郭 雙 董 悅 馬 伶 張馨予 顧謙浩 葛嘉倩
駕駛憤怒對(duì)駕駛安全有重大影響。研究發(fā)現(xiàn),駕駛憤怒與駕駛攻擊行為之間的關(guān)系密切,不同的交通情景會(huì)導(dǎo)致不同的憤怒水平[1]。那些被冤枉或被激怒的駕駛員可能會(huì)通過(guò)不同的攻擊狀態(tài)來(lái)進(jìn)行報(bào)復(fù)[2]。而且,具有憤怒特質(zhì)的駕駛員往往會(huì)形成非適應(yīng)性的駕駛風(fēng)格,他們的不良駕駛行為較多,如:咒罵他人、快速改道等[3]。此外,駕駛憤怒,尤其是“路怒癥”行為同駕駛員自我報(bào)告的一生中發(fā)生的碰撞事故數(shù)目及機(jī)動(dòng)車(chē)違規(guī)次數(shù)相關(guān)顯著[4]。本研究旨在對(duì)駕駛憤怒量表(DAS)[5]進(jìn)行修訂,并檢驗(yàn)其在我國(guó)駕駛員測(cè)試中的信度和效度,為今后開(kāi)展進(jìn)一步研究提供一個(gè)可靠的測(cè)量工具。
1.1 對(duì)象 在遼寧省沈陽(yáng)和大連2個(gè)城市隨機(jī)發(fā)放280份問(wèn)卷,收回有效問(wèn)卷253份(90.4%)。其中,男性駕駛員178名,女性駕駛員75名。駕駛員年齡在19~60歲(35.54±0.66),駕齡在1個(gè)月到30年之間(8.49 ±0.51)。受教育程度:高中及以下105人,本科116人,研究生及以上32人。月經(jīng)濟(jì)收入:2000元以下73人,2000元及以上180人。近一年有交通違規(guī)記錄的人數(shù)為78人,無(wú)違章記錄的人數(shù)為175人。
1.2 方法 駕駛憤怒量表修訂版。量表的翻譯由2名交通心理學(xué)研究生嚴(yán)格按照量表修訂的翻譯-回譯程序進(jìn)行。在基本確定中文版本后,請(qǐng)3位駕齡超過(guò)15年的駕駛員對(duì)量表的33個(gè)題目進(jìn)行逐一評(píng)定,確保他們對(duì)題目?jī)?nèi)容的理解不存在歧義。同時(shí),結(jié)合文化背景差異,對(duì)3個(gè)題目的內(nèi)容和文字表述進(jìn)行修改,提高了問(wèn)卷的可答性。原始量表由33個(gè)條目組成,分為6個(gè)維度。量表的計(jì)分方法為5點(diǎn)計(jì)分,從“不生氣”1分到“非常生氣”5分。
1.3 施測(cè)程序 駕駛員按要求填寫(xiě)駕駛憤怒量表和大五人格量表。在填完量表后,駕駛員還要提供基本的人口學(xué)信息,包括性別、年齡、駕齡、受教育程度、每周駕駛時(shí)間及交通違規(guī)次數(shù)等。
1.4 統(tǒng)計(jì)處理 采用SPSS 19.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行項(xiàng)目分析,探索性因素分析,驗(yàn)證性因素分析和信效度檢驗(yàn)。
2.1 項(xiàng)目分析 以每個(gè)題目與量表總分之間的相關(guān)系數(shù)(r>0.3),并且相關(guān)必須達(dá)到顯著水平(P<0.01)作為題目的區(qū)分度指標(biāo)。刪除5個(gè)題目,保留28個(gè)題目,見(jiàn)表1。
2.2 探索性因素分析 對(duì)剩余的28個(gè)題目進(jìn)行主成分因素分析。KMO=0.80,Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果達(dá)到了顯著性水平(P<0.001)。生成特征根大于1的因子8個(gè),累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為68.01%。結(jié)合特征根和碎石圖結(jié)果,經(jīng)過(guò)反復(fù)比較,進(jìn)一步刪除第1,5,6,14,16和25共6個(gè)題目。刪除題目時(shí)保證每個(gè)題目的因素負(fù)荷大于0.40,并且每個(gè)因子下至少包括3個(gè)題目。
對(duì)保留的22個(gè)題目再次進(jìn)行主成分因素分析,KMO=0.77,Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果達(dá)到了顯著性水平(P<0.001)。生成特征根大于1的因子4個(gè),累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為55.58%。參考原始量表各個(gè)維度,將4個(gè)因子命名為:敵意手勢(shì)、緩慢駕駛、無(wú)禮駕駛和交通擁堵,分別可以解釋 16.76%,14.55%,12.27%和12%的變異。各因子下每個(gè)題目負(fù)荷如表2所示。
表1 各項(xiàng)目與量表總分的相關(guān)(r)
表2 量表各因子下每個(gè)題目的負(fù)荷量
2.3 驗(yàn)證性因素分析 為了考察修訂版駕駛憤怒量表的結(jié)構(gòu)擬合度,采用Lisrel8.7進(jìn)行驗(yàn)證性因素分析,結(jié)果表明各項(xiàng)擬合指標(biāo)達(dá)到理想標(biāo)準(zhǔn)(GFI=0.96,NFI=0.90,CFI=0.92,RFI=0.88,RMSEA=0.046)。這些指標(biāo)表明模型的擬合度較好。
2.4 信度分析 信度分析表明:修訂版駕駛憤怒量表總的內(nèi)部一致性系數(shù)為0.84。各個(gè)維度的內(nèi)部一致性系數(shù)均在0.72以上,各個(gè)維度的分半信度也在0.72以上,見(jiàn)表3。
表3 駕駛憤怒量表信度指標(biāo)
2.5 效度分析
2.5.1 內(nèi)容效度 對(duì)駕駛憤怒量表各維度與總分之間的相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)。表4表明,各因子所測(cè)內(nèi)容與總量表所測(cè)內(nèi)容之間存在較高程度的一致性。這說(shuō)明,修訂后的量表具有很好的內(nèi)容效度。
表4 量表各維度與總分之間的相關(guān)矩陣
表5 量表各維度與大五人格之間的相關(guān)
2.5.2 相容效度 進(jìn)一步對(duì)駕駛憤怒量表與大五人格各維度進(jìn)行相關(guān)分析,以驗(yàn)證量表的相容效度,見(jiàn)表5。
修訂后的駕駛憤怒量表共22個(gè)題目,分為敵意手勢(shì),緩慢駕駛,無(wú)禮駕駛和交通擁堵4個(gè)維度。量表總的信度為0.84,量表各個(gè)維度與總分之間的相關(guān)系數(shù)在0.62~0.80之間,且P<0.01。符合心理測(cè)量學(xué)的要求,具有較高的穩(wěn)定性。
由表5可知,敵意手勢(shì)與大五人格外傾性,宜人性和盡責(zé)性呈負(fù)相關(guān),與神經(jīng)質(zhì)和開(kāi)放性呈正相關(guān)。大五人格5個(gè)維度均可以有效地預(yù)測(cè)敵意手勢(shì)。緩慢駕駛僅與外傾性呈微弱負(fù)相關(guān)。這說(shuō)明外向型的人在面對(duì)其他駕駛員的行為導(dǎo)致的自身行駛緩慢上,可能更容易產(chǎn)生憤怒。無(wú)禮駕駛與外傾性,宜人性和開(kāi)放性之間呈負(fù)相關(guān),與神經(jīng)質(zhì)之間呈正相關(guān)。交通擁堵與神經(jīng)質(zhì)呈正相關(guān)。這說(shuō)明神經(jīng)質(zhì)傾向高的人,在駕駛受挫時(shí),更容易產(chǎn)生憤怒行為。然而,交通擁堵與開(kāi)放性也呈正相關(guān),這有待研究者進(jìn)行更多的研究論證。
單因素方差分析表明,敵意手勢(shì)的性別差異顯著,F(xiàn)=9.06,P< 0.01;交通擁堵的性別差異顯著,F(xiàn)=7.13,P<0.01。這說(shuō)明,當(dāng)面臨交通擁堵時(shí),相比女性駕駛員而言,男性駕駛員駕駛憤怒活動(dòng)更多,做出敵意手勢(shì)次數(shù)更多。
皮爾遜積差相關(guān)結(jié)果表明,緩慢駕駛,交通擁堵與年齡相關(guān)顯著,相關(guān)系數(shù)分別為(r=-0.19,-0.17;P< 0.01)。這說(shuō)明,駕駛員年齡越大,在面對(duì)緩慢駕駛和交通擁堵時(shí),駕駛憤怒活動(dòng)越少。緩慢駕駛與駕齡相關(guān)顯著,相關(guān)系數(shù)為(r=-0.13,P<0.05)。這說(shuō)明,駕駛員駕齡越大,駕駛憤怒活動(dòng)越少。敵意手勢(shì),緩慢駕駛與每周駕駛時(shí)間相關(guān)顯著,相關(guān)系數(shù)分別為(r=0.21,-0.21;P<0.01)。這說(shuō)明,每周駕駛時(shí)間越長(zhǎng),駕駛員敵意手勢(shì)越多。但是,每周駕駛時(shí)間越長(zhǎng),駕駛員面對(duì)緩慢駕駛時(shí)的憤怒活動(dòng)降低。此外,敵意手勢(shì),無(wú)禮駕駛與交通違規(guī)相關(guān)顯著,相關(guān)系數(shù)分別為(r=0.22,0.32;P<0.01)。這說(shuō)明,駕駛員敵意手勢(shì)和無(wú)禮駕駛次數(shù)越多,他們發(fā)生交通違規(guī)的次數(shù)也越多。因此,駕駛憤怒量表未來(lái)在評(píng)估駕駛行為和篩選事故駕駛員等方面將具有廣闊的應(yīng)用前景。綜上所述,修訂后的駕駛憤怒量表具有良好的信度和效度,在駕駛員群體中的適用性較好,可以作為測(cè)量駕駛憤怒的一個(gè)可靠而有效的工具。
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