汽车的产生为社会的发展带来了巨大的积极作用,但是交通事故的频繁发生也给整个社会带来了危害。而车辆行车安全与驾驶员的驾驶行为如违规、操作错误、失误等因素有关,因此,本文采用问卷调查方式,开展相关研究。主要完成了以下工作:(1)设计驾驶员行为调查问卷,介绍了符合中国驾驶员情况的驾驶员基本信息与驾驶员行为信息等内容的设计思路。通过微信和QQ等流行的即时通讯工具发布调查问卷。符合中国驾驶员情况的驾驶员基本信息与驾驶员行为信息等内容的设计思路(2)研究了驾驶行为以及驾驶员人口统计学变量对交通安全的影响。评估了目标轮换的探索性因子分析是否适合中国,而且进一步提出了适用于中国的因素结构。结果表明,某些行为(例如丢垃圾,激进好斗的性格,酒驾,分心等)和人口统计学变量(例如年龄,年驾驶里程,驾驶年限)与交通安全密切相关。同时,采用多元线性回归方法来探究性别、年龄、驾龄以及年驾驶里程等是否能用来预测DBQ的量表得分,结果发现性别、驾龄、年驾驶里程以及年龄等都可以作为预测因子来预测一般性违规,操作错误只能由年驾驶里程等来预测,性别可以用来预测攻击性违规,失误可以由年驾驶里程和年龄共同预测。(3)利用主成分分析法对驾驶员风格变量进行降维,发现第一个主成分的特征值是1.863,其他6个主成分的特征值都小于1,且第一个主成分能解释数据44.26%的方差贡献率。因此,PCA的第一个主成分可以用来表示驾驶风格的综合分数。应用logistic回归模型探究驾驶风格以及驾驶员人口学特征变量能够预测驾驶员在上一年的交通规则扣分情况。研究结果发现年龄、年驾驶里程以及驾驶员风格综合分数等都可以作为预测因子来预测驾驶员在上一年的交通规则扣分情况,激进型的驾驶员比温和型的驾驶员也报告了更多因交通违规的扣分。