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    基于SEM的高鐵信號人員安全文化評價體系構(gòu)建

    2020-06-12 11:38:38王耀安
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2020年17期
    關(guān)鍵詞:安全文化結(jié)構(gòu)方程模型效度

    王耀安

    摘? 要:高鐵信號人員安全文化對其工作的影響較大,是研究管理其安全行為的重點(diǎn),而采用經(jīng)典驗(yàn)證性因子分析法,對其評價體系進(jìn)行構(gòu)建是實(shí)用性較強(qiáng)的途徑之一。擬于《企業(yè)安全文化建設(shè)評價準(zhǔn)則》的基礎(chǔ)上,使用結(jié)構(gòu)方程模型對安全文化評價體系進(jìn)行構(gòu)建,并用驗(yàn)證性因子分析方法說明了模型的高擬合性。

    關(guān)鍵詞:安全文化;信度;效度;結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)

    中圖分類號:TP392 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? ? ?文章編號:2095-2945(2020)17-0061-03

    Abstract: The safety culture of high-speed rail signal maintainers had a greater impact on their work, which is the focus of research and management of their safety behaviors. And the use of classic confirmatory factor analysis to construct their evaluation system was one of the more practical ways. Based on the "Enterprise Safety Culture Construction Assessment Criteria", a structural equation model (SEM) was used to construct the safety culture evaluation system, and the high-fitness of the model was explained by a confirmatory factor analysis method.

    Keywords: safety culture; reliability; validity; structural equation model (SEM)

    1 概述

    在高速鐵路安全分析中,人機(jī)交互經(jīng)常是重點(diǎn)之一,現(xiàn)安全文化作為研究人機(jī)交互的主要方式,廣泛引起了關(guān)注。高鐵信號人員作為對設(shè)備“維護(hù)、維修”的工作承擔(dān)者,重要性不言而喻,因此對其安全文化進(jìn)行評價指標(biāo)體系構(gòu)建,十分必要。國家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理總局發(fā)布的《企業(yè)安全文化建設(shè)評價準(zhǔn)則》[1]給出了一個適用于我國生產(chǎn)企業(yè)的安全文化評價體系,筆者在之前的研究中,注重對安全文化體系的建立,而忽視了所建立的評價體系的合理性與改進(jìn)。

    本文在結(jié)合實(shí)際并確定了38個高鐵信號人員關(guān)鍵指標(biāo)(KPI,下文簡稱K1-K38)的基礎(chǔ)上,使用結(jié)構(gòu)方程模型對安全文化評價體系模型進(jìn)行驗(yàn)證性構(gòu)建,并對模型進(jìn)行修正,最終得到安全文化評價體系。

    2 評價體系建立方法

    在構(gòu)建評價指標(biāo)體系的過程中,為了證明指標(biāo)體系的合理性,所建立的模型均需經(jīng)過驗(yàn)證。而驗(yàn)證性因子分析為對通過分解降維建立的評價體系進(jìn)行驗(yàn)證的主流方法。

    驗(yàn)證性因子分析[3](Confirmatory Factor Analysis,CFA)是對通過問卷、交談等方式調(diào)查得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的方法。通過測試體系中的因子與相應(yīng)測度項(xiàng)之間的關(guān)系是否滿足設(shè)計(jì)要求,確定評價體系的正確性。

    為了使用驗(yàn)證性因子分析方法,常常引入結(jié)構(gòu)方程模型。結(jié)構(gòu)方程模型可以檢驗(yàn)觀測變量與潛在因子或更多個因子之間內(nèi)部的因果關(guān)系,既符合驗(yàn)證性因子分析的要求,又可引入路徑分析,對模型進(jìn)行優(yōu)化。常常使用LISREL或AMOS工具,來進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建,本文選用AMOS 22.0。

    所涉及的變量如下:X與ξ為外生變量,X為外生變量的觀測量,ξ為外生潛變量向量。ΛX反映了可觀測的外生觀測變量與其不可觀測的潛變量之間的關(guān)系, δ則為外生變量由于觀測方法等原因所產(chǎn)生的誤差項(xiàng)向量。Y與η為內(nèi)生變量,Y為內(nèi)生變量的觀測量,η為內(nèi)生潛變量向量。ΛY反映了難以觀測的內(nèi)生觀測變量與其潛變量之間的關(guān)系,ε為由于因子解釋不同等原因而產(chǎn)生的誤差項(xiàng)向量。β為內(nèi)生潛變量之間關(guān)系的路徑系數(shù),Γ為外生潛變量對內(nèi)生潛變量產(chǎn)生影響的路徑系數(shù),ζ則為結(jié)構(gòu)方程本身的誤差項(xiàng)。

    3 安全文化影響因子結(jié)構(gòu)模型建立

    3.1 安全文化評價指標(biāo)體系設(shè)計(jì)

    筆者在之前研究的基礎(chǔ)上,進(jìn)行實(shí)地考察,與高鐵信號人員面對面交談,了解他們所重視的部分,對條目進(jìn)行補(bǔ)充與修正。得到38個關(guān)鍵指標(biāo):K1權(quán)責(zé),K2安全參與,K3激勵,K4收入,K5獎金,K6糾錯,K7申訴,K8安全代價,K9培訓(xùn),K10團(tuán)隊(duì),K11領(lǐng)導(dǎo)者與安全,K12團(tuán)隊(duì)建設(shè),K13個人水平,K14意識能力,K15過度工作,K16風(fēng)險忍耐,K17職業(yè)健康,K18職業(yè)價值,K19優(yōu)良傳承,K20不良傳承,K21設(shè)備過度信任,K22信息交互,K23監(jiān)控,K24設(shè)備帶病使用,K25安全系統(tǒng)缺陷,K26場地安全,K27場地維護(hù),K28場地事故上報(bào),K29超限使用,K30重視維護(hù)程度,K31安全數(shù)據(jù),K32個人情緒,K33事故瞞報(bào),K34責(zé)任推諉,K35工作流程,K36家庭,K37職業(yè)態(tài)度,K38投入時間。并據(jù)此進(jìn)行了調(diào)查問卷設(shè)計(jì)。

    調(diào)查問卷采用了李克特5分量表對高鐵信號人員的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行評定: 1分“不合格”,2分“勉強(qiáng)合格”,3分“合格”,4分“良好”,5分“優(yōu)秀”。對所有因子進(jìn)行KMO與Bartlett test,其中KMO值在0.9以上表示所建立的評價體系較為適合進(jìn)行因子分析;0.8表示所建立的評價體系適合進(jìn)行因子分析;0.7表示所建立的評價體系可以進(jìn)行因子分析;一般情況下0.6及以下則不推薦進(jìn)行因子分析。

    如表1所示,其中KMO值為0.94,Bartlett值為4851.36,Bartlett球形檢驗(yàn)的χ2顯著性概率為0.000,這些數(shù)據(jù)說明本文所構(gòu)建的評價體系較為合適做因子分析,這里采用主成分分析法作為提取因子的方法,采用凱撒最大方差法作為因子的旋轉(zhuǎn)方法。

    3.2 公因子方差

    所得到的公因子方差如表2所示:

    從表2中可以看出,提取到的因子主成分大部分均在0.5以上,說明主成分分析法在本文所構(gòu)建的評價體系因子提取上是可用的。為了驗(yàn)證該結(jié)論,使用SPSS23.0得到累積特征貢獻(xiàn)率,可得:前7個因子所解釋的累積方差百分比為55.08%(保留兩位小數(shù)),驗(yàn)證了提取7個因子是合理的。

    3.3 因子旋轉(zhuǎn)

    通過因子的線性組合中的系數(shù)構(gòu)成的載荷矩陣是對因子進(jìn)行解釋的主要途徑,但是如果系數(shù)之間差別較小,那么則很難解釋因子。為了更加直觀地對因子進(jìn)行解釋,則需對載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。本文在這里采用凱撒最大方差法,得到旋轉(zhuǎn)后的載荷矩陣。

    雙因子載荷均大于0.4因子說明通過旋轉(zhuǎn)后,仍無法進(jìn)行有效解釋,那么則將此因子刪除,即刪除K36。將剩下的37個因子構(gòu)成安全文化評價指標(biāo)體系。

    3.4 關(guān)鍵因子解釋

    對最終確定的7個因子進(jìn)行如下解釋:Factor1人機(jī)交互安全行為包含如下:K6、K14、K17、K20、K22、K23、K24、K25、K27、K29、K33;Factor2激勵與個人工作包含如下:K3、K4、K5、K12、K13、K15、K26;Factor3人員安全參與包含如下:K1、K2、K9、K16;Factor4人員價值觀包含如下:K18、K19、K38;Factor5安全態(tài)度包含如下:K7、K28、K35、K37;Factor6公司支持與個人情緒包含如下:K24、K30、K31、K32、K34;Factor7團(tuán)隊(duì)安全包含如下:K8、K10、K11。

    在之前的分析過程中,提出了37個指標(biāo)變量,7個綜合因子。

    3.5 模型構(gòu)建

    對上述構(gòu)建的因子分析體系進(jìn)行如下的模型驗(yàn)證,運(yùn)行的結(jié)果如圖1左(AMOS所得結(jié)果)所示。

    3.6 模型擬合評價與修正

    檢驗(yàn)研究模型是否與原始數(shù)據(jù)吻合的重要途徑為研究模型的擬合度,常常采用不規(guī)范擬合指數(shù)(NNFI/TLI)、卡方與自由度的比值(χ2/DF)、比較擬合指數(shù)(CFI)、近似均方根殘差(RMSEA)、增量擬合指數(shù)(IFI)、均方根殘差(RMR)、p(Probability Level)值來衡量模型與數(shù)據(jù)的擬合程度。

    當(dāng)同時滿足NNFI/TFI、CFI、IFI均大于0.9,RMR小于0.05,χ2/DF在1到3之間,p值小于0.01,說明所測試的模型擬合程度較好。對于RMSEA,其值小于0.08表示所測試的模型可用,小于0.05表示所測試的模型擬合程度較佳[6]。這些條件較為苛刻,通常在實(shí)際調(diào)查中,對于包含較多變量的模型來說,完全達(dá)到一般認(rèn)定的擬合優(yōu)度是比較困難的[7]。若少數(shù)指標(biāo)不能滿足條件,且在條件標(biāo)準(zhǔn)附近時,是可以接受的。

    圖1左所示模型擬合指標(biāo)值如表3所示。

    從表3中看出,僅有χ2/DF、RMSEA與p值符合擬合程度良好的需求,其他指標(biāo)均達(dá)不到要求。根據(jù)AMOS所提供的模型修正指數(shù),對模型進(jìn)行修正:取修正指數(shù)M.I.值較高的誤差項(xiàng)之間關(guān)系對模型進(jìn)行修正。修正后的模型如圖1右所示。

    圖1右所示模型擬合指標(biāo)值如表4所示。

    本文所構(gòu)建的評價體系包含了37個因子,有部分?jǐn)M合優(yōu)度指標(biāo)不能達(dá)到標(biāo)準(zhǔn),是可以接受的。其中僅有RMR值為0.055,不能達(dá)到標(biāo)準(zhǔn),其余的擬合指數(shù)都表明模型擬合結(jié)果是良好的。

    4 結(jié)論

    高鐵信號人員安全文化評價指標(biāo)體系是進(jìn)行安全文化評價的基礎(chǔ),對高鐵信號人員安全文化的建設(shè)也有重要的指導(dǎo)意義,本文得到了如下結(jié)論:

    根據(jù)高鐵信號行業(yè)的特點(diǎn),得到共37個關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn),使其能夠完成信號人員安全文化評價;進(jìn)行因子分析后,最終確定了7個因子,37個關(guān)鍵指標(biāo),建立了安全文化評價體系模型;運(yùn)用AMOS 22.0對已建立的安全文化評價體系進(jìn)行分析驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)之前構(gòu)建的體系需要修正,修正后模型擬合良好,可以用于高鐵信號人員安全文化的評價。

    參考文獻(xiàn):

    [1]安全標(biāo)準(zhǔn).企業(yè)安全文化建設(shè)評價準(zhǔn)則[J].

    [2]金麗嬌,賈英雷,孫濤,等.基于探索性因子分析的全科醫(yī)生勝任力模型構(gòu)建研究[J].中國全科醫(yī)學(xué),2013,16(31):3659-3661.

    [3]吳明隆.結(jié)構(gòu)方程模型[M].重慶大學(xué)出版社,2012.

    [4]侯杰泰.結(jié)構(gòu)方程模型及其應(yīng)用[M].經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社,2004.

    [5]溫忠麟,侯杰泰,馬什赫伯特.結(jié)構(gòu)方程模型檢驗(yàn):擬合指數(shù)與卡方準(zhǔn)則[J].心理學(xué)報(bào),2004,36(2):186-194.

    [6]郭慶科,李芳,陳雪霞,等.不同條件下擬合指數(shù)的表現(xiàn)及臨界值的選擇[J].心理學(xué)報(bào),2008,40(1):109-118.

    [7]Bentler P M, Chou C P. Practical Issues in Structural Equation Modeling[J]. Sociological Methods & Research, 1987,16(1):187-196.

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