)孙L(fēng)險(xiǎn)感知量表的信度和效度較好，可以對(duì)駕駛?cè)耸y(cè)[9]。

截止目前，我國(guó)針對(duì)駕駛?cè)巳后w的風(fēng)險(xiǎn)感知量表較少。研究者針對(duì)駕駛?cè)碎_(kāi)發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)感知量表也存在信效度不良，題量過(guò)大、維度定義不清晰等問(wèn)題，無(wú)法達(dá)到研究目的[10]。因此，征得原作者同意后，本研究對(duì)Rundmo編制的風(fēng)險(xiǎn)感知量表進(jìn)行了修訂，為衡量中國(guó)司機(jī)風(fēng)險(xiǎn)感知提供一個(gè)可靠的工具。

2 對(duì)象與方法

2.1 對(duì)象

在遼寧大連、沈陽(yáng)和北京市隨機(jī)發(fā)放問(wèn)卷310份，回收有效數(shù)據(jù)299份(96.5%)。其中，男性157名，女性142名。駕駛?cè)四挲g在18～40歲之間(21.55±2.65歲)，駕齡在1～10年之間(2.18±1.29歲)。受教育程度：初中43人，高中92人，本科及以上164人。

2.2 研究工具

2.2.1 風(fēng)險(xiǎn)感知量表

風(fēng)險(xiǎn)感知量表共8道題目，從擔(dān)心和不安全感、可能性評(píng)估、關(guān)切三個(gè)方面來(lái)考察駕駛?cè)说娘L(fēng)險(xiǎn)感知水平。其中，擔(dān)心和不安全感包括4個(gè)題目，可能性評(píng)估包括2個(gè)題目，關(guān)切包括2個(gè)題目。量表的計(jì)分方法為 7點(diǎn)記分，從1分(一點(diǎn)也不)到7分(非常)。量表采用總分作為統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，總分越高，風(fēng)險(xiǎn)感知水平越好。

本研究嚴(yán)格按照量表修訂的翻譯-回譯程序?qū)υ勘磉M(jìn)行翻譯。原量表所有項(xiàng)目翻譯完成后，特別邀請(qǐng)兩位交通心理學(xué)專(zhuān)家對(duì)量表項(xiàng)目進(jìn)行逐個(gè)評(píng)定。該程序可確保項(xiàng)目描述的準(zhǔn)確性，使其適應(yīng)中國(guó)駕駛?cè)说睦斫夥绞健?/p>

2.2.2 親社會(huì)與攻擊性駕駛行為量表

本研究使用馬文瑤等人修訂的中文版親社會(huì)與攻擊性駕駛行為量表，量表由28個(gè)項(xiàng)目組成，分為親社會(huì)駕駛行為和攻擊性駕駛行為兩部分[11]。題目1～16為親社會(huì)駕駛行為分量表，題目17-28為攻擊性駕駛行為分量表。量表的計(jì)分方法為6點(diǎn)計(jì)分，從1分(從不)到6分(總是)。對(duì)本研究的樣本進(jìn)行施測(cè)結(jié)果表明，兩個(gè)分量表的內(nèi)部一致性系數(shù)分別為0.91、0.73，信度良好。

2.3 研究程序

參與抽樣調(diào)查的駕駛?cè)嗽诒桓嬷狙芯康难芯磕康牟⑶掖_認(rèn)其知情同意后，依次填寫(xiě)基本人口學(xué)信息統(tǒng)計(jì)表、風(fēng)險(xiǎn)感知量表、親社會(huì)和攻擊性駕駛行為量表。

2.4 統(tǒng)計(jì)處理

使用 SPSS 21.0 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。

3 結(jié)果

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

使用經(jīng)過(guò)篩選保留的299份有效數(shù)據(jù)計(jì)算各個(gè)題目的描述性統(tǒng)計(jì)值，包含平均數(shù)、偏度、峰度，結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)分析與因子負(fù)荷

由表1，本量表8個(gè)題目均設(shè)置7個(gè)選項(xiàng)，被試的選擇范圍均在1-7之間，平均數(shù)在4.43～5.14之間，偏度和峰度的變化也在正常范圍內(nèi)。這表明，量表8個(gè)題目的內(nèi)容和選項(xiàng)設(shè)置均比較合理。

3.2 項(xiàng)目分析

將項(xiàng)目與總分的相關(guān)系數(shù)及相關(guān)的顯著性作為項(xiàng)目分析的指標(biāo)。由表1，8個(gè)項(xiàng)目與量表總分之間的相關(guān)系數(shù)均大于0.3，并且達(dá)到顯著性水平(P<0.001)，保留所有題目進(jìn)行下一步分析。

3.3 探索性因素分析

對(duì)保留的8個(gè)題目進(jìn)行主成分因素分析，KMO=0.730，Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果達(dá)到顯著性水平(P< 0.001)。采用主成分分析方法，結(jié)果顯示有3個(gè)特征根大于1的因子，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到70.80%。參照原始量表分別將 3個(gè)因子命名為擔(dān)心和不安全感(題目1、題目2、題目3、題目4)、可能性評(píng)估(題目5、題目6)、關(guān)切(題目7、題目8)。

3.4 驗(yàn)證性因素分析

采用驗(yàn)證性因素分析方法進(jìn)行分析，考察修訂版駕駛行為量表在結(jié)構(gòu)特征上的擬合程度。見(jiàn)表2。表中的各項(xiàng)指標(biāo)達(dá)到理想擬合標(biāo)準(zhǔn)。

表2 驗(yàn)證性因素分析的擬合指數(shù)

3.5 信度分析

對(duì)量表的信度進(jìn)行分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，量表內(nèi)部一致性信度為0.78，擔(dān)心與不安全感的信度為0.74，可能性評(píng)估的信度為0.75，關(guān)切的信度為0.84。

3.6 效度分析

3.6.1 內(nèi)容效度

對(duì)量表三個(gè)維度進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果見(jiàn)表3。各維度間相關(guān)系數(shù)在0.22～0.37之間，這表明量表內(nèi)容效度較好。

3.6.2 相容效度

對(duì)親社會(huì)與攻擊性駕駛行為量表兩個(gè)維度得分與風(fēng)險(xiǎn)感知量表三個(gè)維度得分進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果見(jiàn)表3。結(jié)果表明，親社會(huì)駕駛行為得分與擔(dān)心和不安全感、可能性評(píng)估、關(guān)切三個(gè)維度均呈顯著正相關(guān)(P<0.05)；攻擊性駕駛行為與擔(dān)心和不安全感、可能性評(píng)估、關(guān)切三個(gè)維度均呈顯著負(fù)相關(guān)(P<0.01)。這說(shuō)明，修訂后量表具有良好的相容效度。

表3 量表效度分析

3.6.3 實(shí)證效度

對(duì)量表各維度與被試在過(guò)去一年內(nèi)發(fā)生的交通違規(guī)次數(shù)、交通事故次數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果見(jiàn)表3。駕駛?cè)私煌ㄟ`規(guī)次數(shù)與擔(dān)心和不安全感維度、可能性評(píng)估維度、關(guān)切維度存在顯著負(fù)相關(guān)。交通事故次數(shù)與擔(dān)心和不安全感維度、可能性評(píng)估維度、關(guān)切維度存在顯著負(fù)相關(guān)。

進(jìn)一步使用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，對(duì)有交通違規(guī)(交通事故)、無(wú)交通違規(guī)(交通事故)的駕駛?cè)诉M(jìn)行分析。結(jié)果見(jiàn)表4、表5。

表4 有無(wú)交通違規(guī)駕駛?cè)孙L(fēng)險(xiǎn)感知均值比較(M±SD)

表5 有無(wú)交通事故駕駛?cè)孙L(fēng)險(xiǎn)感知均值比較(M±SD)

結(jié)果表明，有交通違規(guī)、有交通事故記錄的駕駛?cè)嗽陲L(fēng)險(xiǎn)感知總分及各維度的得分均低于無(wú)交通違規(guī)、無(wú)交通事故記錄的駕駛?cè)?。這說(shuō)明，修訂后的量表可以很好地區(qū)分有無(wú)交通違規(guī)(交通事故)記錄的駕駛?cè)恕?/p>

3.7 人口學(xué)變量分析

3.7.1 風(fēng)險(xiǎn)感知的性別差異

采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)探索性別對(duì)駕駛?cè)孙L(fēng)險(xiǎn)感知水平的影響，男女駕駛?cè)孙L(fēng)險(xiǎn)感知量表得分之間的均值比較見(jiàn)表6。

表6 男女駕駛?cè)孙L(fēng)險(xiǎn)感知量表得分均值比較(M±SD)

由表6，發(fā)現(xiàn)男性、女性駕駛?cè)嗽陲L(fēng)險(xiǎn)感知總分和各維度上得分均存在顯著差異，女性駕駛?cè)孙L(fēng)險(xiǎn)感知水平顯著高于男性駕駛?cè)恕?/p>

3.7.2 駕駛?cè)孙L(fēng)險(xiǎn)感知與人口學(xué)變量的相關(guān)

皮爾遜相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)，駕駛?cè)孙L(fēng)險(xiǎn)感知總分與年齡(r=0.17，P<0.01)、駕齡(r=0.29，P<0.01)、總駕駛里程(r=0.30，P<0.01)、駕駛頻率(r=0.16，P<0.01)呈顯著正相關(guān)。根據(jù)這一結(jié)果我們可以發(fā)現(xiàn)駕駛?cè)说哪挲g越大，駕駛經(jīng)驗(yàn)越豐富，他們的風(fēng)險(xiǎn)感知水平越高。

4 討論

修訂后的中文版風(fēng)險(xiǎn)感知量表共8個(gè)題目，分為擔(dān)心和不安全感、可能性評(píng)估、關(guān)切3個(gè)維度。量表的內(nèi)部一致性系數(shù)為0.78。每個(gè)題目與量表總分的相關(guān)達(dá)到顯著水平，且相關(guān)系數(shù)均在0.57以上。這說(shuō)明量表的信度、效度較好。

風(fēng)險(xiǎn)感知總分及其各維度得分均與親社會(huì)駕駛行為呈正相關(guān)，與攻擊性駕駛?cè)诵袨槌守?fù)相關(guān)。這與以往研究結(jié)論一致[5,12]。研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)感知水平高的駕駛?cè)嗽隈{駛過(guò)程中會(huì)采取更多的親社會(huì)駕駛行為，如主動(dòng)給其他車(chē)輛讓道、避讓等[12]。風(fēng)險(xiǎn)感知水平低的駕駛?cè)藢?duì)危險(xiǎn)的敏感度低，在駕駛過(guò)程中經(jīng)常出現(xiàn)跟車(chē)距離過(guò)近、拒絕給其他車(chē)輛讓道、超速、連續(xù)超車(chē)等攻擊性駕駛行為[12-13]。 也就是說(shuō)，駕駛?cè)说娘L(fēng)險(xiǎn)感知水平越高，安全駕駛行為越多，發(fā)生事故的可能性也更低[2,5]。

駕駛?cè)说娘L(fēng)險(xiǎn)感知水平與性別、駕駛經(jīng)驗(yàn)相關(guān)。就性別而言，女性駕駛?cè)说娘L(fēng)險(xiǎn)感知水平明顯高于男性駕駛?cè)?，這與以往研究結(jié)果相同。大量研究發(fā)現(xiàn)，駕駛?cè)孙L(fēng)險(xiǎn)感知水平的性別差異顯著，而且男性風(fēng)險(xiǎn)感知水平比女性低[2,14]。本研究發(fā)現(xiàn)，駕駛?cè)说鸟{駛經(jīng)驗(yàn)越長(zhǎng)，風(fēng)險(xiǎn)感知水平越高[4,9]。一方面，有經(jīng)驗(yàn)的駕駛?cè)丝梢愿玫倪m應(yīng)復(fù)雜的路況，搜索當(dāng)前場(chǎng)景中可能存在的危險(xiǎn)，做出更快、更準(zhǔn)確的反應(yīng)[5,15]。另一方面，新手駕駛?cè)送鶗?huì)高估自己的駕駛技術(shù)，在遇到危險(xiǎn)時(shí)只關(guān)注危險(xiǎn)本身，不能對(duì)交通情境中危險(xiǎn)進(jìn)行整體的評(píng)估，無(wú)法提前做出避讓反應(yīng)[3,12]。

最后，量表總分可以用來(lái)篩選有無(wú)交通違規(guī)和有無(wú)交通事故的駕駛?cè)恕１狙芯堪l(fā)現(xiàn)，有交通違規(guī)、有交通事故記錄的駕駛?cè)孙L(fēng)險(xiǎn)感知總分及其各維度的得分均低于無(wú)交通違規(guī)記錄、無(wú)交通事故記錄的駕駛?cè)?。以往研究發(fā)現(xiàn)，駕駛?cè)藢?duì)風(fēng)險(xiǎn)的感知水平越高，發(fā)生事故的概率就越低[2-3]。這說(shuō)明，修訂后的量表不僅可以用于檢測(cè)我國(guó)駕駛?cè)说娘L(fēng)險(xiǎn)感知水平，還可以評(píng)估和篩選事故傾向性高的駕駛?cè)?。為降低駕駛?cè)耸鹿事?，修訂后的量表可以為開(kāi)展駕駛?cè)诉x拔、駕駛干預(yù)訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)支持。

5 結(jié)論

修訂后的風(fēng)險(xiǎn)感知量表具有良好的信度和效度，可以作為測(cè)量我國(guó)私家車(chē)駕駛?cè)孙L(fēng)險(xiǎn)感知的有效工具。