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user: 3. 结果 3.1. 项目分析 采用样本1的数据进行项目分析，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著水平(p < 0.01)作为题目的区分度指标(见表3.1)，删除了2个题目。这2个题目分别为“了解自己是否适合驾驶”和“了解高速公路驾驶规则”，其中“了解自己是否适合驾驶”与量表总分相关不显著(r = 0.20， p < 0.05)，“了解高速公路驾驶规则”与量表总分只有微弱相关(r = 0.10， p > 0.05)。 3.2. 探索性因素分析 对剩余的16个题目，使用样本1数据进行探索性因素分析。采用主成分分析及正交旋转，生成特征根大于1的因子2个，累计方差贡献率61.75%。其中，KMO = 0.930，Bartlett球形检验结果达到显著性水平(p < 0.001)，说明数据适合做探索性因素分析。 结合特征根的结果，最终确定了量表的两个维度：车辆控制技能维度和危险知觉技能维度。车辆控制技能维度特征值为8.001，危险知觉技能维度特征值为1.879。各因素题目负荷如表1所示。参考原始量表的命名方法，将因素1命名为车辆控制技能，将因素2命名为危险知觉技能。 3.3. 验证性因素分析 为了考察修订版驾驶技能自我评估量表在结构特征上的拟合程度，采用样本2利用Lisrel8.7进行验证性因素分析，结果见表2。这些指标表明模型的拟合度较好。 3.4. 信度分析 分别使用样本1、样本2和总体样本对量表各个维度和量表总体信度进行分析，结果如表3所示。这说明修订后的量表具有良好的信度。 Table 1 Factor load matri 项目 因素1 因素2 题总相关 16平稳转弯 0.807 0.753** 3调整车辆适应环境 0.803 0.690** 4恰当使用信号 0.800 0.747** 15会车与变道 0.796 0.771** 1恰当使用车挡 0.763 0.709** 6紧急制动 0.751 0.715** 2坡路起步 0.737 0.686** 11正确使用汽车后视镜 0.714 0.766** 9停车 0.536 0.745** 14倒车 0.485 0.697** 12意识并预期其他行人的活动 0.836 0.445** 17知道何时超车 0.828 0.416** 13监控交叉路口和弯道 0.826 0.431** 7意识并预期其他道路使用者的行为 0.699 0.545** 10保持适当车速 0.683 0.627** 8与前车保持适当距离 0.641 0.621** 表1. 因子负荷矩阵 注：p < 0.01，下同  p < 0.05。 3.5. 效度分析 3.5.1. 内容效度分析 采用总体样本分别对修订版驾驶自我评估量表各因素与总分之间的相关性进行检验，结果见表4。各因素所测内容之间存在较高程度的一致性，说明修订版量表具有很好的内容效度。 3.5.2. 相容效度分析 采用总体样本对量表各个维度与驾驶速度、驾驶安全、总驾驶技能和事故可能性的得分进行相关分析，以验证量表的相容效度，结果见表5。 由表5可知，驾驶速度，驾驶安全和驾驶技能与量表两个维度均呈显著正相关。事故可能性与量表两个维度均呈显著负相关。这说明量表具有良好的相容效度。 3.6. 修订版驾驶技能自我评估量表的初步应用 以总体样本(n = 616)的数据为基础，对驾驶员的性别、年龄、驾驶经验、受教育程度、驾驶频率、有无交通违规(事故)与量表两个维度之间的关系进行检验。 Table 2 Fitting index of confirmatory factor analysi X2 df X2/df GFI NFI CFI IFI RMR SRMR RMSEA 1.20 1.3 0.92 0.89 0.90 0.91 0.91 0.04 0.04 0.09 表2. 验证性因素分析的拟合指数 Table 3 The total scale and the scale of each dimension's internal consistency coefficien 维度 汽车控制技能 危险知觉技能 技能总分 Cronbach’s α 样本1 0.922 0.924 0.934 样本2 0.952 0.880 0.921 总体样本 0.909 0.899 0.912 表3. 总量表及量表各个维度的内部一致性系数 Table 4 Correlation analysis of the revised driving style scale and the total score of the scale (overall sample 维度 因素1 因素2 总分 因素1 1 因素2 0.60** 1 总分 0.94** 0.84** 1 表4. 修订版驾驶风格量表各因素及与量表总分之间的相关分析(总体样本) 注：p < 0.01，下同  p < 0.05。 Table 5 Correlation analysis of driving speed， driving safety and driving skills with the dimensions of the scale (overall sample 维度 驾驶速度 驾驶安全 总驾驶技能 事故可能性 车辆控制技能 0.698** 0.730** 0.764** −0.32** 危险知觉技能 0.455** 0.508** 0.490** −0.71** 表5. 驾驶速度、驾驶安全和驾驶技能与量表各维度的相关分析(总体样本) 注：p < 0.01，下同  p < 0.05。 3.6.1. 性别 单因素方差分析结果表明：车辆控制技能的性别差异不显著，F = 0.169，p > 0.05；危险知觉技能的性别差异显著，F = 0.631，p < 0.05。这说明，男女驾驶员对驾驶技能的评分在车辆控制技能上没有表现出差异。但男性驾驶员在危险知觉维度上得分显著低于女性，即男性驾驶员认为自己在危险知觉技能上表现好于女性。 3.6.2. 年龄、驾驶经验和受教育程度 对驾驶员年龄、驾驶经验和受教育程度与量表两个维度之间进行相关分析，结果见表6。 由表6可知，年龄与车辆控制技能和危险知觉技能两个维度呈显著正相关。随着年龄的增长，驾驶员对自己驾驶技能评分越高，认为自己的驾驶能力越弱。驾龄、驾驶频率和驾驶里程与车辆控制技能和危险知觉技能两个维度呈显著正相关。驾驶经验越丰富的人，对自己的驾驶技能评分越高，即对自己的驾驶技能结果评分越差。受教育程度与车辆控制技能维度相关显著，受教育程度越高的驾驶员在车辆控制技能上越低，表现越好，但与危险知觉技能维度相关不显著。这表示，受教育水平越高的人，在车辆控制技能这一维度得分越高。 3.6.3. 有无交通违规(事故) 采用独立样本t检验对“有交通违规(事故)”与“无交通违规(事故)”的驾驶员在驾驶技能自我评估量表的两个维度及总分上进行对比分析，结果见表7和表8。 由表7和表8可知，“有交通违规(事故)”与“无交通违规(事故)”的驾驶员在量表的两个维度及总分上存在差异。这说明量，表评分越低，越容易发生违规行为或交通事故。 Table 6 Correlation analysis between age， driving experience， education level and two dimensions of scale (overall sample 维度 年龄 驾龄 驾驶频率 驾驶里程 受教育程度 车辆控制技能 0.39** 0.26** 0.29** 0.16** −0.18** 危险知觉技能 0.14** 0.21** 0.13** 0.12** −0.08 表6. 年龄、驾驶经验和受教育程度与量表两个维度之间的相关分析(总体样本) 注：p < 0.01，下同  p < 0.05。 Table 7 Mean analysis of drivers' dimensions on traffic scale with traffic violation and no traffic violation (M ± sd 量表各个维度 有交通违规驾驶员 无交通违规驾驶员 t p 车辆控制技能 3.81 ± 0.87 3.21 ± 0.82 7.749 0.000 危险知觉技能 3.23 ± 1.07 2.88 ± 0.81 3.866 0.000 总分 3.59 ± 0.84 3.09 ± 0.73 6.882 0.000 表7. 有交通违规与无交通违规驾驶员在量表上各维度上的均值分析(M ± sd) Table 8 The mean value analysis of drivers on the scale of traffic accidents and accidents without traffic accidents (M ± sd 量表各个维度 有交通事故驾驶员 无交通事故驾驶员 t p 车辆控制技能 3.91 ± 0.85 3.32 ± 0.85 4.795 0.000 危险知觉技能 3.35 ± 1.22 2.93 ± 0.85 3.588 0.008 总分 3.70 ± 0.89 3.18 ± 0.77 5.045 0.000 表8. 有交通事故与无有交通事故驾驶员在量表上各维度上的均值分析(M ± sd)