汽車駕駛人錯誤駕駛行為之影響因素探討

國 立 交 通 大 學

運輸科技與管理學系

碩 士 論 文

汽車駕駛人錯誤駕駛行為之影響因素探討

Exploring the Factors Influencing the Error Driving Behavior

of Automobile Drivers

研 究 生：黃仲平

指導教授：張新立

汽車駕駛人錯誤駕駛行為之影響因素探討

Exploring the Factors Influencing the Error Driving Behavior of

Automobile Drivers

研 究 生：黃仲平 Student：

Chung-Pin Huang

指導教授：張新立 Advisor：

Hsin-Li Chang

國 立 交 通 大 學

運輸科技與管理學系

碩 士 論 文

A Thesis

Submitted to Department of Transportation Technology and Management College of Management

National Chiao Tung University in partial Fulfillment of the Requirements

for the Degree of Master

in

Transportation Technology and Management August 2010

Hsinchu, Taiwan, Republic of China

汽駕駛人錯誤駕駛行為之影響因素探討

研究生：黃仲平 指導教授：張新立

國立交通大學運輸科技與管理學系

摘要

意外事故一直名列國人十大死因之一，其中又以交通事故為首，每年交通事故帶 來的社會成本難以估計，因此減少交通事故一直是政府致力改善的目標。操作車輛行 駛於道路的是「人」，因此駕駛人之行為乃是最直接影響交通安全之因素。依此可推論 交通事故的產生人為因素佔很大部分，而在實證資料中也指出交通事故約有 90-95％ 是人為因素所造成的。因此駕駛人如能在駕駛時多提高警覺，以及培養良好的駕駛習 慣與行為，必能減少交通肇事的發生。欲改善交通肇事問題，應從駕駛人之不良駕駛 行為著手改善。駕駛者“不良”和“糊塗”的駕駛行為統稱為偏差駕駛行為(Aberrant driving behavior) ，可分為三類：違規(violation)、錯誤(error) 、疏失(lapse)。其中駕駛違規和 駕駛錯誤兩類偏差駕駛行為是預測交通事故的重要變數。 目前有關偏差駕駛行為影響因素之探討大多僅就駕駛人之社經背景或某單項因素 與偏差駕駛行為之關連性進行研究，且主要與超速、酒後駕車等違規駕駛行為來進行 討論，較缺乏針對錯誤駕駛行為探索影響因素之研究。因此本研究之目的在探討影響 汽車駕駛人錯誤駕駛行為之因素。期望能夠明確指出欲減少錯誤駕駛行為應先從何項 因素著手進行，以提出建議供相關單位如監理所或駕駛訓練中心參考，作為教育或訓 練的改善依據，共同努力減少駕駛人之錯誤駕駛行為，增加用路人安全，改善交通環 境。 本研究首先藉由國內外相關文獻之探討，歸納出駕駛能力與駕駛負面情緒為影響 錯誤駕駛行為之主要因素，其中駕駛能力包括駕駛技巧與防衛性駕駛能力兩個構面， 而駕駛負面情緒則包括駕駛憤怒、駕駛緊張及駕駛厭惡等三個構面。本研究依據國外 相關研究結果進行問卷設計，收集新竹地區393 位汽車駕駛人之量測資料，並利用結 構方程模式進行路徑分析。 研究之結果顯示，錯誤駕駛行為之發生頻率與駕駛憤怒傾向及駕駛厭惡傾向均呈 現正相關，而與防衛性駕駛能力則呈現顯著之負相關，其中又以駕駛憤怒傾向之影響 為最大；而駕駛技巧與駕駛緊張傾向則無顯著影響。因此，欲減少錯誤駕駛行為之發 生應以降低駕駛憤怒傾向為目標進行改善，如提倡「將心比心」、「多替他人著想」之 觀念，以降低錯誤駕駛行為之發生機率，達到行車安全之目的。 關鍵詞：錯誤駕駛行為、駕駛技巧、防衛性駕駛能力、駕駛憤怒、駕駛厭惡、駕駛緊 張、結構方程模式。

Exploring the Factors Influencing the Error Driving Behavior of

Automobile Drivers

Student：

Chung-Pin Huang

Advisor：

Hsin-Li Chang

Department of Transportation Technology and Management

National Chiao Tung University

Abstact

This study was conducted to explore the factors that influence automobile drivers＇ error driving behavior. The influential factors are categorized into two latent constructs according to the related literature. They are the ability of driving and the negative emotion of driving. The ability of driving is measured by Driver Skill Inventory (DSI) which includes two sub-constructs of driving skill and defensive driving. However, the negative emotion of driving is measured by the related items of Driving Behavior Inventory (DBI) which include three sub-constructs of driving annoyance, situation-specific tension, and dislike of driving. Error driving behavior is measured by the related items of Driver Behavior Questionnaire (DBQ). The Structural Equation Model (SEM) is then used to analyze the paths between the constructs. The study results indicate that error driving behavior is influenced by driving annoyance, dislike of driving, and defensive driving, but is not significantly influenced by driving skill and situation-specific tension.

Key Words: error driving behavior, driving skill, defensive driving, driving annoyance, situation-specific tension, dislike of driving, Structural Equation Model (SEM)

致謝

碩士班的生活終於將要畫上句點，兩年的時間過得相當迅速，也留下許多令人印 象深刻的回憶。這一路走來要感謝的人相當的多，首先最感激的就是我的指導教授 張 新立老師，這兩年來因為有張老師敦敦教導，讓我不論是在課業上或待人處事上都收 穫良多：在論文撰寫期間，從題目訂定、研究架構、研究方法至最後的研究結果等， 張老師總是不厭其煩的細心教誨，指正研究方向，並用最嚴謹的標準檢視論文的每一 個細節，使論文更加正確與完整。在待人處事上，張老師也都會不斷叮嚀我們應有之 態度與做法，當中的點點滴滴，都令我牢記在心，並讓我成長許多。 在論文口試時特別感謝師範大學衛教系 王國川老師與交通大學交研所 汪進財 老師在百忙中撥冗審閱論文，並惠賜寶貴的意見，予以指正論文疏漏謬誤之處，使此 論文更加完備。在求學期間，也感謝系上的老師們給予知識方面的教導，及論文上的 建議，讓我在撰寫論文期間得以有更多知識作為後盾，使研究得以順利進行，在此向 老師們至上最深的敬意與感謝。 碩士班求學期間感謝研究室的學長姐們的照顧與指導，博班的則斌學長、昌谷學 長、東石學長、竣凱學長、祈延學長、忠漢學長，及碩班的小小、NONO、怡安學姊、 神父、達克的指點迷津與時時的關心，讓我的論文得以順利完成，也讓我倍感溫馨。 也感謝我的女友之馨，同窗好友鳥毛、呱呱、奉融、喇叭、阿喬、敏倫、幼芝、阿舍、 明杰、喬妹、Locold 的陪伴，除了在學業上的互相切磋砥礪、互相幫助、互相打氣， 在日常生活中也增添不少熱鬧與樂趣，讓我的碩班生活更增添不少有趣的回憶。希望 往後的日子裡能夠與同窗好友們繼續的聯絡彼此的感情。除了同窗的好友們，我也相 當感謝求學過程中所有的同學和朋友，沒有你們的相伴，求學過程就不會如此的豐富 精采，也希望大家在往後的日子裡都能夠有很好的發展，也都能夠完成自己的夢想。 另外還要感謝研究室的學弟妹芝嶸、瑋婕、范達達、蕭砲，有你們協助處理研究室的 雜務，讓我輕鬆不少，讓我有餘力得以完成論文。 最後，要感謝我的家人，謝謝爸媽這二十幾年來的支持與照顧，讓我無後顧之憂 的完成這些學業，這個學位不僅是屬於我的，更是屬於你們的驕傲。感謝的心難以用 三言兩語表達，僅以此成果現給我的親朋好友們，謝謝大家！ 仲平 謹誌 2010.8 於新竹交大Sony Lab

目錄

致謝 iii 目錄 iv 圖目錄 vi 表目錄 vii 第一章 緒論 01 1.1 研究背景與動機 01 1.2 研究目的與內容 03 1.3 研究步驟與流程 03 第二章 文獻回顧 05 2.1 錯誤駕駛行為分析與界定 05 2.2 影響錯誤駕駛行為的因素 06 2.3 駕駛能力 08 2.3.1 駕駛能力的定義與量測 08 2.3.2 駕駛能力相關文獻探討 09 2.4 駕駛行為量表 10 2.5 小結 11 第三章 研究架構與設計 12 3.1 研究假設與系統分析 12 3.2 研究變數之定義 14 3.2.1 駕駛能力之定義與衡量問項 14 3.2.2 負面情緒之定義與衡量問項 15 3.2.3 錯誤駕駛行為之定義與衡量問項 16 3.3 問卷抽樣與調查 16 3.4 研究方法 17 3.4.1 驗證型因素分析 17 3.4.2 信度分析 18 3.4.3 結構方程模式 18 第四章 問卷信效度分析與常態性檢定 21 4.1 抽測對象與地點 21 4.2 問卷初測結果 21 4.3 問卷實測樣本結構分析 23 4.4 問卷各構面之信度與效度 25 4.4.1 錯誤駕駛行為構面之信度與效度 25 4.4.2 駕駛憤怒構面之信度與效度 27 4.4.3 駕駛厭惡構面之信度與效度 27 4.4.4 駕駛緊張構面之信度與效度 27 4.4.5 駕駛技巧構面之信度與效度 28 4.4.6 防衛性駕駛構面之信度與效度 28

4.5 觀察變項之常態性檢定 29 第五章 實證分析 32 5.1 背景脈絡與各潛在變數之關係 32 5.1.1 性別與各潛在變數的關係 32 5.1.2 年齡與各潛在變數的關係 34 5.1.3 事故有無與各潛在變數的關係 38 5.1.4 駕車頻率與各潛在變數的關係 40 5.1.5 駕車時間長度與各潛在變數的關係 43 5.2 駕駛負面情緒、駕駛技能對錯誤駕駛行為之影響分析 45 5.2.1 驗證性因素分析結果 45 5.2.2 路徑分析 47 第六章 結論與建議 52 6.1 結論 52 6.2 建議 53 參考文獻 55 附錄一 57 附錄二 60 簡歷 63

圖目錄

圖1.1 研究流程圖 04 圖2.1 偏差駕駛行為分類圖 06 圖2.2 錯誤駕駛行為之系統分析圖 08 圖3.1 系統分析圖 12 圖3.2 系統假設 13 圖5.1 標準化路徑係數結果 49

表目錄

表1-1 民國 93 至 97 年之運輸事故死亡人數及死亡率 01 表1-2 民國 97 年道路交通事故(A1 類)發生原因按第一當事者型態分 02 表3-1 駕駛能力構面與衡量觀察變項 14 表3-2 駕駛負面情緒構面與衡量觀察變項 15 表3-3 錯誤駕駛行為構面與衡量觀察變項 16 表3-4 本研究各年齡層與性別之問卷抽樣數 17 表4-1 問卷初測分析結果 23 表4-2 受訪樣本之背景敘述統計 24 表4-3 樣本與母體之一致性檢定 25 表4-4 錯誤駕駛行為進行信度與因素分析之初步結果 26 表4-5 錯誤駕駛行為構面進行信度與因素分析之最終結果 26 表4-6 駕駛憤怒構面進行信度與因素分析之結果 27 表4-7 駕駛厭惡構面進行信度與因素分析之結果 27 表4-8 駕駛憤怒構面進行信度與因素分析之結果 28 表4-9 駕駛技巧構面進行信度與因素分析之結果 28 表4-10 防衛性駕駛構面進行信度與因素分析之結果 29 表4-11 提升信效度後各構面之觀察變項 29 表4-12 各構面觀察變項之常態性檢定 30 表5-1 性別於錯誤駕駛行為構面之差異性檢定結果分析表 32 表5-2 性別於駕駛憤怒構面之差異性檢定結果分析表 32 表5-3 性別於駕駛厭惡構面之差異性檢定結果分析表 32 表5-4 性別於駕駛緊張構面之差異性檢定結果分析表 33 表5-5 性別於駕駛技巧構面之差異性檢定結果分析表 33 表5-6 性別於防衛性駕駛構面之差異性檢定結果分析表 34 表5-7 年齡於錯誤駕駛行為構面之差異性檢定結果分析表 34 表5-8 年齡於駕駛憤怒構面之差異性檢定結果分析表 35 表5-9 年齡於駕駛厭惡構面之差異性檢定結果分析表 36 表5-10 年齡於駕駛緊張構面之差異性檢定結果分析表 36 表5-11 年齡於駕駛技巧構面之差異性檢定結果分析表 37 表5-12 年齡於防衛性駕駛構面之差異性檢定結果分析表 38 表5-13 事故有無於錯誤駕駛行為構面之差異性檢定結果分析表 39 表5-14 事故有無於駕駛憤怒構面之差異性檢定結果分析表 39 表5-15 事故有無於駕駛厭惡構面之差異性檢定結果分析表 39 表5-16 事故有無於駕駛緊張構面之差異性檢定結果分析表 39 表5-17 事故有無於駕駛技巧構面之差異性檢定結果分析表 40 表5-18 事故有無於防衛性駕駛構面之差異性檢定結果分析表 40 表5-19 駕車頻率於錯誤駕駛行為構面之差異性檢定結果分析表 41

表5-21 駕車頻率於於駕駛厭惡構面之差異性檢定結果分析表 41 表5-22 駕車頻率於駕駛緊張構面之差異性檢定結果分析表 42 表5-23 駕車頻率於駕駛技巧構面之差異性檢定結果分析表 42 表5-24 駕車頻率於防衛性駕駛構面之差異性檢定結果分析表 43 表5-25 駕車時間於錯誤駕駛行為構面之差異性檢定結果分析表 43 表5-26 駕車時間於駕駛憤怒構面之差異性檢定結果分析表 43 表5-27 駕車時間於駕駛厭惡構面之差異性檢定結果分析表 44 表5-28 駕車時間於駕駛緊張構面之差異性檢定結果分析表 44 表5-29 駕車時間於駕駛技巧構面之差異性檢定結果分析表 44 表5-30 駕車時間於防衛性駕駛構面之差異性檢定結果分析表 45 表5-31 測量模式之配適度結果 46 表5-32 測量模式之參數設定與估計 46 表5-33 路徑設定 47 表5-35 結構模式之配適度結果 48 表5-36 結構模式路徑分析結果 48 表5-37 各影響構面間之相關性 48 表6-1 社經背景與各溝面之變異數分析結果 52

第一章 緒論

1.1 研究背景與動機

近二十、三十年來，國人對機動車輛的擁有與使用快速成長，在道路交通量 不斷成長的狀況下，衍生出了許多交通問題，例如交通阻塞、廢氣大量排放、能 源消耗等，而其中又以交通事故的發生最為嚴重，其不但對道路使用者的生命財 產造成威脅，更會導致許多社會及家庭問題。根據內政部統計處的資料顯示，民 國97 年國內道路交通事故總件數為 170,127 件，而涉入事故的汽機車總數高達 21,092,358 輛。另根據行政院衛生署的統計顯示，民國 97 年國內十大死亡因素 中，意外事故排名第五位，而意外事故中又以交通事故為首，有 54.7％來自於 運輸傷害，共有3,871 人死亡，其中 3,646 人死於機動車交通事故，如表 1-1 所 示，即平均每日就有約10 人死於機動車所造成的事故。儘管每年因運輸傷害或 機動車事故而死亡的人數逐漸降低，但交通事故所產生的社會成本難以估計，因 此交通安全仍應是政府致力改善的目標。 表1-1 民國 93 至 97 年之運輸事故死亡人數及死亡率 年別 運輸事故 總計 機動車交通事故 死亡人數(人) 死亡率(%) 死亡人數(人) 死亡率(%) 93 4,850 21.4 4,735 20.9 94 4,846 21.3 4,735 20.8 95 4,748 20.8 4,637 20.3 96 4,127 18.0 4,007 17.5 97 3,871 16.8 3,646 15.9 駕駛工作是一個包含人、車、路和環境四大要素的資訊處理過程，若在駕駛 過程中任何一個環節出現了問題，都可能會導致事故的發生。Taylor(1980)認為 交通事故的發生，人為因素佔很大部分，而Rumar 於 1985 年提出事故中有 90-95 ％是因人為因素所造成的。從我國民國 97 年交通事故原因分類與分析之資料顯 示(表 1-2)也可得知，居於前三位分別為酒後駕駛、疲勞失控、未注意路況及未 靠右行駛、讓車，人為肇事因素所佔比例均高於八成以上。Lewin 在 1982 年曾 指出，若涉入交通事故之駕駛人能夠習於保持警戒、謹慎與熟練的態度或行為， 約有 85~90%之交通事故是可以避免的。藍三印(1991)認為影響交通安全之原因 不外乎人、車、路、環境。車輛與道路是無生命體，操作車輛行駛於道路的則是 「人」，因此駕駛人之行為乃是最直接影響交通安全之因素；故駕駛人如能盡力 避開風險，在駕駛時多提高警覺，以及培養良好的駕駛習慣與行為，必能減少交 通肇事的發生。故欲改善交通肇事問題，應從改善駕駛者的不良駕駛行為著手。

1990 年，Reason 為了探討駕駛者“不良＂和“糊塗＂的駕駛行為，因此針 對英國駕駛人發展出一套駕駛行為問卷，欲藉由此問卷分析為人為因素導致駕駛 工作失敗之分類，在 Reason 發表研究成果和發展出駕駛行為問卷之後，在芬蘭、 荷蘭、瑞典、紐西蘭、中國大陸等地的學者都對其國內駕駛行為做研究、區分偏 差駕駛行為的種類，以及探究造成偏差駕駛行為的原因。統整各地學者之研究結 果，大致可將駕駛工作失敗所產生的偏差駕駛行為分為三類：違規(violation)、 錯誤(error) 、疏失(lapse)。 交通事故只是部分交通問題最後呈現的結果，許多交通狀況雖然未有事故發 生，但仍潛在其發生可能性，而這些潛在風險產生的原因主要在於駕駛人的違規 與錯誤駕駛行為所造成。Rimmö 和 Åberg(1999)指出差偏駕駛行為和交通事故的 關係上，駕駛違規和駕駛錯誤兩類偏差駕駛行為是預測交通事故的重要變數。 表 1-2 民國 97 年道路交通事故(A1 類)發生原因按第一當事者型態分 肇事原因 件數 所佔比例 總計 駕駛人因素 酒後駕駛、疲勞失控 477 22.19% 83.95% 未注意路況 406 18.88% 未靠右行駛、讓車 242 11.26% 違反號誌、標誌管制 207 9.63% 未依規定轉彎、倒車 123 5.72% 超速失控 95 4.42% 未保持行車距離間隔 94 4.37% 蛇行逆向行駛 52 2.42% 搶越行人穿越道 45 2.09% 未依規定減速 39 1.81% 違規超車爭(搶)道行駛 25 1.16% 非駕駛人因素 行人過失 54 2.51% 3.25% 機件故障 16 0.74% 其他 275 12.79% 12.79% 總計 2150 100.00% 100.00% 註 1：A1 類係指造成人員當場或 24 小時內死亡之交通事故。 註 2：第一當事者指交通事故責任較大之一方。 目前有關偏差駕駛行為影響因素之探討大多僅就駕駛人之社經背景或某單 項因素與偏差駕駛行為之關連性進行研究，且主要與超速、酒後駕車等違規駕駛 行為來進行討論，較缺乏針對錯誤駕駛行為探索影響因素之研究。因此本研究希 望藉由文獻回顧國內外錯誤駕駛行為之影響因素探討之相關研究，提出欲探討之 錯誤駕駛行為影響因素，並利用結構方程式共同探討各影響因素與錯誤駕駛行為 之因果關係，及影響因素間之相關性。期望能夠明確指出欲減少錯誤駕駛行為應

先從何項因素著手進行，以提出建議供相關單位如監理所或駕駛訓練中心參考， 作為教育或訓練的改善依據，共同努力減少駕駛人之錯誤駕駛行為，增加用路人 安全，改善交通環境。

1.2 研究目的與內容

本研究之研究目的乃希望透過國內外錯誤駕駛行為相關研究與文獻之探討 與評析，提出欲探討之錯誤駕駛行為影響因素，例如駕駛技巧、防衛性駕駛等。 並依據國外相關文獻設計問卷與收集資料，利用結構方程式探討錯誤駕駛行為與 各影響因素之因果關係，及影響因素間之相關性。期望能夠明確指出欲減少錯誤 駕駛行為應先從何項因素著手進行，並提出建議供相關單位如監理所或駕駛訓練 中心參考，作為教育或訓練的改善依據。 根據上述研究目的，本研究之研究內容包括： 1. 回顧國內外探討錯誤駕駛行為影響因素之相關研究。 2. 建構汽車駕駛人錯誤駕駛行為與各影響因素之因果模式。 3. 透過結構方程式分析本研究建構之因果模式，及各影響因素之相關性。 4. 依據分析之結果，了解各因素的影響程度，提供相關單位如監理所或駕駛訓 練中心，作為規劃汽車駕駛訓練內容參考。

1.3 研究步驟與流程

以下將針對本研究之研究流程進行說明，研究流程圖如圖 1.1，各階段內容 分述如下： 1. 問題分析與界定 為確立錯誤駕駛行為之範疇，本研究首先根據國內外相關文獻定義錯誤 駕駛行為，並說明此行為之特性，並藉由錯誤駕駛行為本質、衍生問題與造 成的原因的分析，尋求研究方向，產生本研究之研究動機；再根據研究動機 界定研究命題，確立研究目的與內容；最後根據研究內容選擇適合之分析方 法。 2. 相關文獻回顧與評析 在界定研究命題與確立研究目的後，針對國內外學者對於錯誤駕駛行為 之影響因素探討之相關研究進行廣泛回顧與評析，並加以歸納。 3. 系統架構及研究假設之建立

根據文獻回顧所得之有用資訊，歸納錯誤駕駛行為之影響因素，包含駕 駛技巧、防衛性駕駛能力、駕駛緊張、駕駛憤怒、駕駛厭惡，並進一步探討 其間之相關性，再加上汽車駕駛人之社經背景，共同探討其對錯誤駕駛行為 之影響。 4. 模式建構 利用多變量分析技術、結構方程模式等方法，分別建立各類模式。 5. 問卷設計與施測 依據國外文獻資料與相關屬性變數，進行問卷之設計，包括駕駛技巧、 防衛性駕駛能力、駕駛緊張、駕駛憤怒、駕駛厭惡五個影響因素及汽車駕駛 人之社經背景、駕駛經驗等資料。問卷設計完成後，根據抽樣理論所計算出 之適當數量受測者進行問卷調查，以獲得本研究所需資料，供後續進行統計 分析與推論使用。 6. 資料分析與模試驗證 問卷資料回收後，依據不同分析主題，利用多變量分析方法、結構方程 式等方法，分析各構面間之關連性，以及分析汽車駕駛人社經背景、駕駛經 驗對其錯誤駕駛行為之影響，並透過適當之檢定統計量，進行模式驗證。 7. 結論與建議 最後根據分析結果，研擬相關策略以減少錯誤駕駛行為帶來的潛在威脅； 此外提出建議以供未來相關研究之參考。 圖1.1 研究流程圖 研究題目與內容之界定 文獻回顧與現況分析 研究架構與研究假設建立 模式建構 問卷設計與施測 實證結果分析 結論與建議

第二章 文獻回顧

本章分為三個部分，第一部分回顧國內外有關偏差駕駛行為之相關文獻，並 瞭解偏差駕駛行為中錯誤駕駛行為之定義。第二部分則整理與歸納影響駕駛人發 生錯誤行為的原因。第三部分則一一回顧所提出欲探討之影響錯誤駕駛行為因素 及量測各因素能力之問卷設計原則，期能設計出符合本研究所需之問卷。

2.1 錯誤駕駛行為分析與界定

在談到錯誤駕駛行為(Error driving behavior)之定義前，首先必須先提到偏差 駕駛行為(Aberrant driving behavior)。Reason 認為“Aberrant＂ 之意為：指偏離 常規的情況，而偏差駕駛行為是指道路上“不良＂和“糊塗＂的行為，包含違規 （violation）、錯誤（mistake/error）和疏忽（slip/lapse）三種人為因素。其中「違 規」指的是蓄意的違反法令條文；「錯誤」是指行動計畫失敗而無法達到原來想 要的結果，其與資訊傳遞、認知過程有關；「疏忽」則是指動作上的錯誤、是注 意力不集中而導致。除此之外，Reason 又將此三類偏差駕駛行為依照危險程度 作區分，其認為違規會對其他用路人造成危險，錯誤則可能會對其他用路人造成 危險，而疏忽只會讓駕駛本身陷入窘境，但不會對其他用路人造成危險。 在韋氏字典中解釋“Aberrant”之意為：指偏離正確或正常的狀況、脫離平常 或合乎常情的型式之意；對「違規」的解釋為：指不受尊敬或犯法的舉止；對「錯 誤」的解釋為：指輕率或無知所造成偏離法規所規範的行為，無意識地偏離實質 或正確性的動作；對「疏忽」的解釋為：指因為疏忽或是未注意而造成輕微的錯 誤。 Reason(1990)等人認為造成交通事故有許多人為因素，必須要有架構地分類 這些人為因素，因此發展出駕駛者行為問卷( Driver Behaviour Questionnaire; DBQ)，針對英國的駕駛者做調查，問卷包含了 4 種偏差駕駛行為，其分別為： 疏忽、錯誤、無意的違規和蓄意的違規。而經過調查、因素分析後，其結果指出， 偏差駕駛行為分成違規、危險的錯誤、非危險的錯誤。在 Reason 發表研究成果 和發展出駕駛行為問卷之後，在英國、芬蘭、荷蘭、瑞典、紐西蘭、中國大陸等 地的學者都對其國內駕駛行為做研究、區分偏差駕駛行為的種類，以及探究造成 偏差駕駛行為的原因。統整各地學者之研究結果，可以發現偏差駕駛行為會根據 不同的駕駛文化而有所不同，但是大部分都是由違規、錯誤、疏忽所組成。 根據上述文獻可知，偏差駕駛行為可分為三類，而錯誤駕駛行為為其中之一 類，如圖2.1 所示。而錯誤駕駛意指輕率或無知所造成偏離法規所規範的行為， 或行動計畫失敗而無法達到原來想要的結果。本研究將針對錯誤駕駛行為進行後 續探討。

圖2.1 偏差駕駛行為分類圖

2.2 影響錯誤駕駛行為的因素

Reason et al.(1990)認為駕駛能力與情緒對於偏差行為有很大的影響，自認駕 駛能力較好者他們都較容易違規，他們認為他們的駕駛能力能夠應付違規所帶來 的風險。

Westerman 和 Haigney(2000) 利用 Reason 等人所發展的駕駛者行為問卷 (DBQ) 和 Gulian 等 人 對 駕 駛 情 緒 與 壓 力 進 行 研 究 而 發 展 出 駕 駛 行 為 量 表 （Driving Behaviour Inventory; DBI）來探討駕駛人面對狀況所產生的情緒與其偏 差駕駛行為之相關性。其研究結果指出偏差駕駛行為分為錯誤、違規、疏忽三個 種類，而駕駛情緒可分為五類：駕駛侵略(Driving aggression/urgency)、駕駛警覺 (Alertness/anticipation) 、 特 定 情 況 緊 張 (Situation-specific tension) 、 駕 駛 厭 惡 (Dislike of driving)、特定情況專注(Situation-specific concentration)。其中駕駛侵 略、緊張、厭惡與偏差駕駛行為成正相關，駕駛警覺與專注則與偏差駕駛行為成 負相關，表示駕駛時所產生的負面情緒可能會增加偏差駕駛行為的發生頻率，低 警覺性、容易緊張的人，會有較多的疏忽與錯誤，而壓力越大也會導致越多錯誤 與違規。

Rimmö 和 Åberg(1999) 為了探討刺激尋求、偏差駕駛行為和交通事故三者 間的關係，利用駕駛者行為問卷(DBQ)和刺激尋求量表（Sensation Seeking Scale） 蒐集資料，總共蒐集705 份有效樣本，以及研究結果指出刺激尋求和偏差駕駛行 為有顯著的相關，其中刺激尋求對駕駛違規的解釋能力最強。在性別上，男性在 刺激與冒險尋求（thrill and adventure seeking）、違規駕駛、去抑（disinhibition） 都顯著高於女性。至於偏差駕駛行為和交通事故的關係上，駕駛違規和駕駛錯誤 兩類偏差駕駛行為是預測交通事故的重要變數。 Yagil (2001) 利用三種不同挫折的情境來測驗駕駛者的侵略性行為反應。實 驗對象為以色列北方大學男性的駕駛人，因其研究認為女性的於駕駛中敵意會比 男性少，平均年齡為27.4 歲樣本數為 150 人，且受訪的人必須擁有駕駛執照， 偏差駕駛行為 Aberrant driving behavior

駕駛違規 Driving violation 駕駛錯誤 Driving error 駕駛疏忽 Driving lapse

整個訪問的過程約為時15 分鐘。研究結果顯示，駕駛者過去駕駛經驗會直接影 響目前駕駛行為反應，如曾有挫折行為令駕駛者引起侵略性反應傾向，此負面的 印象會隱藏於駕駛人心中。當駕駛者遭受相似的負面情境下，其情緒上會更容易 有忿怒情況而導致侵略性駕駛。另一情境則為，駕駛者在心中所期望其他駕駛人 行為，若與自己預期不同將會對其他駕駛產生侵略性報復行為。研究中亦指出孩 童時代的侵略性駕駛經驗會影響其內在的個人特質，而使得未來成年駕駛時具有 較高的侵略性駕駛行為傾向。 王偉(1986) 分析台北駕駛行為特性，以錄影的方式蒐集計程車、自用小客 車、公車三者的駕駛行為特性，探討當紅燈右轉交通管制措施下，紅燈右轉車輛 與行人間衝突情形，並分析雙白線禁止變換車道設置長度的問題；另外進行問卷 調查以瞭解影響駕駛人違規因素。結果發現駕駛者在受生活、工作壓力或情緒不 佳的影響下，可能導致許多不良的駕駛方式，而大部分的駕駛人在上述的因素影 響下，會有經常性或偶爾有不良的駕駛方式。 Parker、McDonald 與 Stculiffe(1999) 考量將來老人駕駛者所佔的比例會越來 越多，所以藉由駕駛者行為問卷(DBQ)蒐集資料，以研究老人駕駛的駕駛行為和 事故的關連性。研究結果指出老人駕駛發生駕駛疏忽的次數較其他年齡的駕駛多， 而造成的原因，可能跟感知能力和注意力有關。以及迴歸模式建立上，隨著年齡 的增加，肇事的事故也增加。並且建議讓老年人參加駕駛訓練課程，以增加老人 駕駛的駕駛技能，這樣有助於減少事故的發生。 Tom(2006) 研究駕駛人壓力、因應策略、偏差駕駛之關係，結果發現駕駛人 在受到高度壓力時狀況時，會有較多的錯誤及違規行為，壓力會導致駕駛人缺乏 耐心，因而導致對其他用路人或行人的侵略性駕駛行為。

Lajunen 和 Summala(2000) 應用駕駛技能量表（DSI）調查 113 位駕駛者， 探討駕駛經驗（里程/時間）對於駕駛技巧（操作車輛的流暢性）和防衛性駕駛 能力的影響，研究結果發現經驗較多的駕駛，其操作車輛的流暢性都高於駕駛經 驗較少的駕駛，並且男性操作車輛的流暢性都高於女性。但是駕駛經驗較少的女 性駕駛，他們的防衛性駕駛能力最高，其次為駕駛經驗較少的男性駕駛，再來是 駕駛經驗較多的男性駕駛，最後為駕駛經驗較多的女性駕駛。 Bianchi 和 Summala(2004) 認為父母親不只是影響子女的生活習慣，也會影 響子女的駕駛風格。當子女還是孩童時，就會注意父母親的駕駛方式，並且潛移 默化地學習父母親的駕駛方式。因此駕駛行為問卷（DBQ）、考量曝光量的下， 探討父母親的駕駛行為是否影響子女的駕駛行為。研究結果指出父母與子女的駕 駛錯誤、一般違規有有顯著正相關，以及侵略駕駛方面，父親與女兒有顯著正相 關，而駕駛疏忽方面，母親和兒子之間有顯著正相關，因此父母親的駕駛行為會 影響子女的駕駛行為。 Shinar(1998) 以跟車觀察的方式研究道路環境和侵略駕駛的關係，其侵略駕

駛行為包括亂鳴喇叭、任意變換車道、行駛路肩等情況，而其研究結果指出侵略 駕駛隨環境而改變，當交通擁擠時侵略駕駛行為會增加，年齡和侵略駕駛呈顯著 負相關、性別對侵略駕駛也有顯著影響。 綜合上述文獻可知，影響錯誤駕駛行為發生主要與環境特行、家庭因素、駕 駛人本身特性有關，其中駕駛人本身特性包括性別、年齡、駕駛技巧等，如圖 2.2 所示。本研究認為 Reason(1990) 所提出的駕駛能力與情緒是影響錯誤駕駛行 為發生頻率之主要因素，下列將一一回顧其相關文獻。 圖2.2 錯誤駕駛行為之系統分析圖

2.3 駕駛能力

2.3.1 駕駛能力的定義與量測 Bandura(1986) 以心理學的觀點，在每天的日常生活中，都會遇到各式各樣 的挑戰、任務，需要發展或培養一套技能去完成，為了此預期目標，不論在目標 的建立或方法的選擇上，必須擁有某種「能力」，才能達到預期目標、得到預期 的結果。駕駛能力即為評估是否安全駕駛行車目標之能力。 駕駛能力的評估對駕駛行為來說，是非常重要的。舉例來說當駕駛人超速行 駛時，表示駕駛人對於自我的駕駛能力有過度的自信，可以處理因為超速所帶來 的危險，但實際很可能忽略一些應注意事項如「保持適當的安全距離」。因此， 如何準確評估自我的駕駛能力對於安全駕駛有重大的影響。而過度自信駕駛能力 之駕駛人，認為自己有較優良之駕駛技巧，以致於對於危險之風險感容易產生偏 誤（自我評估之駕駛能力與真實駕駛行為不一致） 且對交通意外之感認較冷漠， 會認為比一般駕駛人較不容易發生交通意外。 環境因素 1. 天候 2. 擁擠程度 3. 對向車流眩光 … 家庭因素 1. 家庭健康問題 2. 父母駕駛習慣 3. 父母教育程度 … 駕駛人因素 … 1. 性別 2. 年齡 3. 駕駛技巧 4. 情緒反應 5. 壓力緊張 6. 防衛性駕 駛能力 7. 警覺性 9. 衝動性 10. 神經質 11. 資訊吸收 12. 刺激尋求 錯誤駕駛行為

駕駛技能調查表（DSI）最早由 Spolander (1983) 所構建，目的為計算駕駛 人之駕駛技能大小，由 13 個觀察變項且每個觀察變項為五尺度所構成的問卷， 此量表採自評方式來計算能力。Lajunen 與 Summla(1995) 根據 Spolander(1983) 所設計之問卷進行延伸發展，量表內容共包含 28 個項目，其中 16 個項目有關 駕駛技巧（如快速抵達、車輛控制）， 13 項則有關於防衛性駕駛能力（如避免 於車流中競賽、保持安全距離等）。 Sundström(2007) 對現今駕駛技能自評方式的測量作整體回顧，並依照測量 基準點不同將測量方式分為三大類： 1. 以社群比較作為自評基準（Social comparison） 以問卷方式測量，並將其評比基準納入觀察變項中，例如在駕駛評估量 表中（Driving Appraisal Inventory, DAI）之觀察變項「我相信我在道路之駕駛 能力比起大部份的駕駛人來的好」。此量表雖調查方式快速且成本低，但由於 觀察變項結構不夠嚴謹，以致造成駕駛人自評高估之現象。

2. 以內部為自評基準（Comparison to an internal criterion）

以問卷方式測量，評比基準為在此抽樣中所有駕駛人所得出的平均駕駛 能力，以此基準的測量方式常以駕駛技能調查表（Driver Skill Inventory，DSI） 來測量之，此為目前多數研究者量測駕駛技能的方法，具有低成本、快速與 信度高的等優點。

3. 以客觀及主觀為評比基準（Subjective and objective）

此部分須完成主觀（問卷方式調查）及客觀（實地場地操作）之技能測 量方能比較，此測量方式常為學者探究自我技能是否存在高估問題的方法。 綜上所述，以問卷的方式來量測駕駛技能，常伴隨著駕駛者對自己的技能有 高估的現象，其中又以「以社群的作為自評基準」的量測方式最為嚴重；而在「以 內部平均為自評基準」的測量方法中，由於觀察變項乃以情境的方式來呈現，並 把評比指標的「平均駕駛能力」由內部的樣本來制定，故產生駕駛人對技能高估 的現象較為趨緩；在這三種方法中，以「以客觀及主觀為評比基準」所評出的駕 駛技能較為準確，但所花費的時間與其他成本仍為所有方法中是最高的。 2.3.2 駕駛能力相關文獻探討 Lajunen 和 Summala(2000) 應用駕駛技能量表調查 113 位駕駛者，探討駕 駛經驗（里程/時間）對於駕駛技巧（操作車輛的流暢性）和防衛性駕駛能力的 影響，研究結果發現經驗較多的駕駛，其操作車輛的流暢性都高於駕駛經驗較少 的駕駛，並且男性操作車輛的流暢性都高於女性。但是駕駛經驗較少的女性駕駛， 他們的防衛性駕駛能力最高，其次為駕駛經驗較少的男性駕駛，再來是駕駛經驗 較多的男性駕駛，最後為駕駛經驗較多的女性駕駛。

Mayhew & Simpson(1995) 認為新手駕駛，特別是年輕男性，是否對於自我 的駕駛始能力有過度的自信，必須藉由自我評估之駕駛能力與真實駕駛之行為作 比較，才可以得到有效的證據。

Harvey(1990) 藉由物理實驗得知：大部分的駕駛人對於駕駛能力有過度的 自信，且當駕駛人有更多駕駛經驗及更好的駕駛技巧，會更加擴大自我駕駛能力 之自信心。 Evans(1994) 比較澳洲自行訓練與駕訓班訓練之駕駛行為、駕駛能力、駕駛 安全，其特性如下： 1. 自行訓練比駕訓班考照有較高的開車技巧。 2. 駕駛態度、駕駛行為對於自行訓練及駕訓班考照沒有分別。 3. 由路徑分析得知:駕駛技巧及安全駕駛確實會影響車禍的發生。 Doherty(1998) 學者提到三個改善安全駕駛能力的方法： 1. 增進開車駕駛能力。 2. 減少或改善不安全的駕駛行為。 3. 其中以心理層面來增加安全駕駛的誘因，為較有效的方法。

2.4 駕駛行為量表

Gulian et al.(1989) 對駕駛者面對狀況之壓力與情緒進行研究，提到駕駛人之 情緒、壓力與隨之發生的駕駛行為，經由以下列步驟而產生：(1)駕駛者對環境 的評估；(2)其能力是否能應付該情況之評估；(3)行為策略的選擇。情緒反應、 壓力緊張等因素，屬於行為的內在層面，是無法直接由觀察量測得知，通常要藉 由量表來測度，因此進而發展出駕駛者行為量表（DBI），用以評估駕駛者面對 狀況之主觀情緒與壓力感受狀態。

Gulian et al.(1989) 將 DBI 進行施測，並回收有效問卷 61 份。經由因素分析， 並以平行分析（parallel analysis）與陡坡檢驗（scree tests）為準則，定義 DBI 具 兩種因素結構：

1. 僅一個因素，命名為一般壓力(General stress)，解釋變異量 17%。

2. 包含五個因素，分別命名為駕駛侵略(driving aggression)、駕駛厭惡 (dislike of driving)、駕駛警覺(driving alertness)、超車煩躁(irritation when overtaken)、超 車挫折(frustration in overtaking)，解釋變異量 37% Matthews et al (1991) 利用駕駛模擬器尋找行為與 DBI 分數的相關性，指出 “開車較快＂及＂較多的危險超車"與高駕駛侵略有關。具有較高的駕駛侵略、 超車緊張、一般駕駛壓力之汽車駕駛人較容易發生次要事故（非死亡車禍或嚴重 事故），而具有較高的警覺性，較低的駕駛厭惡、超車煩躁、超車緊張、一般駕 駛壓力之汽車駕駛人具有超速傾向。 在性別方面，大部分相關研究皆顯示不同性別之 DBI 分數無顯著差異。在 年齡方面，DBI 的分數與年齡的相關性較高。Gulian et al (1990)指出年齡較大的 駕駛人，駕駛壓力緊張較少；Matthews et al (1991)指出年齡與駕駛警覺成正相關， 年齡較大的駕駛人所犯的駕駛錯誤較少，其原因可能即為較用心於提高警覺。

Westerman 和 Haigney(2000) 利用 Reason 等人所發展的駕駛者行為問卷 (DBQ)和 Gulian 等人對駕駛情緒與壓力進行研究而發展出駕駛行為量表（DBI） 來探討駕駛人面對狀況所產生的情緒與其偏差駕駛行為之相關性。其研究結果指

出偏差駕駛行為分為錯誤、違規、疏忽三個種類，而 DBI 之結果可歸納出較不 同 的 5 項 因 素 ： 駕 駛 侵 略 (Driving aggression/urgency) 、 駕 駛 警 覺 (Alertness/anticipation) 、 特 定 情 況 緊 張 (Situation-specific tension) 、 駕 駛 厭 惡 (Dislike of driving)、特定情況專注(Situation-specific concentration)。其中駕駛侵 略、緊張、厭惡與偏差駕駛行為成正相關，駕駛警覺與專注則與偏差駕駛行為成 負相關，表示駕駛時所產生的負面情緒可能會增加偏差駕駛行為的發生頻率，低 警覺性、容易緊張的人，會有較多的疏忽與錯誤，而壓力越大也會導致越多錯誤 與違規。 後續仍有許多學者應用 DBI 進行研究，探討 DBI 和其他駕駛因素如駕駛 者屬性、駕駛記錄、生活壓力、性格等因素的關連性。

2.5 小結

綜合相關文獻與分析，得到下列幾點結論： 1. 偏差駕駛行為可分為三類，而錯誤駕駛行為為其中之一類。錯誤駕駛意指輕 率或無知所造成偏離法規所規範的行為，或行動計畫失敗而無法達到原來想 要的結果。 2. 造成偏差行為的因素相當多，除了駕駛者屬性之外，還有環境、駕駛技能、 行為策略、心理壓力或是其他因素的影響，因此許多研究者會結合其他量表 來探討不同因素與偏差駕駛行為的關聯。 3. 發生交通事故大部分是由不良的駕駛行為所造成，而不良駕駛行為的產生又 牽涉許多因素，本研究將根據Reason(1990) 所認為影響偏差駕駛行為之因素， 即駕駛能力與駕駛負面情緒進行討論，藉由數量方法來說明影響因素與錯誤 駕駛行為之關係。 4. 在駕駛技能的量測方法中，目前有三個不同的量測基準，依序為以社群的作 為自評基準、以內部平均為自評基準、以客觀及主觀為評比基準三種，也都 各有其優缺點，而須依不同的條件情況選擇最適的量測方式。 5. 情緒反應、壓力緊張等因素，屬於行為的內在層面，是無法直接由觀察量測 得知，通常要藉由量表來測度，雖然以問卷測度有許多缺點存在，不過其成 本較低、執行上較容易，因此在沒有更好的調查方法下，本研究能以問卷方 式獲取相關資料。

第三章 研究架構與設計

本研究依據第二章文獻回顧之理論基礎，於此章提出研究之架構與假設。本 研究擬納入駕駛能力(包含駕駛技巧、防衛性駕駛能力) 及駕駛負面情緒(駕駛憤 怒、駕駛緊張、駕駛厭惡)作為汽車駕駛人錯誤駕駛行為之影響因素。以問卷方 式調查汽車駕駛人六個構面之得分，其中各問項以Likert 五點量表為問卷選項， 進而探討其對錯誤駕駛行為之影響。 問卷設計完成後將先進行初測，在初測問卷回收後利用因素分析與信度分析 檢驗各構面之觀察變項的一致性與適合度，將不適當之觀察變項進行修改或刪除， 爾後才會發放正式問卷。本研究建構之因果模式則會透過結構方程模式進行分析。 本章將逐一介紹本研究所採用之變數、研究架構、研究假設與資料分析方法。

3.1 研究架構與假設

本研究根據 Reason(1990) 所認為之駕駛能力與情緒對於偏差行為有所影響 建立本研究之基本架構。其中駕駛能力依據Lajunen 與 Summla(1995) 所設計之 DSI 量表包含駕駛技巧與防衛性駕駛能力兩個構面，而情緒依據 Gulian(1989) 所 設計的 DBI 量表可抽取出駕駛緊張、駕駛憤怒、駕駛厭惡等三個駕駛負面情緒 構面，研究架構如圖3.1 所示： 圖3.1 研究架構圖 本研究為探討駕駛能力與駕駛負面情緒對於汽車駕駛人錯誤駕駛行為之影 響，參考相關文獻後提出前述之架構圖。為了驗證研究架構中各構面間之影響關 係，提出下列假設，如圖 3.2，並利用後續回收後的問卷資料加以驗證假設是否

成立。 1. 構面間直接影響之假設： H1：駕駛技巧與錯誤駕駛行為有顯著的負向關係。 H2：防衛性駕駛能力與錯誤駕駛行為有顯著的負向關係。 H3：駕駛憤怒與錯誤駕駛行為有顯著的正向關係。 H4：駕駛緊張與錯誤駕駛行為有顯著的正向關係。 H5：駕駛厭惡與錯誤駕駛行為有顯著的正向關係。 2. 構面間相關性之假設： H6：駕駛技巧與防衛性駕駛能力有顯著的正相關。 H7：駕駛技巧與駕駛憤怒有顯著的正相關。 H8：駕駛技巧與駕駛緊張有顯著的負相關。 H9：駕駛技巧與駕駛厭惡有顯著的負相關。 H10：防衛性駕駛能力與駕駛憤怒有顯著的負相關。 H11：防衛性駕駛能力與駕駛緊張有顯著的負相關。 H12：防衛性駕駛能力與駕駛厭惡有顯著的負相關。 H13：駕駛憤怒與駕駛緊張有顯著的負相關。 H14：駕駛憤怒與駕駛厭惡有顯著的正相關。 H15：駕駛緊張與駕駛厭惡有顯著的正相關。 圖3.2 研究假設

3.2 研究變數之定義

本研究係屬於社會科學研究，因此對於研究變數的有效衡量為一重要議題。 研究中包含駕駛能力與駕駛負面情緒兩大構面，此兩大構面又各包含駕駛技巧、 防衛性駕駛、駕駛緊張、駕駛憤怒、駕駛厭惡共五個子構面，此五個子構面在模 式中皆屬於潛在變數(latent variable)，並無法直接量測，需借助觀察變項來衡量， 因此須界定各潛在變數之操作型定義，供問卷設計時參考。各研究構面之操作型 定義與衡量方式分述如下。 3.2.1 駕駛能力之定義與衡量觀察變項 根據文獻回顧可得知，駕駛能力為安全駕駛行車目標之能力，其中包含兩個 子構面：第一個子構面為駕駛技巧，為汽車駕駛人對於車輛控制的流暢度、平穩 度，及附近交通狀況的掌握度等之能力；第二個子構面為防衛性駕駛能力，是能 夠安全駕駛，及預先察覺危險之能力。本研究利用Lajunen 與 Summla(1995)所設 計之駕駛者技能量表(DSI)作為問卷之觀察變項，量表內容共包含 28 個項目， 其中 16 個項目有關駕駛技巧，13 項則有關於防衛性駕駛能力，如表 3-1 所示。 以 Likert 五點量表衡量之，其中 1 代表非常不同意，2 代表不同意，3 代表無意 見，4 代表同意，5 代表非常同意。 表3-1 駕駛能力構面與衡量觀察變項 子構面 衡量觀察變項 參考來源 駕駛 技巧 1 我可以動作流暢的駕駛車輛。 Lajunen & Summla(1995) 2 在必要的情況下我可以高速駕車。 3 我可以把車輛控制得很好。 4 我可以把超車這個動作做得很好。 5 於行駛中我會注意行人與腳踏車騎士。 6 遇到緊急狀況時我可以處理得宜。 7 我可以察覺到道路上潛在的危險。 8 在陌生的都市我可以把車開得很好。 9 在濕滑的道路上我可以把車開得很好。 10 車輛在滑行時我可以操控它。 11 我會在上路前預先查看交通狀況。 12 在不同的交通情況下，我可以順暢的操控車輛加以因應。 13 在繁忙的車陣中，我可以流暢的變換車道。 14 行駛中我可以快速地做出反應。 15 行駛中我可以做出肯定的判斷。 16 在昏暗或光線不明的環境下，我可以把車開得很好。

表3-1 駕駛能力構面與衡量觀察變項(續) 子構面 衡量觀察變項 參考來源 防衛性 駕駛 1 開車時，我會遵守交通規則。 Lajunen & Summla(1995) 2 開車時，我會避開不必要的風險。 3 開車時，我會保持足夠的跟車距離。 4 開車時，我會依不同的道路狀況調整車速。 5 開車時，我會禮讓其他用路人先行(包含行人、自行車、汽機車等)。 6 開車時，我會遵守道路的速度限制。 7 開車時，我會平靜地容忍其他駕駛人的疏忽與錯誤。 8 開車時，我會小心的遵守交通號誌燈來行車。 9 我只在合法的地點停車。 10 開車時，我會注意其他道路使用者。 11 開車時，我會小心的駕駛車輛。 12 開車時，我不會在車流中爭先恐後。 13 每天開車前我會先潔淨車窗。 3.2.2 駕駛負面情緒之定義與衡量觀察變項 駕駛負面情緒為汽車駕駛人厭惡駕駛，或對於道路駕車時所遇到的狀況容易 感到挫折、憤怒、煩躁、緊張之程度。根據Gulian(1989)所設計之駕駛者行為量 表(DBI)可發現其具有駕駛緊張、駕駛憤怒、駕駛厭惡三種駕駛負面情緒，本研 究依此作為駕駛負面情緒之三個子構面。量表內容共包含15 個項目，其中 6 個 項目有關於駕駛憤怒，5 個項目有關於駕駛厭惡，4 個項目有關於駕駛緊張，如 表3-2 所示。以 Likert 五點量表衡量填答者對觀察變項描述之符合程度，其中 1 代表非常不符合，2 代表不符合，3 代表無意見，4 代表符合，5 代表非常符合。 表3-2 駕駛負面情緒構面與衡量觀察變項 子構面 衡量觀察變項 參考來源 駕駛 憤怒 1 當我嘗試超車卻失敗時，我會感到挫折。 Gulian(1989) 2 駕駛於行駛緩慢的車輛(烏龜車)後方會讓我覺得不愉快。 3 跟在其他車輛的後方會讓我感覺不愉快。 4 駛近交叉路口時號誌燈剛好變為紅燈，這種情形讓我感覺不愉_快。 5 當其他駕駛人作出一些愚蠢或荒謬的駕駛行為時，會讓我情緒失_控。 6 在交通尖峰時刻開車，我通常不太有耐心。 駕駛 厭惡 1 一般而言，我並不喜歡開車。 Gulian(1989) 2 通常開車不會讓我感到快樂。 3 一般而言，開太多車是一件浪費時間的事。 4 開車是一件很累人的工作。 5 開車是一件很麻煩的事。 駕駛 緊張 1 在繁忙的車流中，會讓我比平常更感到焦慮。 Gulian(1989) 2 在天候不佳的環境下開車會讓我感到憂慮。 3 駕駛於陌生的道路會讓我比行駛於熟悉道路更緊張。 4 超別人車時會讓我覺得緊張。

3.2.3 錯誤駕駛行為之定義與衡量觀察變項 根據Reason(1990)對於錯誤駕駛行為之定義為輕率或無知所造成偏離法規 所規範的行為，或行動計畫失敗而無法達到原來想要的結果，並依據其所設計之 駕駛者行為問卷(DBQ)有關於錯誤駕駛行為之觀察變項作為本研究之衡量觀察 變項，共包含12 個項目，如表 3-3 所示。以 Likert 五點量表衡量填答者發生錯 誤駕駛行為之頻率，其中1 代表從未如此，2 代表很少如此，3 代表有時如此，4 代表時常如此，5 代表總是如此。 表3-3 錯誤駕駛行為構面與衡量觀察變項 構面 衡量觀察變項 參考來源 錯誤 駕駛 行為 1 靠近交叉路口時走錯車道 (例如想要直行卻行駛於左/右_{轉專用道上)。} Reason et al.(1990), Parker et al.(1992), Per-Arne Rimmö & Lars Åberg(1999) 2 在圓環走錯車道 (例如欲離開圓環卻行駛於內車道)。 3 超越一排停滯不前或行駛速度緩慢的車陣後，卻發現前_{方係因車道縮減或道路正在施工而無法通過。} 4 變換車道前沒有先看照後鏡確認四周路況。 5 由幹道轉入支道時，沒有注意到橫越馬路的行人。 6 在濕滑的道路上緊急剎車，且(或)在打滑過程中方向盤打_錯方向。 7 超越右側的機車騎士後馬上右轉。 8 想要超越到右側車輛的前方時，卻未事先打右轉方向燈 予以警告。 9 未注意"讓"標誌，且差點與擁有路權的車輛相撞。 10 從交叉路口支道駛出時，使得擁有優先路權的幹道駕駛_{者必須停下來讓你先行。} 11 右轉進入車多擁擠的幹道時，太過於注意左側幹道上游_{的來車，而差一點撞到前車。} 12 超車時低估對向來車的速度，導致超車動作匆忙，或甚_{至停止超車動作。}

3.3 問卷抽樣與調查

本研究針對駕駛能力與駕駛負面情緒對於錯誤駕駛行為之影響進行探討，故 調查對象為具有汽車駕駛執照且近期仍然有在使用汽車之駕駛人。問卷內容包括 DSI 量表、錯誤駕駛行為量表、駕駛負面情緒量表。另外亦調查受測者之社經資 料，包括：性別、年齡、教育程度、擁有駕照種類、取照年資等，以了解受測者 錯誤駕駛行為與社經屬性之關係。本研究依據抽樣理論得知信心水準90%，可容 忍誤差0.05 情況下，所需調查樣本數最少為 271 份，並依全國年齡分佈比例， 及男女性擁有小客車駕照比例進行分層抽樣，其中各年齡層與男女性所需抽樣份 數如表3-4 所示。

表3-4 本研究各年齡層與性別之問卷抽樣數 年齡 比例 應抽份數 性別 擁有小客車駕照比例 應抽份數 18~19 4.31% 12 男 71.7% 194 20~24 10.6% 29 女 28.3% 77 25~29 13% 35 總計 100% 271 30~34 13.21% 36 35~39 12.03% 33 40~44 12.45% 34 45~49 12.7% 34 50~54 11.7% 32 55~59 9.98% 27 總計 100% 271

3.4 研究方法

一個量表是否能正式測量研究主題真正想要的特性，乃取決於量表之效度； 而量表各項目是否能測量相同的特性(一致性)，則決定於量表之信度。故通常一 個好的測量工具，其信度通常介於合理的範圍之內，因此在問卷設計之前，需先 對信度的內容與測量方式進行瞭解。而在後續驗證分析上，本研究會應用到結構 方程模式，因此將相關分析方法陳述如下。 3.4.1 驗證型因素分析 探索性因素分析與驗證型因素分析最大的不同，在於測量的理論架構(因素 結構)在分析過程中所扮演的角色與檢驗時機。對於探索性因素分析而言，測量 變項的理論架構是因素分析的產物，因素結構是從一組獨立的測量指標或題目間， 以數學程序與研究者主觀判斷所決定一個具有計量合理性與理論適切性的結構， 並以該結構代表所測量的概念內容。換句話說，理論架構的出現在探索性因素分 析是一個事後(posterior)的概念；相對之下，驗證型因素分析的進行則必須有特 定的理論觀點或概念架構作為基礎，然後藉由數學程序來確認該理論觀點所導出 的計量模型是否確實、適當。換言之，理論架構對於驗證型因素分析的影響適於 分析之前發生的，計量模型具有理論的先驗性，其作用是一種事前(priori)的概 念。 驗證型因素分析的執行可以分成兩個步驟，第一個步驟是發展假設模型 (hypothetic model)。也就是針對測量的題目的潛在結構關係，基於特定的理論基 礎或是先期的假設，提出一個有待檢驗的因素結構模式，也就是要建立一套假設 的測量模型。第二步驟是進行模式的辨識，也就是將研究者所欲檢驗的測量模型， 轉換成符合結構方程模式分析的模型，以便利用統計軟體來進行分析。此一步驟

驗證型因素分析當中，模型修飾多從三個方向來進行，第一是個題目與潛在變項 (因素)之間的關係的確認。檢測個別的題目是否如同假設般的受到特定因素的影 響，或者是受到其他的因素影響，甚至於是否受到多個因素共同的影響。第二是 從測量殘差的修正來著手進行模型修飾，也就是利用測量誤差間相關性，來檢視 測量模型的契合度。第三是從因素間的相關情形來檢驗整理測量模型的契合度。 3.4.2 信度分析 所謂信度(Reliability)分析用來測試問卷的穩定性，一個測量工具具有信度即 表示受訪者在回答相同或類似問題時，具有一致性或穩定性。使用態度量表作為 量測工具時，因同一態度量表內通常包含若干項目，而這些項目應衡量相同的態 度，故各項目之間應具有一致性，亦即量表中各觀察變項具有內部一致性(internal consistency)或內部同質性(internal consistency)，而 Cronbach’s α 係數則可以反應 每個構念內觀察變項的一致性。Cronbach’s α 係數檢定方法公式如下： 1 1 ∑ 其中： K 為構念內所包括的觀察變項數； 為所有受訪者在第 i 觀察變項的分數之變異數，i = 1, 2, 3,…, k； 為所有受訪者量表總分的變異數。 Cronbach’s α 係數之大小以及所代表的可信程度，根據不同研究性質，須達 到最低之水準，而 Bogozzi and Yi(1988)採較低標準準則，認為信度在 0.6 以上， 表示構面的信度良好，此觀點與學者Diamantopoulos and Siguaw(2000)所題的論 點相同。本研究在信度分析將採用 Cronbach's α 係數來衡量問卷的一致性，至於 α係數要達到多少才認為其有信度，本研究根據 Bogozzi and Yi(1988)所提出之 0.6 為判別標準，當 Cronbach's α 大於 0.6 即為可信。

3.4.3 結構方程模式

結構方程模式(Structural Equation Modeling, SEM)主要由兩個部分所構成， 一是結構模式(structural model)，其是用表示潛在變項之間的關係；另一是測量 模式(measurement model)，用來表示測量指標及潛在變項之間的關係。

在建構效度考驗上，研究者通常是採取探索性因素分析(exploratory factor analysis, EFA) 然而假使有合理的模式結構假設存在時，就可以採用驗證性因素 分析(confirmatory factor analysis, CFA)以檢驗所假設之模式，近年來在量化研究 中，學者多採用統計軟體進行驗證性因素分析。一般的研究通常採用最大概似法 (Maximum Likelihood, ML)進行的參數估計，而使用最大概似法需假設觀察變數 是呈多變量常態分配，其樣本要求需在 100 至 400 筆。

模式建構上，有幾項必須注意的部分，若違反部分的估計的參數有很大的標 準誤、程式運算中無法將訊息矩陣轉換、有不合理或不可能的估計值，例如負的 誤差變異估計變數間相關性過高(超過±10)四種狀況時，可能會導致模式發散而 無法收斂。當遇到此情況時，有部分學者認為可以刪減模式中部分的估計參數， 並且也提供以下三項建議來避免此問題的產生： 1. 量以最少的參數來建構模式，所估計的參數應不超過 (p+q)(p+q+1)/2，p 為 y 測量模式中觀察變數個數，q 則為 x 測量模式中觀察變數的個數。 2. 可能的話，將潛在變數的測量誤差加以固定。 3. 將部分已知的結構參數加以改變 (1) 改變潛在內衍變項與潛在外衍變項的路徑參數之固定與自由估計狀態。 (2) 改變潛在外衍變項之間的共變估計狀態。 (3) 改變干擾項之間的共變估計狀態。 至於線性結構方程式模式評估的方法，可分為測量模式與結構方程式的評估， 與整體模式適合度的評估兩大部分，其內容分述如下； 1. 測量模式與結構方程式的評估  一個研究模式的良好測量模式，必須滿足兩件事：首先，研究模式中各觀察 變數必須能正確測量各潛在變數；其次，同一觀察變數不能對於不同的潛在變數 都產生顯著的負荷量，可用的指標有四個相關內容與檢定方式如下所述： (1) 觀察變數之個別信度(individual item reliability)  個別項目的信度是各觀察變數對其潛在變數的因素負荷量的平方值，應 達 0.5 以上為佳。  (2) 潛在變數的組成信度(composite reliability)  潛在變數的組成信度是其所有的觀察變數之信度組成，其值建議為 0.6 以上。若潛在變數之組成信度愈高，則表示其觀察變數愈能測出該潛在變 數。  (3) 估計參數的顯著水準  該指標是指檢定觀察變數對該潛在變數的因素負荷量(factor loading)是 否達到顯著水準，它是一個標準化值，假如 t-value 的絕對值大於 1.96 時， 則代表在信心水準為 95％下，因素負荷量是顯著的。  (4) 標準化殘差  當殘差愈小時，表示該測量所得到之模式愈接近實際觀測值，若測量模 式有良好的適配度，其值應呈現常態分配的分佈並且其絕對值小於 2.58。

2. 整體模式適合度的評估  常見的結構方程模式適配度指標有相當多項，而在這些指標中又以(χ2)及 (χ2/df)最為重要，通常在結構方程模式統計分析後，最先要看這兩個指標。以下 就分別敘述各種指標之內容。 (1) 卡方檢定(χ2 test) 適配度分析是以研究模式與觀察資料間無顯著差異為虛無假設(null hypothesis)進行卡方考驗 因此若模式與資料間有良好適配度，測驗統計量 之 p-value 應大於 0.05，的顯著水準。χ2 值越大表示模式的適配度越差。 反之，若χ2 值越小表示模式的適配度越佳。然而，卡方檢定受樣本影響， 因此 Rigdon(1995)建議除了卡方檢定之外，還必須觀測其他指標。 (2) 適配度指標(goodness of fit index，GFI) 

Tanaka 與 Huba(1989)提出之 GFI 值為量測適合度之指標。基本的方 式是將自由度納入考慮，將卡方值轉換為介於 0 至 1 之間的指標，分別 表示模式完全不適配到完全適配的不同程度。GFI 值與樣本數無關，其對 偏離常態分配具穩健性(Robustness)，GFI 值介於 0 至 1 之間，當值越大 (越接近 1)時，表示模式適合度不錯。GFI 指標計算理論與觀察資料共變 矩陣之間變異與共變量。

(3) 調整後適配度指標( Adjusted goodness of fit index，AGFI)

調整後適配度指標類似迴歸分析當中的調整後可解釋變異量。當參數愈 多時，AGFI 值也愈大，愈有利於得到理想的契合結論。一個能夠契合觀 察資料的結構方程模型，其 GFI 與 AGFI 都會非常接近 1(Hu and Bentler, 1999)。

(4) 殘差均方根(Root Mean Square Residual，RMSR)

RMSR 是適配殘差變異-共變數的平均值的平方根，反映的是觀測資料 的變異-共變數與推估的變異-共變數的殘差大小，可用來評估同一組資料 的兩個不同模式擬合的情形，RMSR 值越小表示模式適合度越佳，一般而 言 RMSR 需小於 0.05 方可接受。

除 了 上 述 指 標 外 ， 還 有 NCP (rescaled noncentrality parameter) 、 MDN (McDonald＇stransformation of the noncentrality parameter)、TLI (Tucker-Lewis index)和 RNI (relative noncentrality index)等指標可做為整體模式適合度的評估 之參考依據。

第四章 問卷信效度分析與常態性檢定

4.1 抽測對象與地點

由於本研究內容主要希望了解駕駛能力、駕駛負面情緒對於錯誤駕駛行為的 影響，故需追溯駕駛人在填寫問卷前一段時間的錯誤駕駛行為與事故資料，此時 間的拿捏不宜過長或過短，過長的時間可能會造成違規或事故經驗對現今量測的 能力上會有誤差，且透過回憶的陳述會造成量測上的困難；過短的時間或許會因 為曝光量的多寡與事故、違規發生機率過低產生次數上的偏頗。根據Elander(1993) 的建議，追溯3 年內所發生交通事故及錯誤駕駛的情況，故此我們須針對近三年 有頻繁開車情況的駕駛人來進行調查。本研究礙於時間與成本考量下，選擇新竹 地區作為抽樣地區。

4.2 問卷初測結果

問卷在給予受試者實際測量前，須先透過初步的測試，以檢測問卷是否有題 意不清、問法錯誤、試題方向的確認等問題，進而讓問卷更能代表填答人的意向 與特徵。而量表的量測結果可由信度來判斷其量測結果之可用性，信度亦可解釋 為某一群特定受試者之測驗分數的特性，分數會因受試之不同而有所不同，所以 多數學者認為每次施測量表後，應估計分數的特性，而不是只報告前人在信度研 究之數值或測驗指導手冊上之數值。根據Henson(2001)的觀點，認為這與研究目 的與測驗分數的運用有關，若研究者目的在於編製預測問卷或測驗(predictor tests) 或測量某構面之先導性研究，信度係數在0.50 至 0.60 已足夠。當以基礎研究為 目的時，信度係數最好在0.80 以上。當測驗分數是用來作為截斷分數(cutoff score) 之用而扮演重要的角色，如篩選、分組、接受特殊教育等，則信度係數最好在 0.90 以上，而 0.95 是最適宜的標準。如果以發展測量工具為目的時，信度係數 應在0.70 以上。 本研究於民國 98 年 4 月 10-11 日抽取新竹市區加油站進行問卷初測，初測 問卷如附錄一所示。本研究於初測階段共蒐集有效問卷52 份問卷，其中男性 42 人、女性10 人。透過 SPSS、Winsteps 進行數據分析，針對錯誤駕駛行為、駕駛 能力、駕駛負面情緒共六個構面來進行分析，確認各構面之衡量觀察變項是否符 合單項度。單項度的量測文獻裡面提到Reckase (1979)認為第一主成分至少應占 全體變異量百分之二十，另外Lumsden (1961)所提供之指標第一主成分與第二主 成分的特徵值比值，一般需要在兩倍以上，且越大越好。分析結果如表 4.1，並 詳述如下：

1. 錯誤駕駛行為構面 經信度分析結果，得Cronbach’s α 係數值為 0.842 > 0.6，代表此構面之內部 一致性高。因素分析初步結果，第一主成分之特徵值為 4.809，占全體變異量 40.07% > 20%，且第一主成分之特徵值為第二主成分的 3.2 倍 > 2 倍，表示此構 面之觀察變項符合單項度。而各觀察變項之因素負荷量皆在允許範圍內，表示此 構面之效度良好。 2. 駕駛憤怒構面 經信度分析結果，得Cronbach’s α 係數值為 0.666 > 0.6，代表此構面之內部 一致性尚可接受。因素分析初步結果，第一主成分之特徵值為2.275，占全體變 異量37.92% > 20%，且第一主成分之特徵值為第二主成分的 2.1 倍 > 2 倍，表示 此構面之觀察變項符合單項度。而各觀察變項之因素負荷量皆在允許範圍內，表 示此構面之效度良好。 3. 駕駛厭惡構面 經信度分析結果，得Cronbach’s α 係數值為 0.818 > 0.6，代表此構面之內部 一致性高。因素分析初步結果，此構面僅一個主成分之特徵值大於1，為 2.933， 占全體變異量58.656% > 20%，表示此構面之觀察變項符合單項度。而各觀察變 項之因素負荷量皆在允許範圍內，表示此構面之效度良好。 4. 駕駛緊張構面 經信度分析結果，得Cronbach’s α 係數值為 0.782 > 0.6，代表此構面之內部 一致性高。因素分析初步結果，此構面僅一個主成分之特徵值大於1，為 2.441， 占全體變異量61.02% > 20%，表示此構面之觀察變項符合單項度。而各觀察變 項之因素負荷量皆在允許範圍內，表示此構面之效度良好。 5. 駕駛技巧構面 經信度分析結果，得Cronbach’s α 係數值為 0.914> 0.6，代表此構面之內部 一致性很高。因素分析初步結果，第一主成分之特徵值為7.319，占全體變異量 45.744% > 20%，且第一主成分之特徵值為第二主成分的 4.7 倍 > 2 倍，表示此 構面之觀察變項符合單項度。而各觀察變項之因素負荷量除了第11、12 題，其 他觀察變項皆在允許範圍內。 第11 題為「我會在上路前預先查看交通狀況。」根據了解，若某些駕駛人 因旅次需要，必須經常性的前往某目的地，例如工作，則該駕駛人可能不需要在 上路前預先查看交通狀況就已經知道前往目的地沿途的交通狀況，因此將觀察變 項修改為「開車前，我很了解前往目的地沿途的交通狀況。」第12 題為「在不 同的交通情況下，我可以順暢的操控車輛加以因應。」駕駛人可能對於順暢的操

控車輛有疑義，因此將觀察變項修改為「面對不同的交通情況(如遇塞車或雨天)， 我都可以把車輛操控的很好。」 6. 防衛性駕駛構面 經信度分析結果，得Cronbach’s α 係數值為 0.858 > 0.6，代表此構面之內部 一致性高。因素分析初步結果，第一主成分之特徵值為5.831，占全體變異量 44.854% > 20%，且第一主成分之特徵值為第二主成分的 4.2 倍 > 2 倍，表示此 構面之觀察變項符合單項度。而各觀察變項之因素負荷量除了第4、10、13 題， 其他觀察變項皆在允許範圍內。 第4 題為「開車時，我會依不同的道路狀況調整車速。」填答者的選項皆大 於3，表示不論填答者在此構面的能力好不好，此項填答分數都很高，因此將觀 察變項修改為「開車時，我會隨時注意道路速限調整車速。」第10 題為「開車 時，我會注意其他道路使用者。」同樣填答者的選項皆大於3，表示不論填答者 在此構面的能力好不好，此項填答分數都很高，因此將觀察變項修改為「開車時， 我會注意四周的道路使用者(包含行人、自行車、汽機車等)。」第 13 題為「每 天開車前我會先潔淨車窗。」此觀察變項之原文為＂ Cleaning the car windows on winter morning.＂在我國不易下雪的情況下較不適合，因此修改為開車前會潔淨 車窗，但因素負荷量仍不佳，因此建議刪除。 表4-1 問卷初測分析結果 構面 題 數 KMO Cronbach's α 解釋變異 數% 特徵值 與第二主成分 特徵值比值 錯誤駕駛行為 12 0.748 0.842 40.072 4.809 3.2 駕駛憤怒 6 0.639 0.666 37.915 2.275 2.1 駕駛厭惡 5 0.763 0.818 58.656 2.933 -- 駕駛緊張 4 0.707 0.782 61.022 2.441 -- 駕駛技巧 16 0.825 0.914 45.744 7.319 4.7 防衛性駕駛 13 0.846 0.858 44.854 5.831 4.2 本研究針對初測結果進行問卷修改，修改後之問卷如附錄二所示。

4.3 問卷實測樣本結構分析

本研究於民國99 年 4 月 20 日至 5 月 12 日於新竹火車站、新竹監理站及新 竹市區隨機抽樣，共收回482 份問卷，有效問卷為 393 份。表 4-2 為樣本背景之 敘述性統計。利用卡方檢定最後回收之有效樣本抽樣比例與男女性駕駛人比例及 各年齡層比例之一致性，結果顯示，樣本之性別與交通部統計處公佈之2009 年 自用小客車使用狀況調查之男女性駕駛人比例無顯著差異；而樣本年齡分佈與全 國之性別與年齡分佈也無顯著差異，可說明樣本之抽取與母體具一致性。如表

表4-2 受訪樣本之背景敘述統計 項目 性別 項目 職業 樣本數 百分比(%) 樣本數 百分比(%) 男 268 68.2 工 81 20.61 女 125 31.8 農 2 0.51 項目 年齡 商 38 36 樣本數 百分比(%) 公職 36 9.16 18~19 歲 19 4.83 教 19 4.83 20~24 歲 52 13.23 服務業 67 17.05 25~29 歲 64 16.28 學生 77 19.59 30~34 歲 62 15.78 其他 75 19.08 35~39 歲 45 11.45 項目 平均月收入 40~44 歲 41 10.43 樣本數 百分比(%) 45~49 歲 36 9.16 10,000 元以下 74 18.83 50~54 歲 40 10.18 10,001~25,000 元 65 16.54 55 歲以上 34 8.65 25,001~50,000 元 180 45.80 項目 居住地 50,001~80,000 元 49 49 樣本數 百分比(%) 80,001 元以上 25 6.36 市區 306 77.9 項目 每次使用汽車時數 郊區 87 22.1 樣本數 百分比(%) 項目 教育程度 5 分鐘以下 5 1.27 樣本數 百分比(%) 5-10 分鐘 12 3.05 國小 2 0.51 11-30 分鐘 158 40.20 國中 22 5.60 31-60 分鐘 138 35.11 高中(職) 85 21.63 61-120 分鐘 53 13.49 大學(大專) 199 50.64 121 分鐘以上 27 6.87 研究所(含以上) 85 21.63 項目 駕駛頻率 項目 汽車駕照持有年份 樣本數 百分比(%) 樣本數 百分比(%) 一年10 次以下 51 12.98 1~5 年 118 30.0 一個月1-3 次 58 14.76 6~10 年 81 20.6 一個禮拜1-3 次 117 29.77 11~15 年 70 17.8 一天1-2 次 116 29.52 16~20 年 64 16.3 一天3 次以上 51 12.98 21 年以上 60 15.3