礦工安全拒絕敏感性量表開發與應用

王 莉，張世浩，李 磊，李廣利，張 倩

（1.西安科技大學 安全科學與工程學院，陜西 西安 710054；2.湖南工學院 安全與管理工程學院，湖南 衡陽 421002；3.陜西美能清潔能源集團股份有限公司，陜西 西安 710000）

20 世紀初，精神病學領域研究發現，一些個體總會因擔心被他人拒絕而緊張地表現出憤怒行為，甚至產生敵意和攻擊反應[1]。Mehrabian 將這一現象引入心理學領域并給出初始定義[2]；之后Downey 等經過實證研究，提出了拒絕敏感性的公認定義和測量范式[3-4]。高拒絕敏感性者往往易感負面情感并穩定維持低情緒，從而做出過度反應傾向，如抑郁、敵意、逃避、不作為等[5]。若礦工群體中存在高拒絕敏感性者，那么這些不安全行為傾向很可能導致事故的發生。引起礦工不安全行為的影響因素眾多，但從拒絕敏感性這一角度來看還未有研究成果。為此在拒絕敏感性的基礎上，提出安全拒絕敏感性這一概念。安全拒絕敏感性（Safety Rejection Sensitivity，SRS）是指在人際交往中對拒絕信息預先知覺，而致使工作過程中產生逃避、抵觸、漠視、不作為等不安全行為傾向的心理過程。

為抑制安全拒絕敏感性引起的不安全行為傾向，首先便要測量礦工的安全拒絕敏感性水平；國外學者在拒絕敏感性的測量上進行了深入研究，開發出了一批普適性和針對性的拒絕敏感性量表[6-8]。相對而言國內研究起步較晚，大多是將國外量表本土化，也有少數學者開發出針對性的拒絕敏感性量表[9-11]。但還未有人從安全這一角度開發量表，更未有人針對礦工這一群體進行測量研究。因此，將基于我國文化情景，編制適用于我國礦工的安全拒絕敏感性量表，以期為我國礦工的安全拒絕敏感性測量提供工具。

1 預試量表編制

1.1 理論建構

目前個體拒絕敏感性的測量范式源自Downey等提出的自陳問卷[3]?；诖?，結合半結構訪談的人際交往情景信息，形成礦工安全拒絕敏感性量表的理論建構：即在與領導、同事、親友、陌生人4 類人際交往情景中，礦工表現出的拒絕預期性、安全拒絕焦慮性和安全拒絕憤怒性。

1）拒絕預期性。礦工在特定情景下對拒絕信息的認知水平，即對被拒絕可能性的感受程度。

2）安全拒絕焦慮性。礦工對被可能拒絕的擔憂水平，會引起逃避、抵觸等回避型不安全行為傾向。

3）安全拒絕憤怒性。礦工對被可能拒絕的憤怒水平，會引起漠視、不作為等報復型不安全行為傾向。

1.2 題項編碼及記分

從拒絕敏感性的影響因素和礦工不安全行為的影響因素2 個角度，通過文獻梳理[12-13]，加以總結拓展，形成訪談提綱。將半結構化訪談的資料進行歸納分類，得到12 種人際交往情景，每種人際交往情景設置3 個項目，分別測量礦工的拒絕預期性、安全拒絕焦慮性和安全拒絕憤怒性，即形成3 個分量表。

將量表的36 道初始題項進行編碼，其中領導領域9 道題項，記為A1a～A3c；同事領域9 道題項，記為B1a～B3c；親友領域9 道題項，記為C1a～C3c；陌生人領域9 道題項，記為D1a～D3c。關于拒絕敏感性的測量大多采用6 點量表式記分，因此本量表沿用此記分法并給出如下定義：1 為完全不同意；2 為很不同意；3 為不同意；4 為同意；5 為很同意；6 為非常同意。每種情景下3 個項目得分相乘，12 種情景得分均值為礦工安全拒絕敏感性得分，其得分范圍在1～216之間，得分越高，礦工的安全拒絕敏感性越高。

1.3 預試量表內容評定

首先請20 名具有礦山安全教育背景或礦山工作經驗的碩士及礦工評定情景及各題項的可讀性與適當性，然后邀請10 位在礦山安全、安全心理及行為安全方面具有深入研究的專家對初始題項進一步探討，檢查各題項是否能科學地反映安全拒絕敏感性，對各題項符合性進行打分，并征詢意見。通過檢查，A3情景與安全拒絕敏感性的關聯度不足；D3a～D3c題項與實際情況不符；部分語句存在難理解、表述不當等情況。經研究，修訂上述問題后形成礦工安全拒絕敏感性的預試量表。

2 量表修訂

研究采用網上發放問卷的形式，黃陵礦業下屬礦區一線礦工采集數據。收回問卷共977 份，通過數據篩選后得到無效問卷113 份，共計回收有效問卷864 份。將有效問卷的數據量化處理后導入SPSS26.0，建立原始數據庫。

2.1 項目和信度分析

1）項目分析。為反映量表能否較好地鑒別礦工的安全拒絕敏感性，采用臨界比值法檢驗題項。以安全拒絕敏感性總分前后27%將樣本分為高低安全拒絕敏感性組，通過獨立樣本t 檢驗，全部題項均達到顯著性水平（Sig＜0.05）。即高低分組得分差異顯著，表明全部題項鑒別度良好，能夠反映礦工的安全拒絕敏感性水平高低。

2）信度分析。采用克倫巴赫α 系數檢驗題項的內部一致性，反映量表是否可信。經檢驗：總量表的克倫巴赫α 系數為0.942，拒絕預期性分量表a、安全拒絕焦慮性分量表b、安全拒絕憤怒性分量表c的克倫巴赫系數分別為0.846，0.865，0.891。且項總計統計顯示，刪除任一題項，刪除項后的克倫巴赫α系數均無提高。這表明總量表及3 個分量表具有良好的內部一致性，信度較高。

2.2 效度分析

效度分析一般從內容效度和結構效度2 部分衡量。量表編制通過專家評估法分析與修訂初始題項，因此可以認為量表具備一定的內容效度。將問卷隨機分為2 等份，分別用于做探索性因子分析和驗證性因子分析，以檢驗量表的結構效度。

2.2.1 探索性因子分析（EFA）

首先，對3 個分量表分別做KMO 和Bartlett 球形度檢驗，以判斷量表是否適合進行因子分析。結果顯示，3 個分量表KMO 分別為0.896，0.923，0.914，均大于0.8，Sig 值均達到0，表明3 個分量表各題項間有公共因子存在，適合做因子分析。

然后，對3 個分量表分別做EFA，采用主軸因式分解法提取，再用最優斜交法旋轉因子。結果表明，3 個分量表提取出特征值大于1 的公共因子共2個，拒絕預期性分量表a 中情景A3、B1、B3的因子載荷，安全拒絕憤怒性分量表c 中情景B1的因子載荷均未達到0.4。按照逐項刪除題項的原則，經過多次EFA 后，最終刪除情景B1（您有1 處安全行為規范不太清楚，于是您向同事請教。您認為同事會拒絕教您。您擔憂同事拒絕教您。如果同事拒絕教您，您會覺得生氣）；B3（貴礦最近準備開展集體活動，但主題未定，礦上征求大家的意見，而您發現最近大家的安全意識不高，于是您向同事提議開展安全活動。您認為同事會拒絕您的提議。您擔憂同事拒絕您的提議。如果同事拒絕您的提議，您會覺得生氣）。

最后，對3 個分量表保留題項分別做EFA，得到的2 個公共因子在3 個分量表上對方差分別可解釋50.149%、52.629%和57.498%的總方差，旋轉后的因子載荷矩陣見表1。因子1 包含理論建構的同事拒絕、親友拒絕和陌生人拒絕情景，命名為“非領導拒絕”，主要反映了礦工在與除領導外的人際交往情景中表現出的拒絕預期性、安全拒絕焦慮性和安全拒絕憤怒性；因子2 覆蓋理論建構的領導拒絕情景，依舊命名為“領導拒絕”，主要反映了礦工在與領導的人際交往情景中表現出的拒絕預期性、安全拒絕焦慮性和安全拒絕憤怒性。

表1 因子載荷矩陣Table 1 Component matrix

2.2.2 驗證性因子分析（CFA）

利用AMOS26.0 對另1 份樣本容量為432 的數據進行CFA，檢驗由EFA 得到的理論建構與樣本數據的擬合程度，擬合結果見表2。

表2 各分量表模型擬合指數Table 2 Model fitting indexes for each subscale

拒絕預期性模型Ma 和安全拒絕焦慮性模型Mb 的卡方自由度比χ2/df 達到理想值，安全拒絕憤怒性模型Mc 的χ2/df 也在可接受范圍內；Ma，Mb，Mc 的殘差均方和平方根RMSEA 均達到可接受值；且規范擬合指數NFI、比較擬合指數CFI、增量擬合指數IFI、非規范擬合指數TLI、相對擬合指數RFI等擬合指標均超過0.9 達到理想值。上述表明3 個分量表的一階二因素模型擬合程度較好。

3 正式量表及初步應用

3.1 正式量表及SRS 量化

分析預試量表，刪除部分情景后得到的礦工安全拒絕敏感性正式量表見表3，包含拒絕預期性分量表a、安全拒絕焦慮性分量表b 和安全拒絕憤怒性分量表c，每個分量表由領導拒絕3 道題項和非領導拒絕7 道題項組成，重新進行編碼。

表3 礦工安全拒絕敏感性正式量表Table 3 Official safety rejection sensitivity scale for miners

量表采用六點量表式記分，安全拒絕敏感性（SRS）計算如下：

式中：Ai為領導拒絕的題項，i=1，2，3；Bj為非領導拒絕的題項，j=1，2，…，7。

3.2 樣本人口學數據及個體差異性

對神東煤炭和淮南礦業下屬礦區的一線礦工發放問卷，收回有效問卷共208 份，人口學數據見表4。

表4 人口學數據統計Table 4 Demographic data statistics

根據3 個分量表記分臨界點，其乘積為SRS 臨界點，以劃分安全拒絕敏感性水平。再根據SRS 的計算公式計算出樣本個體的安全拒絕敏感性。安全拒絕敏感性水平劃分及樣本分布見表5，極少數礦工顯示無安全拒絕敏感性或重度安全拒絕敏感性，少數礦工有高度安全拒絕敏感性傾向，大多數礦工安全拒絕敏感性處于輕微、輕度或中度3 種水平。

表5 安全拒絕敏感性水平劃分及樣本分布Table 5 Safety rejection sensitivity level division and sample distribution

3.3 群組差異性研究

為探討性別、年齡、學歷、工齡、職務這5 個人口學因素對礦工安全拒絕敏感性的影響情況，采用獨立樣本t 檢驗和單因素ANOVA 檢驗分析樣本的群組差異。經檢驗，5 個人口學因素的Sig 值分別為0.928，0.941，0.820，0.553，0.739，均大于0.05，即礦工安全拒絕敏感性得分均無顯著性群組差異。原因可能在于根據早期拒絕經歷理論，礦工的安全拒絕敏感性是由于先前的拒絕經歷造成的，與上述人口學因素無關。

4 結 語

將拒絕敏感性引入了安全領域, 構建了領導拒絕和非領導拒絕共10 種人際交往情景下30 道題項的礦工安全拒絕敏感性量表，從拒絕預期性、安全拒絕焦慮性和安全拒絕憤怒性3 個方面進行測量，得出礦工安全拒絕敏感性個體差異較大，但在性別、年齡、學歷、工齡、職務5 個人口學因素上均無顯著性群組差異。最后局限之處在于可能未充分考慮安全拒絕敏感性的影響因素，且專家評定難免存在主觀影響，因此下一步可以考慮從影響因素展開研究。