特质愤怒量表中文版在大学生人群应用的信度和效度

目的:探讨特质愤怒量表(TAS)在大学生中的适用性及信度和效度检验。方法:以方便抽样抽取653名大学生完成TAS量表的初测,再以整群抽样的方法,在重庆、四川等七省市各抽取1所高校,以年级分层抽取1866名大学生完成TAS量表的正式施测,同时完成攻击问卷,症状自评量表中的敌意分量表,激惹、抑郁和焦虑自评量表中的外向型激惹分量表,以检验校标效度。对185名大学生4周后重测TAS量表,以检验重测信度。数据资料采用相关分析、探索性因素分析、验证性因素分析进行处理。结果:TAS量表中文版的内部一致性信度为0.80,重测信度为0.83,各条目与总分的相关系数均大于0.30(0.43～0.72),探索性因素分析提取出2个因子(特征值分别为3.72、1.42),验证性因素分析揭示了二维的量表结构(χ2/df=7.02,RMSEA=0.06,RMR=0.02,NFI=0.97,CFI=0.97,IFI=0.97,GFI=0.98,AGFI=0.97,RFI=0.95),并有良好的效标关联效度,与各效标之间的相关系数分别为0.59、0.56、0.60、0.42。结论:特质愤怒量表具有良好的信、效度,可用于大学生特质愤怒水平评估。

修订版驾驶愤怒量表在中国驾驶人中的效信度分析

修订中国版驾驶愤怒量表,并检验其在中国驾驶人群体中的效度和信度。采用翻译后并新加入或删除部分题项的驾驶愤怒量表对职业和非职业驾驶人进行测试,共获得有效问卷232份,并通过项目分析、探索性因素分析和效信度分析,完成最终量表的修订。修订后的驾驶愤怒量表包括20项,由交通障碍、无礼驾驶、违规驾驶和低速驾驶4个因素组成;量表各因子与总量表之间的相关系数在0.64~0.84之间,P〈0.01,体现了较好的效度。总量表的内部一致性系数达到了0.90,并且各因素内部一致性均在0.75~0.81,具有较好的稳定性;年龄与违规驾驶得分和交通障碍得分呈负相关（r=-0.14,-0.15）;驾龄与低速驾驶得分呈负相关（r=-0.14）;去年行驶里程数与交通障碍得分、违规驾驶得分、低速驾驶得分和总量表得分均呈现负相关（r=-0.22,-0.38,-0.25,-0.24）;总驾驶里程数与交通障碍得分、违规驾驶得分、低速驾驶得分和总量表得分均呈现负相关（r=-0.20,-0.36,-0.21,-0.26）;非职业驾驶人的违规驾驶得分和低速驾驶得分高于职业驾驶人,均P〈0.05。修订版的驾驶愤怒量表符合中国驾驶人文化背景和驾驶习惯,体现了良好的效度和信度,可以用来作为评估驾驶愤怒和后续驾驶行为研究的测量工具。

驾驶愤怒量表在驾驶员群体中的信效度检验

目的修订驾驶员驾驶愤怒量表并检验其在我国驾驶员群体中的信效度。方法采用中文版驾驶愤怒量表对驾驶员进行测试,获得253份有效问卷,通过项目分析,探索性因素分析与验证性因素分析,形成最终修订量表。结果 1量表包括22个题目,分为4个维度,累计方差解释率为55.58%;2该量表的模型拟合度较好（GFI=0.96,NFI=0.90,CFI=0.92,RFI=0.88,RMSEA=0.046）。量表各维度与总分之间的相关系数在0.62-0.80之间,且P〈0.001。量表总的内部一致性系数为0.84,各个维度的内部一致性系数在0.72-0.82之间;3量表各维度与大五人格量表各维度之间部分相关显著,表明量表具有良好的相容效度。结论修订版驾驶愤怒量表具有良好的信效度,可以作为测量驾驶愤怒的一个可靠而有效的工具。

驾驶愤怒量表与愤怒驾驶倾向量表的对比研究（上）

本研究从新西兰驾驶人数据库中提取样本，对驾驶愤怒量表和愤怒驾驶倾向量表的因素结构以及这两种量表与一般的特质愤怒、冒险驾驶行为、发生交通事故的情况、交通事故相关情况之间的关系进行调查。愤怒驾驶倾向量表和驾驶愤怒量表与特质愤怒量表、冒险驾驶行为以及有惊无险事件存在显著相关关系。在排除人口统计学变量和特质愤怒的影响之后，愤怒驾驶倾向和驾驶愤怒的增加，对预测交通违法行为贡献显著，但仅愤怒驾驶倾向量表的贡献显著；在排除了人口统计学变量和特质愤怒因素之后，愤怒驾驶倾向和驾驶愤怒的增加还与有惊无险事件的预测存在显著相关，但这一方面只有驾驶愤怒量表有显著贡献。研究显示，这两个量表都是稳健的测量工具，可以测量驾驶人类似而又略有不同的怒气情况。

公交驾驶员驾驶愤怒量表的编制及初步应用

为探究公交驾驶员的驾驶愤怒诱因,基于原始驾驶愤怒量表和客运驾驶员驾驶愤怒量表,经过访谈设计公交驾驶员驾驶愤怒量表,并在广东省内回收210份有效数据;通过项目分析、探索性因素分析和信效度分析修订量表;通过皮尔逊相关分析和独立样本t检验初步分析调查数据。结果表明：修订后的量表有较好的信效度,由23个题项组成,包括利己行为、缓慢驾驶、交通阻碍、违规驾驶和无礼行为等5个因子,其中利己行为平均得分最高;近2年发生过交通事故与因违章被处罚过的驾驶员缓慢驾驶得分显著较高;除缓慢驾驶外的所有因子得分与公交驾龄显著正相关;利己行为和无礼行为得分两者与每天平均工作时长显著正相关。

极端通勤群体驾驶愤怒表达与诱因关联模型

极端通勤群体(通勤时间超过60 min的人群)由于长时间、高压力的通勤环境易产生驾驶愤怒,从而影响交通安全。针对极端通勤群体的“路怒症”现象,研究了量化极端通勤群体驾驶愤怒表达与诱因关联关系的模型。通过编制适用于极端通勤群体的驾驶愤怒量表(driving anger scale for extreme commuting group,EC_DAS)和驾驶愤怒表达量表(driving anger expression inventory for extreme commuting group,EC_DAX)对450名往返燕郊与北京的极端通勤驾驶人进行问卷调查。基于调查数据,通过探索性因子分析、信度和效度检验对量表进行修订,构建了以无礼行为、交通障碍、缓慢驾驶、极端通勤和违法驾驶为外生潜变量,借助车辆发泄与口头攻击为内生潜变量的极端通勤群体驾驶愤怒表达与诱因关联模型,并运用结构方程模型量化了愤怒诱因对极端通勤群体驾驶愤怒表达行为的影响。结果表明:(1)EC_DAS中缓慢驾驶得分最高(3.37),其次为极端通勤(3.07),违法驾驶得分最低(2.95),EC_DAX中口头攻击得分(2.99)高于借助车辆发泄得分(2.90);(2)结构方程模型拟合良好,无礼行为、交通障碍、缓慢驾驶、极端通勤、违法驾驶等诱因对借助车辆发泄与口头攻击均有显著正向影响,其对口头攻击的解释方差(38%)比借助车辆发泄(37%)更高;(3)缓慢驾驶、极端通勤和交通障碍是借助车辆发泄最显著的3个诱因,其标准化影响效应系数分别为0.221,0.169,0.162;交通障碍、缓慢驾驶和无礼行为是口头攻击最显著的3个诱因,其标准化影响效应系数分别为0.215,0.189,0.148;(4)性别和月收入对不同诱因下的愤怒水平以及愤怒表达的影响不显著,年龄与无礼行为、交通障碍和违法驾驶下的愤怒水平呈显著负相关,驾龄与极端通勤下的愤怒水平、学历与缓慢驾驶下的愤怒水平以及职位与交通障碍下的愤怒水平也均呈显著负相关。

职业驾驶员驾驶愤怒量表信度和效度分析

目的 研究中文版驾驶愤怒量表（Driving Anger Scale,DAS）在职业驾驶员群体中使用的信度和效度.方法 选取宜兴市出租车、公交车、货车、公车以及校车等481名职业驾驶员进行现场调查,并通过Cronbach＇sα、分半信度、内容效度、结构效度、会聚效度和区别效度检验该量表信度和效度.结果 中文版DAS量表总Cronbach＇sα为0.934,分半信度为0.874.分量表得分与总量表之间的相关系数为0.639-0.922,确保了量表的内容效度;探索性因子分析显示,中文版DAS量表符合预设的6个维度结构,累计方差贡献率为56.371%;量表的会聚效度与区别效度定标试验成功率均为100%.结论 中文版DAS量表在职业驾驶员群体中具有较好的信度和效度,值得推广使用.

状态-特质愤怒表达量表修订版在大学生中的信效度

目的:引进状态-特质愤怒表达量表修订版(STAXI-2)并检验信效度。方法:通过翻译、回译形成STAXI-2中文版。采用方便取样方法抽取782名大学生,施测STAXI-2中文版,并以愤怒失控量表(ANG)和状态-特质焦虑量表(STAI)为校标。间隔3周,选取30人进行重测。结果:STAXI-2中文版共57个条目,分为状态愤怒(SAS)、特质愤怒(TAS)和愤怒表达(AX)3个分量表。SAS、TAS的内部一致性Cronbachα均>0.8,重测信度分别为0.18和0.83,验证性因素分析的拟合指数GFI、AG-FI、NFI、CFI和IFI均在0.88～0.96之间,RM SEA分别为0.09和0.08。AX的控制内部表达和外部表达因子的α均>0.8,重测信度均>0.6;AX的愤怒内部表达和外部表达因子的α在0.60～0.70之间;AX的拟合指数GFI、AGFI、NFI、CFI和IFI均在0.84～0.90之间,RMSEA为0.06。TAS得分与SAS得分及AX的愤怒内部表达和外部表达分均呈正相关(r=0.36、0.13、0.53),而与AX的控制内部表达和外部表达分负相关(r=-0.47、-0.52);SAS得分与AX的愤怒内部表达和外部表达分正相关(r=0.14、0.30),而与AX的控制内部表达和外部表达因子分负相关(r=-0.26和-0.21),均P<0.05。男性的TAS、SAS及AX的愤怒外部表达分均高于女性(均P<0.05)。结论:状态-特质愤怒表达量表修订版中的状态愤怒和特质愤怒分量表在中国大学生中具有较好的信效度;愤怒表达分量表的结构效度可以接受,但内部表达和外部表达两因子的信度偏低。

中文版精神疾病愤怒量表的信度和效度评价

目的 检验中文版精神疾病愤怒量表（PARS）的信度和效度.方法 经原著者同意,汉化英文版精神疾病愤怒量表,该量表包括41个条目,利用该量表于2016年1—12月在上海市精神卫生中心对125例精神疾病患者进行评估,Cronbach＇sα计算内部一致性信度,Guttman Split-Half计算分半信度;计算每个条目与总分的Pearson相关系数,并应用探索性因子分析检测PARS的结构效度;应用Pearson相关分析探讨PARS与阳性与阴性症状量表（PANSS）的校标关联效度.结果 中文版RARS的Cronbach＇sα系数为0.89,Guttman Split-Half系数为0.88;各条目与总分之间的相关系数在0.19～0.72（P〈0.05）;探索性因子分析共得出9个因子,解释总方差的67％;PARS与PANSS中G14条目（愤怒控制缺乏）存在明显相关（r=0.54,P〈0.05）.结论 中文版PARS评估精神疾病愤怒症状具有良好的信度和效度,可用于我国精神疾病患者愤怒的症状研究.

中文版愤怒攻击量表的信效度检验

目的:以国内大学生为样本,对中文版愤怒攻击量表(Angry Aggression Scale,AAS)的信效度和跨性别的测量等值性进行检验。方法:使用中文版AAS对北京市、河南省894名大学生施测。以行为抑制/激活系统量表、简版自我控制量表、心田宽恕问卷、简版无聊倾向量表、特质愤怒问卷以及人际环形量表为效标。一个月后选取87名被试重测。结果:验证性因素分析表明中文版AAS四因子结构拟合程度较好(χ^(2)/df=4.171,CFI=0.920,TLI=0.907,RMSEA=0.049,SRMR=0.053)。内部一致性系数为0.81~0.89,重测信度为0.60~0.77。量表各维度与相应的效标均存在显著相关。多组验证性因素分析结果表明,中文版AAS具有跨性别的测量等值性。结论:中文版AAS在我国大学生中具有良好的信效度和跨性别测量等值性。

中德驾驶员驾驶愤怒行为比较

目的采用中文版与德文版Driving Angry Scale(DAS)对中国大陆与德国驾驶员进行施测,比较中德两国驾驶员驾驶愤怒水平的差异。方法将DAS分别翻译为中文与德文,通过纸质问卷发放以及网络调查的方式对259名中国大陆的驾驶员与472名德国驾驶员的愤怒驾驶水平进行测量。结果中国驾驶员的驾驶愤怒概念与13项目6维度模型拟合较好,德国驾驶员的驾驶愤怒概念则与14项目6维度模型拟合较好;中国驾驶员总的驾驶愤怒水平要显著低于德国驾驶员,且中国被试随着年龄的增加,驾驶愤怒水平也在增加;德国驾驶员的驾驶愤怒水平则是随着年龄的增加而减少,且随着驾龄增加而减少。结论中国驾驶员的"驾驶愤怒"概念与原6维度模型有较大差别,而德国驾驶员的"驾驶愤怒"概念组成则与原先的6维度模型差别不大。

非机动车驾驶人愤怒情绪及行为对交通安全影响分析

为了从非机动车驾驶人角度考虑愤怒情绪对交通安全的影响,编制非机动车驾驶人愤怒量表(the DAS for Cyclists,CAS),通过量表调查的数据结果,对量表的信度效度进行分析;以及对非机动车驾驶人愤怒行为与违规频率建立有序回归(Ordinal Regression)和多项Logistic回归模型,分析了模型的拟合度和显著性,并对愤怒情绪对非机动车驾驶人交通安全影响程度进行描述性统计分析。结果表明:CAS量表克朗巴哈系数(Cronbach'sα)0.812,KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)=0.813,Bartlett球形检验的卡方近似值(Approx.Chi-Square)=531.519,P=0.000<0.005,该量表具备较高的信度和效度。愤怒行为(骑行途中的跟车距离远近、埋怨激怒自己的司机的频率)与违规频率存在相应的回归关系,且成正相关,非机动车驾驶人愤怒情绪及其行为对交通安全影响较大,与个体生理心理特征也有很大相关性。

驾驶员驾驶经验与驾驶愤怒相关性的Meta分析

采用Meta分析技术评价基于Pearson相关系数的驾驶经验与驾驶愤怒的相关性,为采取有针对性干预措施提供科学依据。通过武汉科技大学图书馆电子资源,以驾驶经验(driving experience)、Meta分析(Meta-analysis)等为关键词,检索中国期刊网、维普中文期刊、万方数据、Elsevier、Springer Link、Pub Med等数据库进行检索,检索时限均为1990年1月至今。按照纳入排除标准筛选文献、提取数据并评价纳入研究的文献质量后,采用Review manager 5. 1分析软件进行Meta分析。共检出相关文献183篇,最终纳入6篇进行Meta分析。Meta分析结果显示:驾驶经验各维度与驾驶愤怒各维度呈相关关系。在驾驶愤怒表现量表(DAX) 4个维度中,驾龄与语言攻击(VAE)、用车辆发泄(UOV)、人身攻击(PPAE) 3个维度呈中等负相关,与自我调节愤怒(A/C)呈弱正相关;年驾驶里程数与语言攻击(VAE)、用车辆发泄(UOV)、人身攻击(PPAE) 3个维度呈正相关,与自我调节愤怒(A/C)呈弱负相关。驾驶经验与驾驶愤怒的发生有一定关系:驾龄与驾驶愤怒呈中等负相关,即驾驶员驾龄越长,驾驶愤怒的发生频率降低;年驾驶里程数与驾驶愤怒呈弱正相关,即驾驶员年驾驶里程数越多,驾驶愤怒的发生频率升高。

愤怒情志与儿茶酚胺氧位甲基转移酶基因多态性的关系

目的:探讨正常大学生愤怒情志特质与儿茶酚胺氧位甲基转移酶(COMT)基因多态性之间的关系。方法:根据状态特质愤怒表达量表2(STAXI-2)特质怒得分,选择225例高特质怒受试者和221例低特质怒受试者进行对照研究,应用连接酶特异检测技术(LDR)测定研究对象COMT(V158M)G/A基因位点的等位基因和基因型。结果:COMT基因V158M位点的3种基因型(A/A,A/G和G/G)在高、低特质怒组正常大学生中的分布差异无统计学意义,且3种基因型受试者的愤怒表达及愤怒控制程度差异无统计学意义。结论:COMT基因V158M位点的多态性与愤怒情志特质无关联。