对城市交通安全评价最终目的是为了提高城市交通的安全管理水平，确保交通的安全运行。因此，必须要保证指标的科学性与可靠性。
(二)量表构成
结合文献综述，根据安全意识开放式问卷调查，同时参照访谈记录，以及国内外相关问卷，以项目出现的普遍性(频次)和重要性(重要程度排序)为标准，形成一个初始的安全意识测量问卷。根据上述方法将影响行人、出租车司机、地铁司机安全意识的因素列出来，按安全知识、安全态度、安全行为倾向、安全管理认知4部分将其归类，并结合人的心理素质确定了量表的初步框架。
(1)安全知识
这部分主要考察主体对交通安全的基本知识和技能经验的掌握程度，对安全知识和技能掌握得越深刻全面，从事活动以达到安全的自觉性就越高。行人、出租车司机、地铁司机必须掌握安全规范和技术规范，这对交通安全极为重要。《出租车司机测量正式问卷中》对于安全知识的考察称为业务素质考察。
(2)安全态度
所谓安全态度就是促使人们执行规章制度，成为既知道又按它去做的行为。由于态度是潜在行为，当某个人受到外界条件刺激，并把这种刺激作为信息传入大脑，大脑对那种信息作出什么反应，就是对那种信息作出决断。因为每个人带有自己的倾向性反应，这种决断是一种内向行为，所以，人对某种事持什么态度是非常复杂的。
(3)安全行为取向
安全意识最终要落实到行为上，而有些行为在实际生活中曾经发生过，有些还没发生，也可能永远也不会发生。其中前者称为安全行为，后者在调查问卷中只能是预期行为，是通过一些情景或对一些实际问题，考察行为倾向，考察主体的参与和行动。
(4)安全管理认知
安全管理认知是指主体对安全管理、安全教育及安全培训等事项的认同程度。
(5)心理素质
心理素质是指一个人在其生活、实践活动中经常表现出来的、比较稳定的、带有一定倾向性的个体心理特征的总和，是一个区别于其他人的独特的精神面貌和心理特征。心理素质与安全工作有着内在的紧密联系，如能通过各种途径培养行人和司机良好的心理素质，无疑将是安全工作中一项根本的措施。
二、行人交通安全意识与安全行为关系研究
行人安全意识测量正式问卷共发100份，样本取自北京交通大学附近的居民及学生，最终实际回收问卷96份。在实际回收的问卷中，有效问卷共计94份，有效率达到97.92%。
(一)基本信息
1)性别
根据t检验结果，不同性别的行人在安全意识的4个维度上存在显着性差异(见表31)。
研究表明男行人在安全知识、安全态度的平均得分上低于女行人；在安全行为取向、安全管理认知的平均得分上高于女行人。研究表明，这与男女两性的性别特征有关。总体来看，女行人的安全意识测量总分要高于男行人。
2)年龄
为了探讨行人年龄与安全意识的关系，我们把行人的年龄分为3个年龄段，它们分别为20~30岁、30~40岁、40岁以上。研究采用方差分析的方法来探讨不同年龄段的行人安全意识的差异。结果如表32所示。
方差分析结果表明，年龄对行人安全意识没有显着的影响。但是，从均分上来看，青年人的安全意识得分最低，这与公安部2007年公布的相关数据具有一致性。数据表明：在中国，交通事故肇事人群中由青年人肇事造成的死亡人数占总死亡人数的75.8%，同时青年人在交通事故受害者人群中，死者占1/2，伤者占2/3，也就是说，无论是交通事故的加害者还是受害者，主要是青年人，因此，要把交通安全工作的重点放在青年人身上。而且在中国当前更要提倡把交通道德作为一种交通安全对策，这是很及时的。
3)学历
为了探讨不同学历层次的影响，我们将测试人员的学历分为初中及初中以下、高中、大专及大专以上三个等级。通过方差分析来探讨不同学历层次的行人在安全意识上的差异，方差分析结果如表33所示。
单因素方差分析结果显示，不同学历层次的行人在安全意识的总分及安全知识、安全态度方面存在显着差异，而在安全行为取向、安全管理认知方面没有显着性差异。
(二)因子分析
1)因子分析方法介绍
本章拟采用多元统计中的因子分析方法及其模型来对行人的安全意识进行综合分析评价。
因子分析是将多个实测变量转换为少数几个不相关的综合指标的多元统计分析方法。该方法的基本思想是通过降维，把多项指标转化为少数几个综合指标；核心是通过主因子分析，选出k个主因子，然后对主因子进行因子分析，考察各主因子与原始指标集之间的联系，确定各主因子的内部结构及认定各主因子的含义，再以每个主因子的方差贡献率作为权重，构造一个综合评价模型。提取主因子一般有两种方法。
①特征值1；
②累计贡献率0.8。
主因子分析的具体计算步骤如下：
将原始数据矩阵Z进行标准化得标准化数据矩阵X；由X求样本相关矩阵R并求R的特征值1，2，…，n和特征向量b1，b2，…，bn；
求各因子的方差贡献率wi=jΣi，并按特征值1的准则提取k个主因子；求xi在fi上的载荷值aij=bijj，对求出的因子载荷矩阵做正交旋转，使其尽可能地向+1、-1或0的方向靠近，由旋转后的载荷矩阵构造因子模型并对因子的实际含义进行解释。
由旋转后的因子载荷矩阵求出因子得分：Fi=R-1aiTX以每个主因子旋转后的方差贡献率wi为权数，根据因子得分构造综合评价模型：
其中：F为某行人综合得分；wi为第i个因子的权重(即为第i个因子旋转后的方差贡献率)；Fi为第i个因子的因子得分。
2)原始变量的统计描述结果
3)KMO检验和Bartlett检验
首先要检验样本数据是否适合进行因素分析，判定的指标通常有两个，即KMO值和Bartlett’s球形检验的x2值。根据学者Kaiser(1974)的观点，如果KMO0.5时，较不易进行因素分析。本样本的KMO=0.833，表示适合进行因素分析(见表35)。Bartlett’s球形检验值为694.623，df=94，p0.001，达到了显着水平，也表明适合因素分析(见表35)。另外，问卷各项测评指标的共同度均大于0.4，说明问卷中设置的测评指标对行人安全意识的影响是显着的，没有必要剔除任何指标。
4)因子提取
由表36可见，原始的18个变量通过因子分析，按照特征值大于1的标准，提取了4个主因子，它们反映了原变量的大部分信息，即原变量信息的81.941%，由于81.941%80%，故因子分析后的结果是可取的。
4个主因子的特征值分别为5.303、3.037、2.956、1.328，方差贡献率分别为37.877%、20.365%、13.972%、9.727%，累积方差贡献率达到了81.941%。显然，这4个主因子能解释原先18个评价指标81.941%的方差，因此，可以把它们作为评价行人安全意识的主因子。
5)因子旋转
由于初始主因子载荷分析的结果与18个评价指标的结构关系不是很明确，为此采用方差极大正交法对载荷值矩阵做进一步旋转，经旋转得到旋转后的因子载荷矩阵。
经过旋转后，每个因子变量含义略加清楚。根据因子载荷对18个指标进行维度归类，本文按照载荷高于0.5进行归类(见表37)，例如，第一个因子变量基本上反映了安全行为取向；第二个因子变量基本上反映了安全态度问题，与行人安全意识测量问卷设计的因素完全吻合。
通过以上的分析可以得出，本文提出的行人安全意识评价指标体系及设计的测评问卷对于行人交通安全是合理的。
6)因子得分
表38是因子变量的协方差矩阵，从矩阵看，不同因子之间的数据为0，因而也证实了4个因子变量是不相关的。
表39是根据回归算法计算出来的因子得分函数的系数，根据这个表格可以得到下面的因子得分函数。
其中F1、F2、F3、F4为每个行人安全意识的4个主因子得分。
然后根据各主因子旋转后的方差贡献率w(iwi=iΣi，其中i为第i个主因子旋转后所对应的特征根，i=1，2，3，4)，可以构建行人安全意识的综合评价模型：
其中：F为行人安全意识的综合得分，wi(i=1，2，3，4)为第i个主因子旋转后得分之权重。
7)因子分析结果
通过SPSS统计分析软件，可得出行人的四个安全意识主因子得分，并利用行人安全意识的评价模型，可以计算出94名行人安全意识的综合得分及排名情况，表310为编号前5名行人的安全意识得分及排名。
本次测试的行人意识的综合得分有一定的差别，得分最高为87.264，最低为-65.396，相差还是比较大的。也说明本量表可以区分行人安全意识的高低，具有良好的区分效度。
8)因子分析小结
本节通过因子分析的方法对行人安全意识数据进行了分析，主要成果有：可以计算得出每个被测行人的安全意识得分，进行排名或对比。
这一项成果可以用于今后行人的选拔或者考核。通过因子载荷矩阵，可以得出影响安全意识主因子的重要指标，这些指标表明，提高行人安全意识，需要对其进行更多的安全知识的学习和培训，使他们对交通安全法规、规章制度有更进一步的了解和掌握，另外具有良好的心理素质也是提高行人安全意识的必要手段。
综上所述，我们得出：通过改善影响安全意识主因子的指标，我们可以使行人的安全意识水平得以提升，这一项成果可以用于今后减少由于行人引发的交通事故。
(三)相关分析
1)相关分析介绍
相关分析是研究不同变量之间密切程度的一种十分常用的统计方法。
它描述两个变量间的线性关系程度和方向。变量之间有关，但是又不能由一个或几个变量值去完全和唯一确定另一个变量值的这种关系称为相关关系。相关关系主要有6种类型。
①强正相关关系，其特点是一变量X增加，导致另一变量Y明显增加，说明X是影响Y的主要因素。
②弱正相关关系，其特点是一变量X增加，也导致另一变量Y增加，但不明显，说明X是影响Y的因素，但不是唯一因素。
③强负相关关系，其特点是X增加，导致Y明显减少，说明X是影响Y的主要因素。
④负相关关系，其特点是一变量X增加，也导致另一变量Y减少，但不明显，说明X是影响Y的因素，但不是唯一因素。
⑤非线性相关关系，其特点是X、Y之间虽没有通常所指的线性关系，但存在着某种非线性关系，说明X仍是影响Y的因素。
⑥不相关关系，其特点是X与Y之间不存在关系，说明X不是影响Y的因素。
客观事物之间是相互联系、相互影响和相互制约的，事物之间的这种相互联系关系反映到数字上，说明变量之间存在一定的关系。
2)四因素与安全意识之间的相关性研究
从表311可以看出，安全知识与安全意识的相关系数为0.136。在这个数据的旁边有一个星号，表示当指定的显着性水平为0.05时，统计检验的相伴概率小于等于0.05(在表格中为0.022)，即安全知识与安全意识显着相关，且为正相关。安全态度与安全意识的相关系数为0.316。
在这个数据旁边有两个星号，表示当指定的显着性水平为0.01时，统计检验的相伴概率小于0.01(在表格中为0.000)，即安全态度与安全意识显着相关。同理可知，安全行为取向与安全意识显着相关，安全管理认知与安全意识显着相关，且以上相关均为正相关。
注：此处的安全意识是指行人安全意识测量问卷因子分析后的综合分数。
一方面意识对行为起了较为重要的决定作用，另外一方面行为的结果也是对意识的反应。组织行为学研究理论认为，人们总是寻求意识与行为之间的一致性，当出现不一致时，就会采取措施回到意识与行为重新一致的平衡状态，要么改变意识，要么改变行为，要么为这种不一致找到一种合适的理由。要提高行人的安全意识，控制行人的安全行为，使行人具有良好的安全知识、保持正确的安全态度和安全行为取向是关键。
3)安全意识与安全行为相关性研究
根据表312中的数据显示，安全意识与安全行为之间的相关系数达到0.286(在这个数据旁边有两个星号)，表示当指定的显着性水平为0.01时，统计检验的相伴概率小于0.01(在表格中为0.001)，即安全态度与安全意识显着相关。所以行人的安全意识和安全行为之间的相关性是显着的。从数据可以得出结论：行人的安全意识与安全行为正相关。
三、出租车司机交通安全意识与安全行为研究
出租车司机安全意识测量正式问卷共发100份，样本取自北京市出租车司机，最终实际回收问卷96份。在实际回收的问卷中，有效问卷共计91，有效率达到94.79%。
(一)基本信息
1)性别
根据t检验结果，不同性别的出租车司机在安全意识的4个维度上存在显着性差异(见表313)。
研究表明男出租车司机在安全知识、安全态度的平均得分低于女出租车司机；在安全行为取向、安全管理认知的平均得分高于女出租车司机。研究表明，这与男女两性的性别特征有关。总体来看，女出租车司机的安全意识测量总分要高于男出租车司机。
2)年龄
为了探讨出租车司机年龄与安全意识的关系，我们把出租车司机的年龄分为3个年龄段，它们分别为20~30岁、30~40岁、40岁以上。研究采用方差分析的方法来探讨不同年龄段的出租车司机安全意识的差异。
结果如表314所示。
由表314可见，不同年龄的出租车司机在安全行为取向维度上存在显着性差异。这可能是因为：就年龄而言，年纪小的司机冒险精神较强、喜欢开快车、高速行驶，肇事的概率亦比较高。并且年纪小的司机感性重于理性，有时不惜铤而走险酒后驾车。
3)学历
为了探讨不同学历层次的影响，我们将测试人员的学历分为初中及初中以下、高中、大专及大专以上三个等级。通过方差分析来探讨不同学历层次的出租车司机在安全意识上的差异，方差分析结果如表315所示。
单因素方差分析结果显示，不同学历层次的出租车司机在安全意识的总分及心理素质、业务素质方面存在显着差异，而在安全态度、安全行为取向方面没有显着性差异。
4)工龄
