驾驶员不同的情绪状态对驾驶安全有重大影响。研究发现，在驾驶中，事故倾向性驾驶员的愤怒，紧张，焦虑活动较多，他们的情绪状态稳定性较差。驾驶员愤怒特质，往往会导致一些驾驶危险行为如: 超速、快速改道。驾驶员愤怒水平越高，他们的驾驶攻击性行为越多。目前，国外研究主要集中在如何建立不良情绪状态对驾驶安全的影响机制及如何开发实时监测技术等，以更好地对交通事故进行预测、分析和解释。然而，由于实验测量与问卷测量的工具和研究方法不同，关于驾驶员不同情绪状态对交通事故的影响尚存在很多不一致的地方。本研究在以往研究的基础上，以祝蓓里的情绪状态量表为基础，结合汽车驾驶员的职业特点，编制了驾驶员情绪状态量表。检验驾驶员情绪状态量表在我国驾驶员群体中的信度和效度，为今后开展进一步研究提供可靠的测量工具。
1 对象与方法
1． 1 对象
在辽宁省沈阳和大连 2 个城市随机选取发放240 份问卷，收回有效问卷 212 份( 88． 3% ) 。其中，男性驾驶员 173 名，女性驾驶员 39 名; 营运驾驶员 122 人，非营运驾驶员 90 人。近 3 年有违章记录的人数为 116 人，无违章记录的人数为 96 人。5 年以下驾龄人数为 72 人，6 ～15 年驾龄人数为 82 人，15 年以上驾龄人数为 58 人。
1． 2 量表的编制
本研究以祝蓓里修订的情绪状态量表( POMS) 为基础，结合汽车驾驶员的职业特点编制成驾驶员情绪状态量表。该量表由 30 个描述驾驶员不同情绪状态的形容词构成，分为 4 个维度。量表的计分方法为 5 点计分:“几乎没有”为 0 分，“有一点”为 1 分，“适中”为 2 分，“相当多”为 3 分，“非常多”为 4 分。
1． 3 统计处理
采用 SPSS 19． 0 对数据进行项目分析，探索性因素分析，验证性因素分析和相关分析等。
2 结 果
2． 1 项目分析
以每个题目与量表总分之间的相关系数( r＞ 0． 3) ，并且相关必须达到显着水平( P ＜ 0． 01) 作为题目的区分度指标。删除了 4 个题目，保留 26 个题目，见表 1。【表1】
2． 2 探索性因素分析
对剩余的 26 个题目进行主成分因素分析。KMO =0． 84，Bartlett 球形检验结果达到了显着性水平( P ＜0． 001) 。生成特征根大于 1 的因子 5 个，累计方差贡献率为 63． 58%。结合特征根和碎石图结果，经过反复比较，进一步删除了第 5，10，13 和 14 共 4 个题目。题目删除原则: 保证每个题目的因素负荷大于 0． 40，保证每个因子下至少包括3 个题目。对保留的 22 个题目再次进行主成份因素分析，KMO =0． 82，Bartlett 球形检验结果达到了显着性水平( P ＜ 0． 001) ，生成特征根大于 1 的因子 4 个，累计方差贡献率为 58． 72%。
这 4 个因子分别命名为: 愤怒、紧张、精力和抑郁，各个因子的方差变异率分别为 21． 66%，14． 59%，13． 27% 和 9． 20%。各因子下每个题目的负荷量见表 2。【表2】
2． 3 效度分析
2． 3． 1 结构效度 为考察该量表的结构效度，采用 Lisrel8． 7进行验证性因素分析，结果表明，各项拟合指标达到理想标准。χ2/ df = 1． 13，GFI = 0． 90，NFI = 0． 88，CFI = 0． 96，RFI =0． 87，RMSEA ＜ 0． 05。这些指标表明模型的拟合度较好，说明量表的结构效度也较好。
2． 3． 2 内容效度 对驾驶员情绪状态量表各因子与总分之间的相关性进行检验。表 3 结果表明，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。这说明量表具有很好的内容效度。【表3】
2． 4 信度分析 信度分析表明，修订版驾驶风格量表总的内部一致性系数为 0． 80。各个维度的内部一致性系数均在0． 72以上，分半信度也均在 0． 70 以上，符合心理测量学的要求，见表 4。【表4】
表 4 量表各维度内部一致性系数与分半信度因素 Cronbach＇s α 分半信度因子 1 0． 84 0． 81因子 2 0． 72 0． 70因子 3 0． 81 0． 83因子 4 0． 80 0． 763 讨 论本研究在参考国内外相关研究的基础上，编制了驾驶员情绪状态量表。量表共 22 个题目，分为愤怒，紧张，精力和抑郁 4 个维度。量表总的信度为 0． 80，量表各个维度与总分之间的相关系数分别为 0． 76，0． 69，0． 51 和 0． 77，且 P ＜0． 001，具有较高的稳定性。
根据祝蓓里对不同情绪状态的分类，愤怒，紧张和抑郁为消极情绪，精力为积极情绪。在进行内容效度相关分析时，精力与其他 3 个消极情绪呈现微弱负相关。对数据进行均值比较发现，女性驾驶员在紧张维度上得分高于男性驾驶员，在愤怒维度上得分低于男性驾驶员。非营运驾驶员在愤怒和紧张维度上的得分高于营运驾驶员，在精力维度上的得分低于营运驾驶员。这说明，营运驾驶员的情绪状态稳定性较高，驾驶更安全。
皮尔逊积差相关结果表明，年龄与愤怒，抑郁之间相关显着，相关系数分别为 r = -0． 33，P ＜ 0． 001; r = -0． 21，P ＜ 0． 01。
驾龄与愤怒，抑郁间相关显着，相关系数分别为 r = -0． 31，P ＜0． 001; r = -0． 16，P ＜ 0． 05。愤怒、紧张和抑郁与交通违规之间呈显着负相关，相关系数分别为: r = -0． 17，P ＜ 0． 05; r =-0． 19，P ＜ 0． 01; r = -0． 20，P ＜ 0． 01。这说明，驾驶员情绪状态量表的愤怒、紧张和抑郁维度，对交通违规均有预测作用。此外，有交通违规记录的驾驶员，在愤怒和紧张维度上的均值得分也比没有交通违规记录的驾驶员要高。这说明，驾驶员情绪状态量表在评估驾驶员的情绪状态，筛选事故驾驶员方面具有很好的应用前景。
综上所述，驾驶员情绪状态量表具有良好的信度和效度，可以作为测量我国驾驶员不同情绪状态的一个可靠而有效的工具。
参考文献
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