文章信息
- 李圳, 杨亚明, 张聪, 李洋, 胡洁, 高刘伟, 周义夕, 张徐军.
- Li Zhen, Yang Yaming, Zhang Cong, Li Yang, Hu Jie, Gao Liuwei, Zhou Yixi, Zhang Xujun.
- 职业驾驶员驾驶愤怒量表信度和效度分析
- Reliability and validity of Driving Anger Scale in professional drivers in China
- 中华流行病学杂志, 2017, 38(11): 1476-1479
- Chinese Journal of Epidemiology, 2017, 38(11): 1476-1479
- http://dx.doi.org/10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2017.11.007
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文章历史
收稿日期: 2017-03-21
2. 214200 宜兴市疾病预防控制中心
2. Yixing County Center for Disease Control and Prevention, Yixing 214200, China
道路交通伤害是目前全球第8位疾病死亡原因,也是15~29岁年龄段人口的首要死亡原因,全球2.1%的死亡人口和2.6%的伤残调整寿命年损失由道路交通伤害引起[1]。若不采取有效的措施,估计到2030年,道路交通伤害将成为第5位疾病死因[2]。驾驶员的愤怒驾驶是导致道路交通伤害最常见的因素之一[3]。驾驶愤怒量表(Driving Anger Scale,DAS)是世界上研究驾驶愤怒最常见的量表[4]。国内外均有利用该量表开展的相应研究[5-12]。目前国外使用驾驶行为量表(Driver Behaviour Questionnaire)研究发现职业驾驶员和私家车驾驶员的驾驶行为存在差异[13]。为了测定中文版DAS量表在我国职业驾驶员中的适应性,在宜兴市出租车、公交车及货车司机等职业驾驶员中进行现况调查,并评价中文版DAS量表在我国职业驾驶员中的信度和效度。
对象与方法1.调查对象:选取宜兴市481名出租车、公交车、货车、公车以及校车驾驶员,其中男性421人和女性60人。驾龄≤5年36人(7.5%),6~15年164人(34.1%),16~25年199人(41.4%),≥26年82人(17.0%)。
2.调查方法:采用问卷调查,包括一般情况调查表(性别、年龄、民族、婚姻等一般人口学特征)和中文版DAS量表,该量表包括敌意姿态(hostile gesture)、违章驾驶(illegal driving)、现场有警察(police presence)、缓慢驾驶(slow driving)、无礼驾驶(discourtesy)和交通障碍(traffic obstruction)6个维度共计33个条目[4]。采用5点计分方法,即从“一点也不愤怒”的1分到“非常愤怒”的5分。
3.质量控制:中文版DAS量表是在参阅大量国内外文献和《道路交通事故信息采集项目表》的基础上,根据我国汽车驾驶员自身特点且在预调查的基础上多次修改而成,其原始量表的信效度均较高。为提高调查对象的依从性,调查现场采用免费提供健康咨询的方式,由经统一严格培训的相关专业知识研究生和CDC有关人员完成,调查问卷当场收回并检查如有缺项、漏项及时更改补充。采用双人双机录入数据。
4.统计学分析:采用EpiData 3.1软件进行数据录入,SPSS 22.0软件进行数据分析,问卷调查资料通过Cronbach’s α系数和分半信度评价量表的信度,内容效度、结构效度、会聚效度和区别效度评价量表的效度。检验标准α=0.05。
结果1.基本情况:481名职业驾驶员的年龄集中(62.2%)在37~51岁;多数(91.5%)为已婚;24人(5.0%)文化水平为小学及以下学历,241人(50.1%)为初中学历,165人(34.3%)为高中或中专学历,51人(10.6%)为大专以上学历。驾驶车辆类型中,出租车99人(20.6%)、公交车162人(33.7%)、客车53人(11.0%)、货车139人(28.9%)以及其他职业驾驶员28人(5.8%)。持有驾照类型中,持A证337人(70.2%),B证51人(10.6%),C证93人(19.2%)。
2.信度检验:DAS量表总的Cronbach’s α系数为0.934,敌意姿态、违章驾驶、现场有警察、缓慢驾驶、无礼驾驶、交通障碍6个维度的Cronbach’s α系数分别为0.857、0.653、0.671、0.774、0.842、0.789。量表总的分半信度为0.874;6个维度的分半信度分别为0.901、0.650、0.645、0.745、0781、0.801。
3.效度检验:
(1)内容效度:对DAS量表各因子所测内容与总量表所测内容之间存在较高程度的一致性,6个分量表得分与总量表之间的相关系数为0.639~0.922,而分量表间的相关系数较小,分量表与总量表间具有较好的相关性(P<0.01)。见表 1。
(2)结构效度:采用探索性因子分析。在分析之前先对量表数据进行因子分析适应性评价。结果显示,KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)系数为0.922,Bartlett检验的χ2值为7 154.318,P<0.01,差异有统计学意义,提示量表适合进行探索性因子分析。根据量表原始的6个维度提取公因子,累计方差贡献率为56.371%。DAS量表的33个条目因子载荷依次为0.580、0.349、0313、0.627、0.722、0.664、0.784、0.687、0.488、0.456、0.690、0.509、0.584、0.820、0.819、0.610、0.513、0.418、0.387、0.630、0.803、0.741、0.754、0.420、0.429、0.780、0.508、0.525、0.662、0.481、0.394、0.632、0.475,除了条目2、3和31外,其他条目所属维度均>0.4,故删除这3个条目。
(3)会聚效度:DAS量表的6个维度与总量表之间,同一维度下的各条目与该维度之间的相关性均较高。分别计算DAS量表每个条目与6个维度得分及量表总分的相关系数,结果敌意姿态、违章驾驶、现场有警察、缓慢驾驶、无礼驾驶、交通障碍6个维度得分与总量表之间的相关系数分别为0.696、0.813、0.639、0.790、0.922、0.858。各条目与所属维度的相关系数为0.494~0.893,均>0.4(P<0.001),即量表的会聚效度定标试验成功率为100%(表 2、3)。
(4)区别效度:DAS量表的条目与所在维度的相关性大于与其他维度的相关性,且差异有统计学意义,提示量表具有较好的区别效度。经计算,DAS量表各条目与总分间的相关系数为0.401~0.674,各条目与所属维度的相关性均高于该条目与其他维度的相关性(P<0.001),即量表的区别效度定标试验成功率为100%(表 2、3)。
讨论在所有影响的道路交通事故发生的因素中,驾驶员因素起到了决定性作用。道路交通事故分析表明,由驾驶员因素引起的事故英国为65%,美国为57%;有关的事故百分率分别为95%和94%[14]。我国相关研究发现,92%的交通事故死亡原因可以归结于驾驶员的人为因素,包括超速驾驶、粗心驾驶、无证驾驶、驾驶在错误的车道上以及酒后驾车等[15]。驾驶员的愤怒驾驶是导致交通事故最常见的因素之一[3]。
本次调查结果表明,DAS量表总Cronbach’s α和分半信度分别为0.934和0.874(P>0.7),综合反映该量表具有良好的信度,且高于郭双等在辽宁省的调查结果[16]。检验DAS量表各维度与总分间的相关性,发现各因子所测内容与总量表所测内容间存在较高程度的一致性,6个分量表得分与总量表之间的相关系数为0.639~0.922,而分量表间的相关系数较小,分量表与总量表间具有较好的相关性,均有统计学意义,说明列表具有很好的内容效度,也说明量表各条目均可以反映条目所在维度的状况,每个维度也可以反映驾驶员愤怒驾驶总的情况。会聚效度是以每个条目与所在维度的相关系数来衡量,若相关系数≥0.4则计为1个会聚效度定标实验成功;区别效度指条目与所在维度的相关性大于与其他维度的相关性,并作假设检验,若相关系数间的差异有统计学意义则计为1个区别效度定标实验成功;定标实验成功率>80%则说明该问卷的会聚效度和区分效度良好[17]。本文结果显示,DAS量表的会聚效度与区分效度定标实验成功率均为100%,说明该量表具有较好的会聚效度和区分效度。
皮尔逊积差相关系数表明,DAS量表总得分与驾龄显著相关,相关系数为-0.188(P<0.01),说明随着驾驶员驾龄的增长,驾驶愤怒开始减少。敌意姿态与年龄、驾龄显著相关,相关系数分别为-0.121、-0.217、-0.099(P<0.05),说明随着驾驶员年龄和驾龄的增长,驾驶员面对敌意姿态的愤怒变低。违章驾驶、无礼驾驶和交通障碍与驾龄显著相关,相关系数分别为-0.167、-0.159、-0.202(P<0.01),说明随着驾驶员驾龄的增长,面对违章驾驶、无礼驾驶和交通障碍时愤怒减少。
综上所述,中文版DAS量表具有良好的信度和效度,在职业驾驶员群体中的适用性较好,可作为测量驾驶愤怒的一个有效工具。
利益冲突: 无
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