楊新宇,郭明樂

(中國地質(zhì)大學(xué)(武漢) 工程學(xué)院，湖北 武漢 430074)

當(dāng)前，我國中小學(xué)正進(jìn)入安全事故多發(fā)期。據(jù)聯(lián)合國統(tǒng)計(jì)，我國每年因意外傷害而死亡的兒童超過20萬人，平均每天有540多名兒童因意外傷害而死亡，兒童因意外傷害死亡的人數(shù)占兒童總死亡人數(shù)的1/3，學(xué)校的安全工作形勢十分嚴(yán)峻。因此，加強(qiáng)中小學(xué)學(xué)生行為管理及其學(xué)校周邊環(huán)境的研究，并針對(duì)學(xué)生不安全行為的傾向與特點(diǎn)采取有效的控制對(duì)策已成為當(dāng)前不容忽視的問題。

目前國內(nèi)外學(xué)者在人群行為領(lǐng)域的研究主要集中在人群行為特征、行為干預(yù)、行為模型、行為異常檢測和人員疏散等方面。如在人群行為特征分析方面，劉洵[1]從心理學(xué)、社會(huì)學(xué)和生物學(xué)的角度出發(fā)，基于行為科學(xué)的基本原理，通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、現(xiàn)場觀察和文獻(xiàn)調(diào)研等方法分析了人群在普通狀態(tài)和緊急狀態(tài)下的行為特征，并對(duì)影響人群行為的內(nèi)外因素進(jìn)行了系統(tǒng)的歸納，進(jìn)而提出了干預(yù)措施；吳宦漳等[2]研究了寒地城市廣場人群行為模式及其影響因素，并以哈爾濱市建筑藝術(shù)廣場為研究對(duì)象，運(yùn)用實(shí)地調(diào)研和統(tǒng)計(jì)分析等方法確定出不同時(shí)間段內(nèi)人群數(shù)量的變化規(guī)律和人群活動(dòng)時(shí)間的規(guī)律；張朋躍[3]通過人群狀態(tài)分析與異常行為檢測研究，根據(jù)人群聚散過程中表現(xiàn)出的行為特征，利用數(shù)學(xué)建模的方法，提出了一種基于網(wǎng)格單元特征的人群聚散行為分析模型；席文波[4]通過公共場合旁觀人群行為的現(xiàn)象學(xué)研究，以“公共交通工具上讓不讓座”這一熱點(diǎn)問題為例，運(yùn)用現(xiàn)象學(xué)的科學(xué)研究方法分析了公共場合旁觀人群行為的本質(zhì)；孫金龍等[5]為了研究人群恐慌狀態(tài)對(duì)地鐵應(yīng)急疏散的影響，分析了地鐵應(yīng)急疏散過程中人群恐慌狀態(tài)下的行為特征及其影響因素，構(gòu)建了恐慌條件下人群疏散模型，并將此模型運(yùn)用Anylogic軟件進(jìn)行了仿真模擬；楊潔等[6]采用網(wǎng)絡(luò)問卷的方式，對(duì)大型商場內(nèi)人群擇路行為認(rèn)知規(guī)律進(jìn)行了研究；崇信毅[7]基于視頻監(jiān)控獲得的人群運(yùn)動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)集， 建立了人群行為分析的完整框架。在不安全行為控制方面，如姚慶國等[8]為了探究溝通滿意度對(duì)煤礦礦工不安全行為的影響，通過對(duì)239份有效問卷調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析,基于SEM理論構(gòu)建了礦工不安全行為與溝通滿意度的關(guān)系模型；袁斌[9]基于相關(guān)不安全行為管理理論，構(gòu)建了不安全行為管理模型，通過對(duì)某化工集團(tuán)某工廠8個(gè)工種工人的生產(chǎn)作業(yè)過程進(jìn)行為期6個(gè)月的跟蹤觀察，收集并統(tǒng)計(jì)了工人生產(chǎn)作業(yè)過程中的不安全行為，并分類整理出工人各種類型不安全行為總量的變化趨勢及所占的比例，從而驗(yàn)證了不安全行為管理方法對(duì)化工生產(chǎn)過程中控制工人不安全行為的有效性及其效果。20世紀(jì)末期，智能監(jiān)控對(duì)人群異常行為的識(shí)別與分析已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用。美國國防高級(jí)研究計(jì)劃局(DARPA)資助的HID(Human Identification at a Distance)計(jì)劃[10]，主要利用生物識(shí)別等相關(guān)技術(shù)對(duì)遠(yuǎn)距離條件下的行人進(jìn)行檢測與識(shí)別；Wu等[11]利用光流法提取人群運(yùn)動(dòng)信息，采用局部聚類的方法獲得具有代表性的人群運(yùn)動(dòng)軌跡，并通過引入混沌動(dòng)力學(xué)的概念提取了復(fù)雜人群運(yùn)動(dòng)的一組混沌特征，進(jìn)而判斷人群是否會(huì)出現(xiàn)異常情況；Mehran等[12]將流體力學(xué)中的脈線擴(kuò)展到人群異常行為的識(shí)別中，利用人群穩(wěn)定與不穩(wěn)定時(shí)截然不同的脈線表示方式來識(shí)別人群的異常行為；Adam等[13]設(shè)計(jì)了基于低水平統(tǒng)計(jì)學(xué)特征的多重并聯(lián)的人群異常情況監(jiān)視器，用來識(shí)別特定的異常行為。在人群行為模型方面，Reynolds[14]通過對(duì)群體的自主行為加以闡述，在運(yùn)用分布式行為體系對(duì)鳥群、魚群進(jìn)行仿真模擬的基礎(chǔ)上，建立了人群行為模型[14]。

以上研究主要針對(duì)的是密集人群在公共空間的行為特征，均有助于對(duì)人群行為傾向性的把握，但整體上看人群特點(diǎn)并不突出，尚未有針對(duì)中小學(xué)生群體的行為研究。中小學(xué)生群體具有自身的行為特點(diǎn)，主要表現(xiàn)為缺乏自我保護(hù)能力，生活經(jīng)驗(yàn)不足，對(duì)事物的辨別能力弱，缺乏對(duì)致害因素的警惕性，且好動(dòng)、好奇，理解能力和判斷能力較差，加上心理承受能力欠缺，當(dāng)遭遇緊急、危險(xiǎn)情況時(shí)往往缺乏正確的判斷而驚慌失措，因此容易遭受各種意外的傷害，成為受害者。鑒于此，本文基于某附屬學(xué)校上放學(xué)前后學(xué)校大門口處的監(jiān)控視頻，通過統(tǒng)計(jì)與分析相關(guān)數(shù)據(jù)，以期得出中小學(xué)生人群聚集處不安全行為傾向的規(guī)律性結(jié)果，為預(yù)防中小學(xué)生在公共場所的安全事故提供依據(jù)。

1 研究方法

1. 1 數(shù)據(jù)獲取方法

本文采用統(tǒng)計(jì)監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)與實(shí)地調(diào)查相結(jié)合的方法，根據(jù)調(diào)查內(nèi)容選擇學(xué)校大門處的監(jiān)控視頻獲取中小學(xué)生人群的活動(dòng)數(shù)據(jù)，視頻截取的時(shí)間段是早、中、晚上學(xué)及放學(xué)時(shí)學(xué)生流量高峰期，調(diào)查時(shí)間為工作日，天氣情況包含晴天和雨天。

1. 2 統(tǒng)計(jì)量的選取

1.2.1 刻畫集中趨勢的描述統(tǒng)計(jì)量

集中趨勢是指一組數(shù)據(jù)向某個(gè)中心值靠攏的傾向。計(jì)算集中趨勢的描述統(tǒng)計(jì)量正是要尋找到能反映數(shù)據(jù)一般水平的“代表值”或“中心值”，本文選取的刻畫集中趨勢的描述統(tǒng)計(jì)量為均值。

設(shè)觀測變量的值有n個(gè)，記為X1，X2，…，Xn,則算術(shù)均值為

(1)

1.2.2 刻畫離散程度的描述統(tǒng)計(jì)量

離散程度是指一組數(shù)據(jù)遠(yuǎn)離其中心值的程度。本文選取刻畫離散程度的描述統(tǒng)計(jì)量主要為標(biāo)準(zhǔn)偏差、偏斜度、峰度。

標(biāo)準(zhǔn)偏差S的計(jì)算公式為

(2)

式中：S為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差(無量綱)。

偏斜度是用來描述變量取值分布的偏斜方向，用以衡量分布對(duì)稱與否以及分布不對(duì)稱的方向和程度。偏斜度α的計(jì)算公式為

(3)

式中：α為數(shù)據(jù)的偏斜度(無量綱)；S為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差(無量綱)。

峰度是用來描述變量取值分布形態(tài)的陡緩程度，即描述分布圖形的尖峭程度或峰凸程度。峰度β的計(jì)算公式為

(4)

式中：β為數(shù)據(jù)的峰度(無量綱)；S為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差(無量綱)。

1. 3 調(diào)查因子的選取

根據(jù)監(jiān)控視頻的觀察和中小學(xué)生在學(xué)校大門口處人群聚集情況的特點(diǎn)，本文選取人群密度和人群聚集度作為調(diào)查因子[15]進(jìn)行分析。

人群密度的計(jì)算公式為

D=(QM+QS)/A

(5)

式中：D為人群密度(人/m2);QM為路段上移動(dòng)人流量(人/min)；QS為路段上停留人流量(人/min)；A為路段的面積(m2)。

本文以人群聚集點(diǎn)密度、影響范圍、聚集持續(xù)時(shí)間為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建了如下人群聚集度計(jì)算模型：

(6)

式中：G為路段上人群聚集度(人·min)；Di為路段上第i個(gè)聚集點(diǎn)的人群密度(人/m2)；Fi為路段上第i個(gè)聚集點(diǎn)的人群聚集影響范圍(m2)；Ti為路段上第i個(gè)聚集點(diǎn)的人群聚集持續(xù)時(shí)間(min)；m為路段上人群聚集點(diǎn)的個(gè)數(shù)(個(gè))。

1. 4 數(shù)據(jù)間相關(guān)關(guān)系的卡方檢驗(yàn)

卡方檢驗(yàn)(Chi-square test)也稱為卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)(Chi-square goodness-of-fit test)，主要用于檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)是否與某種概率分布的理論數(shù)值相符合，進(jìn)而推斷樣本數(shù)據(jù)是否來自于服從某概率分布的總體。

卡方檢驗(yàn)的零假設(shè)是：總體χ服從某種概率分布，這里的樣本認(rèn)為是來自于服從某種概率分布的總體χ?？ǚ綑z驗(yàn)的基本原理是在給定的零假設(shè)條件下，根據(jù)樣本值落在總體χ的各個(gè)區(qū)間的頻數(shù)與總體落在該區(qū)間的期望頻數(shù)的差值，構(gòu)造服從卡方分布的Pearson統(tǒng)計(jì)量。具體而言，將總體χ分成k個(gè)不相交的區(qū)間(子集)，如果樣本值落在總體的第i個(gè)區(qū)間的頻數(shù)為ni,則卡方統(tǒng)計(jì)量χ2近似服從自由度為k-1的卡方分布:

(7)

式中：n為樣本總數(shù)，這里指人數(shù)；pi為總體落在第i個(gè)區(qū)間的概率值;npi為期望頻數(shù);k為不相交區(qū)間(子集)的分割數(shù)量，k應(yīng)足夠大。

從卡方統(tǒng)計(jì)量χ2的計(jì)算公式可以看出:如果χ2值較大，則樣本頻率分布與期望頻數(shù)分布差距較大；反之，如果χ2值較小，則樣本頻率分布與期望頻數(shù)分布較接近。

SPSS軟件將自動(dòng)計(jì)算卡方統(tǒng)計(jì)量的觀測值，并依據(jù)卡方分布表計(jì)算觀測值對(duì)應(yīng)的頻率p值。如果χ2的概率p值小于顯著性水平，則應(yīng)拒絕零假設(shè)，認(rèn)為樣本不是來自于服從某概率分布的總體；反之，如果χ2的概率p值大于顯著性水平，則不能拒絕零假設(shè)，認(rèn)為樣本來自于服從某概率分布的總體。

2 中小學(xué)生不安全行為的實(shí)證分析

本次調(diào)查樣本選自中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)附屬學(xué)校大門口處的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù),該附屬學(xué)校由附屬中學(xué)、附屬小學(xué)及附屬幼兒園組成，因附屬幼兒園處于較遠(yuǎn)的一個(gè)獨(dú)立校區(qū)，且幼兒不屬于本次的研究對(duì)象，故本文只針對(duì)附屬中學(xué)、附屬小學(xué)校區(qū)進(jìn)行研究。全校設(shè)有35個(gè)教學(xué)班，在校學(xué)生約1 500人，符合本文研究對(duì)象的要求。

2. 1 中小學(xué)生不安全行為的描述統(tǒng)計(jì)分析

本次調(diào)查選用學(xué)校大門口處的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)，共統(tǒng)計(jì)了10 d內(nèi)4個(gè)時(shí)間段(7∶45—7∶55、12∶00—12∶10、13∶35—13∶45、16∶45—16∶55)中小學(xué)生人群活動(dòng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，其中包括各個(gè)時(shí)間段內(nèi)通過校門口的中小學(xué)生總?cè)藬?shù)、男女生人數(shù)、主要不安全行為種類、各種類不安全行為的人數(shù)及男女生比等數(shù)據(jù)，并建立了中小學(xué)生不安全行為監(jiān)控視頻調(diào)查數(shù)據(jù)表并進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，詳見表1和表2。

表1 中小學(xué)生不安全行為監(jiān)控視頻調(diào)查數(shù)據(jù)表(單位：人)

表2 中小學(xué)生不安全行為監(jiān)控視頻調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

(1) 早上7∶45—7∶55時(shí)間段內(nèi)中小學(xué)生不安全行為數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì):對(duì)學(xué)校大門口處10 d內(nèi)早上7∶45—7∶55時(shí)間段的中小學(xué)生不安全行為數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，并計(jì)算其平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差、偏斜度、峰度。

早上學(xué)生上學(xué)高峰期內(nèi)，每十分鐘通過學(xué)校門口的中小學(xué)生人流量約249人，標(biāo)準(zhǔn)偏差S為6.883，偏斜度α為-1.015，峰度β為-0.113,人數(shù)分布基本符合正態(tài)分布；男生人數(shù)為136人，女生人數(shù)為113人；中小學(xué)生不安全行為的人數(shù)為53人，占總?cè)藬?shù)的21.4%，其中男生出現(xiàn)不安全行為的人數(shù)為29人，占男生總?cè)藬?shù)的21.4%，女生出現(xiàn)不安全行為的人數(shù)為24人，占女生總?cè)藬?shù)的21.2%。

另外，在早上7∶45—7∶55時(shí)間段內(nèi)中小學(xué)生有跑跳、追逐、推搡、路上逗留4種主要不安全行為的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，見圖1。

圖1 早上7∶45—7∶55時(shí)間段內(nèi)中小學(xué)生4種主要 不安全行為統(tǒng)計(jì)圖Fig.1 Statistical graph of four main unsafe behaviors of primary and middle school students in the period of 7∶45—7∶55

由圖1和表2可見，跑跳和路上逗留是早上上學(xué)期間易發(fā)生的主要不安全行為，分別占38%、47%，其中有跑跳行為的男女生比是163∶85，約等于2∶1；有路上逗留行為的男女生比是11∶23,約等于1∶2。

(2) 中午12∶00—12∶10時(shí)間段內(nèi)中小學(xué)生不安全行為數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)：對(duì)學(xué)校大門口處10 d內(nèi)中午12∶00—12∶10時(shí)間段的中小學(xué)生不安全行為數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，并計(jì)算其平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差、偏斜度、峰度。

中午學(xué)生放學(xué)期間即12∶00—12∶10時(shí)間段內(nèi)，每十分鐘通過學(xué)校門口的中小學(xué)生人流量約為700人，標(biāo)準(zhǔn)偏差S為1.273，偏斜度α為-0.115，峰度β為-0.949，人數(shù)分布左偏，基本符合正態(tài)分布；男生人數(shù)為383人，女生人數(shù)為319人；中小學(xué)生不安全行為的人數(shù)為149人，占總?cè)藬?shù)的21.3%，其中男生出現(xiàn)不安全行為的人數(shù)為101人，占男生總?cè)藬?shù)的26.4%，女生出現(xiàn)不安全行為的人數(shù)為48人，占女生總?cè)藬?shù)的25.1%。

另外，在中午12∶00—12∶10時(shí)間段內(nèi)中小學(xué)生有跑跳、追逐、推搡、路上逗留4種主要不安全行為的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，見圖2。

圖2 中午12∶00—12∶10時(shí)間段內(nèi)中小學(xué)生4種主要 不安全行為統(tǒng)計(jì)圖Fig.2 Statistical graph of four main unsafe behaviors of primary and middle school students in the period of 12∶00—12∶10

由圖2和表2可見，跑跳和追逐是中午放學(xué)期間的主要不安全行為，共占比為88%，其中有跑跳行為的男生約有68人，有跑跳行為的女生約有35人，男女生比約為2∶1；追逐行為中，男生有23人，女生有6人，男女生比約為4∶1；推搡和路上逗留行為在中午放學(xué)期間發(fā)生的概率相對(duì)較低，推搡行為人數(shù)共有12人，其中男生有8人，女生有4人，男女生比約為2∶1，路上逗留行為人數(shù)共有6人，其中男生2人，女生4人，男女生比為1∶2。

(3) 下午13∶35—13∶45時(shí)間段內(nèi)中小學(xué)生不安全行為數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)：對(duì)學(xué)校大門口處10 d內(nèi)下午13∶35—13∶45時(shí)間段的中小學(xué)生不安全行為數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，并計(jì)算其平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差、偏斜度、峰度。

下午學(xué)生上學(xué)期間即13∶35—13∶45時(shí)間段內(nèi)，每十分鐘通過學(xué)校門口的中小學(xué)生人流量約為308人，標(biāo)準(zhǔn)偏差S為2.883，偏斜度α為-1.015，峰度β為-0.113，人數(shù)分布左偏，基本符合正態(tài)分布；男生人數(shù)約為154人，女生人數(shù)約為154人；中小學(xué)生不安全行為的人數(shù)約為149人，占總?cè)藬?shù)的48.4%，其中男生出現(xiàn)不安全行為的人數(shù)約為80人，占男生總?cè)藬?shù)的51.9%，女生出現(xiàn)不安全行為的人數(shù)為69人，占女生總?cè)藬?shù)的44.8%。

另外，下午13∶35—13∶45時(shí)間段內(nèi)中小學(xué)生有跑跳、追逐、推搡、路上逗留4種主要不安全行為的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，見圖3。

圖3 下午13∶35—13∶45時(shí)間段內(nèi)中小學(xué)生4種主要 不安全行為統(tǒng)計(jì)圖Fig.3 Statistical graph of four main unsafe behaviors of primary and middle school students in the period of 13∶35—13∶45

由圖3和表2可見,下午上學(xué)時(shí)間段內(nèi)中小學(xué)生有在學(xué)校門口聚集的習(xí)慣，對(duì)比分析早7∶45—7∶55時(shí)間段中小學(xué)生的不安全行為，路上逗留這種不安全行為所占的比例在兩個(gè)時(shí)間段均達(dá)到了38%，明顯高于放學(xué)的兩個(gè)時(shí)間段；中午放學(xué)時(shí)間段12∶00—12∶10內(nèi)，該行為所占的比例僅為4%；而逗留在學(xué)校門口的中小學(xué)生喜歡進(jìn)行跑跳、追逐、推搡等不安全行為，統(tǒng)計(jì)各種不安全行為的男女生比，跑跳行為的男女生比約為2∶1,追逐行為的男女生比約為3∶1，推搡行為的男女生比約為3∶1，路上逗留行為的男女生比約為1∶2。

(4) 下午16∶45—16∶55時(shí)間段內(nèi)中小學(xué)生不安全行為數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)：對(duì)學(xué)校大門口處10 d內(nèi)下午16∶45—16∶55時(shí)間段的中小學(xué)生不安全行為數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，并計(jì)算其平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差、偏斜度、峰度。

下午學(xué)生放學(xué)期間即16∶45—16∶55時(shí)間段內(nèi)，學(xué)校門口每十分鐘通過的中小學(xué)生人流量約為304人，標(biāo)準(zhǔn)偏差S為1.467，偏斜度α為-0.847，峰度β為-0.832，人數(shù)分布左偏，基本符合正態(tài)分布；男生、女生人數(shù)均為152人；中小學(xué)生不安全行為的人數(shù)為65人，占總?cè)藬?shù)的21.4%，其中男生出現(xiàn)不安全行為的人數(shù)為44人，占男生總?cè)藬?shù)的28%，女生出現(xiàn)不安全行為的人數(shù)為21人，占女生總?cè)藬?shù)的13.8%。

另外，下午16∶45—16∶55時(shí)間段內(nèi)中小學(xué)生有跑跳、追逐、推搡、路上逗留4種主要不安全行為的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，見圖4。

圖4 下午16∶45—16∶55時(shí)間段內(nèi)中小學(xué)生4種主要 不安全行為統(tǒng)計(jì)圖Fig.4 Statistical graph of four main unsafe behaviors of primary and middle school students in the period of 16∶45—16∶55

由圖4和表2可見，跑跳、追逐、路上逗留是晚上放學(xué)階段內(nèi)中小學(xué)生的主要不安全行為，占比分別為61%、20%、13%。

通過分析學(xué)校大門口處10 d四個(gè)時(shí)段內(nèi)中小學(xué)生的不安全行為，可以粗略地做出如下推斷：男生發(fā)生不安全行為的概率要高于女生；4種不安全行為中，男生易于發(fā)生跑跳、追逐、推搡行為，女生易于發(fā)生路上逗留行為；4個(gè)時(shí)間段內(nèi)中小學(xué)生不安全行為發(fā)生的概率基本相同，概率分別為21.4%、21.3%、21.3%、21.4%，均值為21.35%，即每5名中小學(xué)生中約有1名可能發(fā)生不安全行為；不同時(shí)間段內(nèi)中小學(xué)生發(fā)生的不安全行為有不同的傾向，上學(xué)時(shí)間段內(nèi)中小學(xué)生易發(fā)生跑跳和路上逗留等不安全行為，放學(xué)時(shí)間段內(nèi)中小學(xué)生更易發(fā)生追逐和跑跳等不安全行為；一天4個(gè)時(shí)段內(nèi)中小學(xué)生最容易發(fā)生的不安全行為是跑跳行為，最少發(fā)生的不安全行為是推搡行為，但是其危險(xiǎn)性相對(duì)于跑跳行為更大，因此需要采取措施對(duì)中小學(xué)生這種不安全行為加以控制。

2.2 中小學(xué)生性別與不安全行為因果關(guān)系的卡方檢驗(yàn)

本文采用SPSS軟件，對(duì)中小學(xué)生性別與不安全行為、跑跳行為、追逐行為、推搡行為、路上逗留行為是否有因果關(guān)系進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，即檢驗(yàn)上述推斷，其卡方檢驗(yàn)結(jié)果見表3至表12。

(1) 檢驗(yàn)中小學(xué)生性別與不安全行為是否有因果關(guān)系：報(bào)表解釋顯示，SPSS軟件共讀取80筆有效觀察值，缺失值為2，在中小學(xué)生性別與不安全行為兩個(gè)變量上有效值為97.6%(見表3)；SPSS軟件所輸出的百分比同質(zhì)性卡方檢測結(jié)果顯示，χ2值為65.333，自由度為48，p值為0.049(見表4)，已達(dá)到0.05的顯著水平，表明中小學(xué)生性別的不同與不安全行為的發(fā)生有顯著的因果關(guān)系，男生比女生更容易出現(xiàn)不安全行為。

表3 中小學(xué)生性別與不安全行為觀察值處理摘要

表4 中小學(xué)生性別與不安全行為卡方檢測結(jié)果

注：a為98 資料格 (100.0%)預(yù)期的計(jì)數(shù)小于5,預(yù)期的計(jì)數(shù)下限為0.50。

(2) 檢驗(yàn)中小學(xué)生性別與跑跳行為是否有因果關(guān)系：報(bào)表解釋顯示，SPSS軟件共讀取80筆有效觀察值，缺失值為2，在中小學(xué)生性別與跑跳行為兩個(gè)變量上有效值為97.6%(見表5)；SPSS軟件所輸出的百分比同質(zhì)性卡方檢測結(jié)果顯示，χ2值為53.667，自由度為31，p值為0.007(見表6)，已達(dá)到0.05的顯著水平，表明中小學(xué)生性別的不同與跑跳行為的發(fā)生有顯著的因果關(guān)系，男生易出現(xiàn)跑跳行為，男女生比約為2∶1。

表5 中小學(xué)生性別與跑跳行為觀察值處理摘要

表6 中小學(xué)生性別與跑跳行為卡方檢測結(jié)果

注：a為64 資料格(100.0%)預(yù)期的計(jì)數(shù)小于5，預(yù)期的計(jì)數(shù)下限為0.50。

(3) 檢驗(yàn)中小學(xué)生性別與追逐行為是否有因果關(guān)系：報(bào)表解釋顯示，SPSS軟件共讀取80筆有效觀察值，缺失值為2，在中小學(xué)生性別與追逐行為兩個(gè)變量上有效值為97.6%(見表7)；SPSS軟件所輸出的百分比同質(zhì)性卡方檢測結(jié)果顯示，χ2值為47.733，自由度為18，p值為0.000(見表8)，已達(dá)到0.05的顯著水平，表明中小學(xué)生性別的不同與追逐行為的發(fā)生有顯著的因果關(guān)系，男生易出現(xiàn)追逐行為。

表7 中小學(xué)生性別與追逐行為觀察值處理摘要

表8 中小學(xué)生性別與追逐行為卡方檢測結(jié)果

注：a為36資料格(94.7%)預(yù)期的計(jì)數(shù)小于5,預(yù)期的計(jì)數(shù)下限為0.50。

(4) 檢驗(yàn)中小學(xué)生性別與推搡行為是否有因果關(guān)系:報(bào)表解釋顯示，SPSS軟件共讀取80筆有效觀察值，缺失值為2，在中小學(xué)生性別與推搡行為兩個(gè)變量上有效值為97.6%(見表9)；SPSS軟件所輸出的百分比同質(zhì)性卡方檢測結(jié)果顯示，χ2值為36.418，自由度為14，p值為0.001(見表10)，已達(dá)到0.05的顯著水平，表明中小學(xué)生性別的不同與推搡行為的發(fā)生有顯著的因果關(guān)系，男生發(fā)生推搡行為的概率較大。

表9 中小學(xué)生性別與推搡行為觀察值處理摘要

表10 中小學(xué)生性別與推搡行為卡方檢測結(jié)果

注：a為26資料格(86.7%)預(yù)期的計(jì)數(shù)小于5,預(yù)期的計(jì)數(shù)下限為0.50。

(5) 檢驗(yàn)中小學(xué)生性別與路上逗留行為是否有因果關(guān)系：報(bào)表解釋顯示，SPSS軟件共讀取80筆有效觀察值，缺失值為2，在中小學(xué)生性別與路上逗留行為兩個(gè)變量上有效值為97.6%(見表11)；SPSS軟件所輸出的百分比同質(zhì)性卡方檢測結(jié)果顯示，χ2值為41.755，自由度為24，p值為0.014(見表12)，已達(dá)到0.05的顯著水平，表明中小學(xué)生性別的不同與路上逗留行為的發(fā)生有顯著的因果關(guān)系，女生發(fā)生逗留行為的概率較大，男女生比約為1∶2。

表11 中小學(xué)生性別與路上逗留行為觀察值處理摘要

注：a為48資料格(96.0%)預(yù)期的計(jì)數(shù)小于5，預(yù)期的計(jì)數(shù)下限為0.50。

3 結(jié)論與建議

本文通過對(duì)中小學(xué)生人群聚集處不安全行為的傾向及其影響因素進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)分析和卡方檢驗(yàn)，研究了中小學(xué)生不安全行為特征表現(xiàn)的相關(guān)性和差異性，得出如下結(jié)論：

(1) 監(jiān)控視頻統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示：早中晚4個(gè)時(shí)段內(nèi)，學(xué)校門口處中小學(xué)生人流高峰期是中午放學(xué)時(shí)間段，中小學(xué)生人流量相當(dāng)于其他時(shí)段的2～3倍，人流量約為700人，中小學(xué)生不安全行為發(fā)生的次數(shù)在該時(shí)段內(nèi)最多；其他時(shí)段內(nèi)校門口處中小學(xué)生人流量基本持平，其在250～300人之間。

(2) 早中晚4個(gè)時(shí)段內(nèi)學(xué)校門口處中小學(xué)生人流量不同，但是中小學(xué)生不安全行為發(fā)生的概率基本相同，約為21.35%，即每5名學(xué)生約有1名可能發(fā)生不安全行為。

(3) 監(jiān)控視頻統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示：中小學(xué)生的主要不安全行為有跑跳、追逐、推搡和路上逗留等行為；不同時(shí)間段內(nèi)中小學(xué)生出現(xiàn)的不安全行為有一定的差異，上學(xué)時(shí)間段內(nèi)中小學(xué)生易出現(xiàn)跑跳和路上逗留等不安全行為，放學(xué)時(shí)間段內(nèi)中小學(xué)生易發(fā)生追逐和跑跳等不安全行為；4種主要不安全行為中，跑跳行為在各時(shí)間段內(nèi)發(fā)生的概率都較大，推搡行為在各時(shí)間段內(nèi)發(fā)生的概率都較小。

(4) 卡方檢驗(yàn)結(jié)果顯示：中小學(xué)生中，男生比女生更容易出現(xiàn)不安全行為；男生易出現(xiàn)跑跳不安全行為，發(fā)生該不安全行為的男女生比約為2∶1；中小學(xué)生性別的不同與追逐、推搡不安全行為的發(fā)生有顯著的因果關(guān)系，男生發(fā)生追逐、推搡不安全行為的概率較大；中小學(xué)生性別的不同與路上逗留不安全行為的發(fā)生有顯著的因果關(guān)系，女生發(fā)生逗留不安全行為的概率較大，男女生比約為1∶2。

中小學(xué)生易發(fā)生不安全行為，是學(xué)校安全的重要影響因素，也是學(xué)校安全管理的重點(diǎn)。另外，學(xué)校周邊環(huán)境也存在較多的危險(xiǎn)因素，如學(xué)生騎車上學(xué)、家長開車或騎電動(dòng)車送學(xué)生上放學(xué)等，易造成學(xué)校門口處人員冗雜，聚集學(xué)生家長、社會(huì)閑散人員、小攤小販等。因此，針對(duì)中小學(xué)生的不安全行為及其學(xué)校周圍環(huán)境的不安全狀態(tài)，學(xué)校須加強(qiáng)對(duì)中小學(xué)生的安全管理，并消除學(xué)校周邊環(huán)境的不安全狀態(tài)，具體對(duì)策與建議如下：

(1) 消除學(xué)校周邊環(huán)境的不安全狀態(tài)。學(xué)校應(yīng)控制學(xué)校門口的車行速度，禁止自行車、電動(dòng)車等在學(xué)校門口的通行停靠；設(shè)置專門的接待室，用于家長等待學(xué)生放學(xué)，防止學(xué)校門口聚集大量人員，以避免學(xué)校門口擁堵；家長通過刷卡進(jìn)出接待室，過濾掉社會(huì)閑散人員，消除其對(duì)學(xué)生的潛在威脅。

(2) 加強(qiáng)安全自護(hù)教育，提高學(xué)生的安全意識(shí)。為了創(chuàng)造一個(gè)安全的學(xué)校環(huán)境，學(xué)校管理者需要對(duì)學(xué)生進(jìn)行安全教育，并將安全教育納入教學(xué)內(nèi)容，定期組織安全演練，培養(yǎng)學(xué)生的安全習(xí)慣，同時(shí)提高學(xué)生對(duì)生命的認(rèn)識(shí)，懂得保護(hù)自己的生命和尊重他人的生命。

(3) 建立行為安全管理組，糾正學(xué)生的不安全行為。學(xué)校管理者可將行為安全管理理論應(yīng)用于學(xué)生的行為管理中，成立行為安全管理組，該組成員要及時(shí)與發(fā)生不安全行為的學(xué)生溝通，討論其正在進(jìn)行的行為的危險(xiǎn)性，并通過表揚(yáng)和批評(píng)，消除學(xué)生的不安全行為，最大程度地減少學(xué)生再次發(fā)生該種不安全行為的可能性。值得注意的是，與學(xué)生的溝通要做到公開、理解、尊重，以減少學(xué)生的抵觸感，保證他們?cè)跊]有監(jiān)督人員在場的情況下，也自愿控制自身的不安全行為。

(4) 行為安全激勵(lì)機(jī)制。不管對(duì)安全的影響如何，缺少激勵(lì)機(jī)制將會(huì)很大程度上妨礙學(xué)校對(duì)學(xué)生進(jìn)行安全管理。為了實(shí)現(xiàn)安全行為的持續(xù)改進(jìn)，學(xué)校采取行為安全激勵(lì)機(jī)制激勵(lì)學(xué)生采取安全的行為是一個(gè)非常重要的方面。