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时间:2020-03-15
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1、中国电动车驾驶者的交通安全:安全态度、风险感知和异常的驾驶行为摘要:过去的十年里电动车的数量在中国迅速的增长。随着伤亡率的增加,电动车的交通安全问题成为公众关注的问题。本次研究的目的是确定影响交通事故的风险因素,建立安全态度、风险感知和异常驾驶行为之间的关系。分析数据来自一个自动报告的调查问卷,该问卷从中国的两个大城市收集了603个电动车驾驶者样本。调查结果显示,性别和机动车驾驶经验对于触犯交通法规引发的事故有重要的影响。男性比女性更容易触犯法规导致事故,然而有驾照的驾驶员事故率低于没有机动车驾照的驾驶员。两种典型的异常驾驶行为,错误驾驶和激
2、进行为是预测触犯法规引发的事故的重要因素。结构方程模型分析表明,安全态度和风险感知显著地影响了异常的驾驶行为。有强烈积极的安全态度、更多关心自己交通风险的驾驶者异常驾驶行为倾向较低。文章还讨论了提高电动车驾驶者道路安全的实际启示。引言:①电动车数量增长②电动车简介:电动车在中国被分类成非机动车,电动车驾驶者没有驾照、保险、在自行车道行驶、不用戴头盔。最大速度20km/h,最大重量、最大功率③电动车事故增加④W,在石家庄调查了715名自行车驾驶者和460电动车驾驶者,研究使用者特征、模型选择行为和风险感知。结果显示,电动车是一种人们负担的起的、
3、允许通勤距离更长、高灵活性的交通工具。L,电动车速度选择与性别和年龄有关,大部分电动车驾驶者不知道最高限速、实际使用速度往往高于法律规定速度。更多的研究还应聚焦在,能够提高电动车安全性的驾驶行为和心理因素上。有关异常驾驶行为、安全态度和风险感知的先前的研究:①很少有研究,与异常驾驶行为有关的心理因素。②先前研究机动车驾驶者、摩托车驾驶者、电动车驾驶者文章的总结:R,研发了司机行为问卷,区分了三种典型的行为:错误(错误的行为计划)失误(无意识的行为偏差)和违规(故意偏离)。E英国,研发了摩托车驾驶者行为问卷,发现了交通错误、控制错误、速度违规、
4、展示特技、使用安全配件之间的区别。S荷兰,研发了电动车驾驶者行为问卷,验证了错误、失误和违规的区别。③安全态度、风险感知影响驾驶行为。在中国研究的很少→本文:研究的目的是确定影响交通事故的风险因素,建立安全态度、风险感知和异常驾驶行为之间的关系。方法:①调查采用问卷的形式②在北京和杭州,调查具体地点:电动车停车场、电动车充电站、购物中心。注意事项:有时间自愿参加、匿名、送小礼物测量值(问卷分四个部分):⑴异常驾驶行为大部分条目节选自前面文献中提到的三个问卷,五分制的里克特量表(从来没有过这样的行为→经常这样做),20个典型的电动车驾驶员初测问
5、卷→调整清晰性和可读性⑵安全态度(共16条目、六分制量表)①对安全和个人责任的态度(5条目):如果事故是我的过失引起的我会很后悔②对交通法规的态度(5条目):驾驶员必须始终遵守交通法规,不管他们是不是合理③对危险驾驶行为的态度(6条目):我认为闯红灯是错误的安全态度得分越高说明,对安全和个人责任的态度是积极的,遵守交通法规,危险驾驶行为比较少。⑶风险感知①担心和关注程度(6条目):我经常因为可能会在交通事故中受伤而感觉不安全②认知基础规模,包括感知事故发生的可能性、感知危险。1、感知事故发生的可能性:未来12月中发生以下事故的可能性有多大(非
6、常不可能→非常可能6分)2、危险感知:以下行为你认为危险吗(非常安全→非常不安全6分)风险感知分数越高说明,被调查者担心关注安全的程度高、感知异常行为更加危险⑷曾经发生过的事故和人口统计①曾经发生过的事故:去年他们经历过的电动车事故数量,分严重事故、轻微事故、只有财产损失的事故。触犯法规引发的事故和没有触犯法规所引发的事故被分开讨论。②人口统计学方面的变量数据分析⑴探索性的和验证性的因子分析,用来检验构建的异常行为检测的基本维度。几个合适的指数,近似均方根误差、拟合优度指数、调整的拟合优度指数、比较适合指数(CFI)用来检测模型的拟合优度。一
7、致性系数用来检测,单个维度内部条目的同质性,评价异常驾驶行为、安全态度、风险感知的可靠性和内部一致性。⑵检验违法导致的事故与其他事故,在人口统计方面变量、风险感知、安全态度和异常驾驶行为上是否有显著的不同。对于一元(单变量)分析,分类变量用卡方检验、连续变量用单向方差分析的方法。对于多元分析,二进制逻辑回归模型,用来确定与违法导致事故相关的因素。⑶结构方程模型(AMOS17.0软件),探索安全态度、风险感知和异常驾驶行为之间的关系。模型构建和模型检验。结果受试者特征(表一)测量问卷的可靠性⑴表二:异常行为问卷,分别计算了五个维度中,每一维中变
8、量的因子载荷、每一维一致性系数,所有数据显示,问卷设计可靠、可以被接受⑵表三:风险感知和安全态度问卷,检验各条目的一致性系数、均值、标准差,所有数据显示,问卷设计可
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