来确定人们的驾驶风格,两种方法已被广泛应用,包括模拟器实验和自我报告的调查。模拟实验的优势让研究人员建立定制的环境条件;然而,这些实验通常是昂贵的和有限的现实虚拟环境(
5]。因此,自我报告的调查已经成为一个非常流行的方式。多维驾驶风格库存(MDSI)是一个自我报告测量开发评估驾驶风格(
6]。共44项由Taubman-Ben-Ari et al。
7)测量驾驶风格根据主观方法,参与者被要求评价,规模6个,每个项目在多大程度上反映了他们的感情,思想和行为的司机。因子分析揭示了八个主要驾驶风格因素,解释变异量的56%的44项,即离解,焦虑,有风险的,生气,高速,distress-reduction,耐心,细心。基于广泛的文献回顾,Taubman-Ben-Ari等人推测四大维度的驾驶风格。第一个维度特点是高速驾驶,通过其他车辆禁止通行的区域,和醉酒驾驶,可能危及司机和其他人。这个维度是MDSI代表危险和高速驾驶风格。第二个维度是司机展览警觉性和紧张的感觉。这个尺寸是由焦虑、离解和distress-reduction风格。愤怒的驾驶风格是第三个维度,反映出积极的道路上驾驶的倾向,如探测角或在其他司机闪光。最后,还有耐心和仔细的驾驶风格,司机是适应,耐心,礼貌而遵守规则。这是代表在MDSI仔细耐心的风格。
Taubman-Ben-Ari et al。
7)提供的证据的可靠性和有效性MDSI作为应用于以色列的人口。此外,MDSI已经被翻译成好几种语言了,验证在不同的国家(例如,阿根廷,比利时、荷兰、西班牙、罗马尼亚、马来西亚、和意大利)。粪便等。
8)调整和验证的西班牙语版本MDSI使用在阿根廷,减少维度六个因素,通过合并高速度和风险,和病人护理。Trogolo et al。
9]也检查的有效性MDSI样本1277司机来自阿根廷。探索结构方程建模(整体)被用来测试MDSI的因子结构和测量不变性。研究结果表明6-factor模型所代表的风险,生气,离解,焦虑,细心,耐心的风格。Huysduynen et al。
10)进一步验证MDSI司机在比利时和荷兰。他们的研究发现,五个因素确定参与者来自荷兰和比利时比八更稳定的因素在以色列从原始研究的参与者。确定了以下五个因素:愤怒、焦虑、离解,distress-reduction,小心。帕迪拉et al。
11)验证是否合适在西班牙MDSI的西班牙语口语。结果显示6-factor阿根廷版的MDSI结构,具有较高的内部一致性值为每个驾驶风格。Karjanto et al。
12)调查了338名司机的驾驶风格使用MDSI马来西亚。研究结果显示四个驾驶风格最初的八个因素,包括谨慎,风险,焦虑,离解,愤怒的风格。霍尔曼和Havarneanu
13)开发了一个罗马尼亚版本的MDSI适合罗马尼亚驾驶环境和文化特异性。它驾驶行为分为7个风格,其中焦虑,有风险的,生气,distress-reduction和离解样式对应于原始的乐器。补充的驾驶风格,即“违反规则”,上下文被视为非理性的风格,介绍了。Freuli et al。
14)验证的MDSI测量561名司机的驾驶风格来自意大利。他们证实了8-factor结构的原始MDSI通过删除不正确导致的4项因素。王等人。
15]研究了可靠性、结构和中国版本的有效性MDSI与来自中国的296名司机,来确定哪些类型的风格是典型的中国司机开车。他们通过指示修订原MDSI四个驾驶风格,即风险,生气,高速,小心,焦虑的风格。长,Ruosong [
16也验证了一个中国版的MDSI 760名司机。他们的研究揭示6-factor MDSI结构包括风险,焦虑,生气,distress-reduction,小心,和离解的驾驶风格。这些研究都支持MDSI的信度和效度;然而,在研究遇到的因子结构不一致。
Kolmogorov-Smirnov测试是首先进行,这表明,样本数据是正态分布(
P
<
0.05)。因子分析然后进行验证之前开发的MDSI版本与我们的样品。均值替代用于治疗缺失的数据。执行的因素分析采用方差极大旋转,揭示底层结构的项目。旋转方法Oblimin受雇,它允许在最后的解决方案相关的因素。我们检查了这些因素的差异分数通过社会人口和驾驶记录变量,采用多元协方差分析(MANCOVA)。的单变量影响的变量成为因子得分显著相关,接着进一步研究通过单变量方差分析和皮尔森的相关性。
3所示。结果3.1。因子分析的样本
因子分析与方差极大旋转215中国参与者的答案进行了探索44 MDSI项目是否会形成的八个因素推测的结果相比,Taubman-Ben-Ari et al。
7]。44项的发现揭示一个分布在8个因素(特征值> 1),解释方差的56.1%。两个因素没有足够的项目做出有意义的贡献。表
2介绍了每个项目的载荷。
因子模型系数多维的驾驶风格的中国样本。
因子1包括11项解释10.56%的方差(量表的阿尔法:.897)。四个项目在这个因素被包括在焦虑的驾驶风格,六离解的驾驶风格,和一个原始MDSI高速驾驶风格的。因此,这个因素是贴上愤怒和离解的驾驶风格。因子2包括七项解决风险,敌意和寻求刺激的行为。这个因素可以解释4.33%的方差(克伦巴赫α.886)。在这些项目中,三是包含在危险的驾驶风格而愤怒的驾驶风格和一个原始MDSI小心驾驶风格的。这个因素是贴上危险和愤怒的驾驶风格。因子3包括八项解决一个人的倾向于开车很快,面向高速驾驶。这个因素可以解释3.05%的方差(量表的阿尔法:.705)。五个项目被包含在高速驾驶风格,两个在焦虑的驾驶风格,和一个原始MDSI离解驾驶风格的,贴上高速驾驶风格。 Factor 4 consists of six items addressing a well-adjusted and adaptive driving style, including concentration, patience, and compliance with road traffic regulations. This factor explains 2.08% of the variance (Cronbach’s alpha: .705) and was labelled the patient and careful driving style. Three items of this factor were included in the patient driving style: two were in the careful driving style and one in the dissociative driving style of the original MDSI. Factor 5 consists of six items addressing a person’s tendency to engage in relaxing activities to reduce stress while driving. This factor explains 1.38% of the variance (Cronbach’s alpha: .73), among which four items were included in the distressed driving style, two in the careful, and one in the patient driving styles of the original MDSI. This factor was labelled as the distress-reduction driving style. Factor 6 consists of four items addressing inattentive driving behaviours when driving, which can be observed as an instantaneous attention deviation from driving. This factor was labelled as the inattentive driving style. This factor explains 1.38% of the variance (Cronbach’s alpha: .83). There were two items from the dissociative driving style: one item from the distress-reduction driving style and one from the careful driving style of the original MDSI. Factor 7 consists of two items from the anxious driving behaviour of the original MDSI addressing confident driving behaviour. This factor explains 1.05% of the variance (Cronbach’s alpha: .584), which was labelled as confident driving behaviour. Factor 8 consists of two items that explain 1.02% of the variance (Cronbach’s alpha: .11), among which one item was included in the anxious driving behaviour and one in the high-velocity driving behaviour of the original MDSI. This factor was labelled as others.
因子1包括11项解释26.36%的方差(量表的阿尔法:.902)解决焦虑和离解驾驶行为。在这些项目中,四人包括在焦虑的驾驶风格,六离解的驾驶风格,和一个高速驾驶风格的原始MDSI贴上的焦虑和离解的驾驶风格。因子2包括八项解释10.9%的方差(量表的阿尔法:.886)。四个项目被列入高风险驾驶风格:三个愤怒的驾驶风格和一个原始MDSI小心驾驶风格的。这个因素是贴上危险和愤怒的驾驶风格。因子3包括七项解释7.58%的方差(量表的阿尔法:.76),其中五项包含在高速驾驶风格,一个焦虑的驾驶风格,和一个原始MDSI离解驾驶风格的。这个因素是贴上高速驾驶风格。因素4包括五项解释4.8%的方差(克伦巴赫α:.68点)。三项包括病人的驾驶风格和两个原始MDSI小心驾驶风格的。因此,这个因素是耐心和仔细的驾驶风格标签。 Factor 5 consists of five items explaining 3.34% of the variance (Cronbach’s alpha: 0.63), among which three items were included in the distress-reduction driving style, one in the careful and one in the patient driving style of the original MDSI. This factor was labelled the distress-reduction driving style. Factor 6 consists of four items explaining 3.07% of the variance (Cronbach’s alpha: 0.71). This is a new factor including two items from the dissociative driving style: one item from the careful driving style and one from the distress-reduction driving style, which was labelled as the inattentive driving style.
3.2。中国样本的驾驶风格和社会人口因素
之间的关系确定驾驶风格和性别的社会人口特征、年龄、和驾驶经验进行了多元和单变量方差分析(方差分析)。多元方差分析表明一个重要的性别差异
F(215)= 1.257,
P
<
0.01。单变量方差分析表明,性别差异不显著的焦虑和离解驾驶风格(215)= 0.516,
P
>
0.05(男人的意思= 2.53,SD = 1.04;女人意味着= 2.43,SD = 0.94), distress-reduction驾驶风格(215)= 2.78,
P
>
0.05(男人的意思= 4.14,SD = 0.93;女人意味着= 3.94,SD = 0.98),漫不经心的驾驶风格(215)= 0.912,
P
>
0.05(男人的意思= 3.04,SD = 0.98;女人意味着= 3.02,SD = 0.87),但在他们表示有显著差异的风险和愤怒的驾驶风格
F(215)= 4.51,
P
<
0.05(男人的意思= 2.27,SD = 0.08;女人意味着= 2,SD = 0.72),耐心和仔细的驾驶风格
F(215)= 4.93,
P
<
0.05(男人的意思= 4.12,SD = 0.90;女人意味着= 4.37,SD = 0.76),高速驾驶风格
F(215)= 8.203,
P
<
0.05(男人的意思= 3.63,SD = 1.13;女人意味着= 3.1,SD = 1.03)。
皮尔逊相关性(1之间的皮尔逊相关系数.10和29代表一个小协会系数在0.30和0.49之间代表媒体协会和系数0.50以上代表大协会(
45]。)测试探讨年龄和六个驾驶风格之间的关系。他们表示,年龄是负相关的焦虑和离解的驾驶风格,
r(207)=−0.312,
P
<
0.05风险和愤怒的驾驶风格,
r(207)=−0.346,
P
<
0.05高速驾驶风格,
r(207)=−0.238,
P
<
0.05distress-reduction的驾驶风格,
r(207)=−0.205,
P
<
0.05粗心的驾驶风格,
r(207)=−0.314,
P
<
0.05这是积极与病人和谨慎的驾驶风格,
r(207)=去年,
P
<
0.05。这证实,年长的参与者,倾向于采用焦虑和离解越低,风险和愤怒,高速,distress-reduction,分心驾驶风格,倾向于接受病人越高和谨慎驾驶风格。
皮尔森的相关性还显示,驾驶体验显著负相关的焦虑和游离的驾驶风格,
r(207)=−0.237,
P
<
0.05风险和愤怒的驾驶风格,
r(215)=−0.241,
P
<
0.05粗心的驾驶风格,
r(207)=−0.313,
P
<
0.05虽然呈正相关,耐心和仔细的驾驶风格,
r(207)= 0.287,
P
<
0.05。它显示没有明显的年龄和高速风格之间的关系和distress-reduction驾驶风格。
1包括五项因素解释了总方差的34.1%(量表的阿尔法:.502)。这些东西都贴上焦虑的驾驶风格,解释一个人的开车时倾向于经验的紧张和压力。因子2包括19项解释总方差的8.48%(量表的阿尔法:.962)。这些项目是指一个人的倾向于寻求刺激和参与高风险驾驶和在驾驶分心的倾向,这是贴上风险和离解的驾驶风格。在这些项目中,四项是包含在危险的驾驶风格,和七个原始MDSI离解驾驶风格的,而其余八项原始MDSI其他风格的。因子3包括五项解释总方差的7.3%(量表的阿尔法:.804)。这个因素描述的是,一个人会开车很快,和这样的危险驾驶行为,这可能会干扰和危及其他道路使用者,贴上高速和愤怒的驾驶风格。三个项目都包含在高速驾驶风格和原始MDSI两个愤怒的风格的。因素4包括五项解释总方差的3.21%(量表的阿尔法:.623),描述人的倾向是礼貌的其他道路使用者和展示没有时间压力的迹象。三项以前包括在病人MDSI风格,和其他两个项目包含在驾驶风格。 This factor was labelled as the patient driving style. Factor 5 includes three items explaining 2.09% of the total variance (Cronbach’s alpha: .784), in which people tend to drive carefully and in a structured manner. This factor was labelled as the careful driving style. Two items were included in the careful style and the remaining item in the patient style of the original MDSI. Factor 6 includes three items explaining 1.5% of the total variance (Cronbach’s alpha: .562), describing drivers’ engagement in relaxing activities while driving, which was labelled as the distress-reduction driving style. These three items were included in the original MDSI, corresponding to the distress-reduction style. Factor 7 includes two items explaining 1.1% of the total variance (Cronbach’s alpha: .201). These items were part of the risky and anxious driving styles of the original MDSI. Factor 8 includes two items explaining 1.02% of the total variance, and these were included in the dissociative driving style of the original MDSI.
因子1包括六项解释总方差的35.43%(量表的阿尔法:.585)。所有项目都包含在原始MDSI焦虑的驾驶风格。因子2包括17项解释总方差的8.81%(量表的阿尔法:.960)。这些项目地址不安全的和危险的驾驶行为,其中四项包含在风险和离解的驾驶风格,七原MDSI离解驾驶风格的,剩下的6个条目在原始MDSI其他风格。因子3包括七项解释总方差的7.4%(量表的阿尔法:.831)。四项是包含在高速驾驶风格,和三个原始MDSI愤怒的风格的。因素4包括四项解决病人驾驶行为和态度。这个因素可以解释4.91%的总方差(量表的阿尔法:.623)。在这些项目中,三个以前包括在病人风格和一个原始MDSI小心驾驶风格的。5包括三项因素解释了总方差的3.48%(量表的阿尔法:.784)。 There are two items in the careful style and one in the patient style of the original MDSI. Factor 6 consists of three items explaining 2.83% of the total variance (Cronbach’s alpha: .562), and this was labelled the distress-reduction driving style.
皮尔森的相关性表明逆年龄和焦虑的驾驶风格之间的关联,
r(235)=−0.118,
P
<
0.05风险和离解的驾驶风格,
r(235)=−0.401,
P
<
0.01、高速和愤怒的驾驶风格,
r(235)=−0.481,
P
<
0.05distress-reduction的驾驶风格,
r(235)=−0.315,
P
<
0.01。没有明显关系确定年龄和病人的驾驶风格,
r(235)= 0.06,
P
>
0.05小心驾驶,或者年龄和风格,
r(235)= 0.09,
P
>
0.05。这提供了证据表明年长的参与者,倾向于采用焦虑越低,风险,高速,distress-reduction驾驶风格。
皮尔森的相关性还显示,驾驶体验与焦虑呈负相关的驾驶风格,
r(235)=−0.215,
P
<
0.05风险和离解的驾驶风格,
r(235)=−0.493,
P
<
0.01、高速和愤怒的驾驶风格,
r(235)=−0.419,
P
<
0.05distress-reduction的驾驶风格,
r(235)=−0.328,
P
<
0.01。它显示没有明显的年龄和谨慎驾驶风格之间的关系,
r(235)= 0.32,
P
>
0.05年龄和病人之间的驾驶风格,
r(235)= 0.22,
P
>
0.05。
这项研究有一些局限性。首先,它依靠自我报告的驾驶行为,和驾驶风格问卷的结果可以作为实际驾驶行为的预测因子。然而,有一个需要进一步研究如何自我行为的结果与实际行为在车辆或驾驶模拟器。这将验证的可靠性指标由于报告偏差和提高驾驶风格的理解。第二,研究跟随孩子的指导方针
55]。任何因子载荷分数小于0.3被移除。分数超过0.4被认为是稳定的(
56样品],它出现在英国。在中国这个示例中,有三个项目(即。,one in Factor 2, one in Factor 4, and one in Factor 5), indicating that the factors account for approximately 30% of the relationship within the data. For small samples, 0.3 should be used with caution, although it was observed that for each of these factors, there were at least 3 non-cross-loading items with an acceptable loading score of 0.4 or above. Finally, both studies were conducted on convenience samples, which are not representative of the entire Chinese and UK populations, and while efforts were made to include drivers varying as much as possible in terms of their age and driving experience, some caution must be urged in generalizing the results.