论文总字数：16174字

摘 要

随着城市化的发展，各种交通违法现象，尤其是行人及非机动车的违法现象层不出穷。为此，交通学院的王卫杰老师带领他的团队制作了一份调查问卷，通过对行人进行问卷调查的方式，收集群众对交通安全知识的了解程度、行人违法过街的频度及其危险认知等情况的数据，并对数据进行归类整理。

本文运用结构方程模型中的验证性因子分析、单纯形模型和全模型，解析行人违法的机理，分析行人违法的频度、自我评价、交通安全知识以及信用等方面的关系，明确影响行人交通违法行为的因素，对模型进行自我评价及改善，完善模型，从中了解从哪个方面整治行人及非机动车的交通违法行为最有成效。最终得出该课题最适合使用全模型来进行处理，而信用记录对行人及非机动车违法现象的影响最大的结论。

关键词：交通违法情况 影响因素 结构方程模型 LISREL

Structural Equation Model for pedestrian and non-motor vehicles illegal behavior

Abstract

With the continuous development of urbanization, traffic violations, especially pede-strian and non-motorized vehicles violations occur everyday. Doctor Wang weijie and his team designed a questionnaire. Through the questionnaire, we can learn that the level of people’s knowledge of traffic safety, the frequency of illegal pedestrian and risk perception across the street by the social investigation of the pedestrian crossing the street.

By factor analysis, simplex model and full model from Structural Equation Model, we investigate the reasons for pedestrians to violate the law, analysis the relation between illegal frequency and the knowledge of traffic safety. Then we know how to regulate pedestrians and non-motor traffic violations by the final model. By the comparison the results of the three models, we find that the full model is the best. At last, we conclude that the credit record has the most influence on the human and non-motorized vehicles traffic violations.

Keywords: traffic law case factors structural equation modeling LISREL

目录

摘 要 I

Abstract II

第一章 引言 1

1.1研究简介 1

1.2 文献综述 1

1.3本文的研究过程 3

第二章 模型概述 4

2.1结构方程模型概述 4

2.2 三种模型简介 6

2.2.1 验证性因子分析（CFA） 6

2.2.2 单纯形模型（simplex model） 6

2.2.3 全模型（full model） 6

第三章 数据处理以及模型选取 7

3.1 数据处理 7

3.2 验证性因子分析 8

3.3 单纯形模型 10

3.4 全模型 12

第四章 结论与建议 15

参考文献 16

附录 17

第一章 引言

1.1研究简介

随着城镇化建设与发展，各种交通违法现象，尤其是行人及非机动车违法层出不穷、屡禁不止，成为困扰城市管理者的难题之一。只要是人流量不太大的街道，行人结伴闯红灯的现象可以说比比皆是，非机动车穿行马路也是屡见不鲜，由此也引发了不少的交通事故，引起了许多的人员伤亡。创造一个没有人违反交通法规的环境是很多人，尤其是从事交通管理行业的人的梦想。交通学院的王卫杰老师带领的课题组制作了一份调查问卷（见附录），本课题通过这份调查问卷对行人过街的违法行为这一课题开展了社会调查，以随机发放的形式向群众进行了调查了解，调查内容涉及行人的交通安全知识程度、行人违法过街行为的频度及其危险度认知，对倒计时信号装置的认知等系列问题。希望通过这些问题了解到对行人及非机动车违反交通法规的最大影响因素是什么。

本文将重点分析行人违法行为的频度、自我评价与其交通安全知识、危险度认知等之间的关系，把通过调查得来的数据，使用处理结构方程模型专用的LISREL软件进行分析计算，运用多个模型对数据进行分析处理，选出最优秀的模型。根据模型给出的结果，做出结构方程模型的路径图。从而明确行人违法行为的影响因素，行人在倒计时信号路段时，过街行为与态度意识变量间的关系。从而得出最影响行人做出违法行为的因素，并由此总结，提出改善交通安全、减少行人非机动车违法情况的方法和建议。

1.2 文献综述

目前结构方程模型已在心理、行为、教育和社会科学等学科领域得到了广泛的应用。随着交通行为科学研究问题复杂性的增加，国内外学者已经开始将结构方程模型引入到交通领域中。

唐杰，吴宇，马颖，郭勇，陈艳琳，余毅震 ^[1]通过结构方程模型对青少年学生攻击行为影响因素做出了分析，先通过调查问卷获得了2900份样本数据，通过结构方程模型对数据进行分析，得出了居住地的社会风气和学校风气等环境是对青少年攻击行为的影响最为明显。戢晓峰，魏雪梅，陈方通^[2]过结构方程模型对昆明的公共交通系统公平性进行了评估，得出了驾驶员态度是影响服务因素的主要因素，居民满意度和公共交通功能是解释公共交通系统公平性的主要因素，换乘舒适性是运输治疗的主要因素。为此类分析提供了一个新的研究思路，结构方程模型具有样本要求低、反映信息全面、模型解释性强、可移植性高等优点。周钱，李一，孟超，陆化普^[3]也通过结构方程模型来分析和模拟出行者特征，活动参与和交通行为之间的关系。对数据进行建模拟合，得出了参与活动和出行行为主要受时间限制，个人特征，家庭特征等主要因素的影响。田大将，王高玲^[4]运用结构方程模型对突发公共卫生事件健康素养进行了分析，通过对数据样本分析因素之间的相关性，得出了传染病对突发公共卫生事件相关概念的影响度最大，其次是饮食安全知识与突发公共卫生事件的概念。对于一些抽象概念，如信任满意度，很难直接测量，周涛，鲁耀斌^[9]对结构方程模型在实证分析中的应用做出了研究。对于这些难以测量的概念，采用概念中衍生出的多个指标来间接测量，然后再对这些指标进行拟合，得到需要的数值。李军锋，龙勇，杨秀苔^[12]在关于AMT能否给企业的绩效带来改善，增加企业的竞争力的问题中，使用了结构方程模型来进行验证，解决了模型中潜变量如何处理的问题。最终得出结论，AMT和企业绩效是单维指标，而质量管理为多维指标，内容包括高层支持、员工管理、员工素质、产品设计、统计控制与流程管理等方面。

关于结构方程模型的使用对象和使用方法，张学军^[5]通过什么情况下需要应用结构方程模型，结构方程模型的步骤，如何测量变量，变量的数量等问题来解答结构方程模型的使用方法和运用条件，通过在模型建立完成以后，应该使用什么样的指标对模型的优度进行考量，对不够优化的结构方程模型如何修正等问题来描述结构方程模型的使用方法。刘燕，陈英武^[6]通过GME方法来验证广义最大熵方法在估计结构方程模型参数时的性能，在样本数据较少时使得模型参数估计更加精确，在处理模型中的病态数据和缺失数据时，能使模型达到收敛，稳定性要超过使用PLS方法。罗玉波，王玉翠^[11]对于结构方程模型的样本数据存在偏差，面板数据处理简单等问题，选取了竞争力评价的例子，在小样本时采用基于偏最小二乘估计方法，结合了时间序列方法，引入适合处理面板数据的新型结构方程模型。从而减小结果的误差，增大可信度。

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