非机动车出行有方便、快捷、环保等优点,故受到各国政府的大力支持,越来越多的人选择非机动车出行。然而,在城市交通中,非机动车是弱势群体,涉及非机动车的交通事故越来越多。如何减少非机动车交通事故,提高非机动车出行的安全性已成为全社会关注的重点问题,研究非机动车的交通安全问题具有十分重要的意义。自行车和电动车作为两类不同的出行方式,在行为和安全性能等方面存在显著差别,很少有文献对两种交通方式的安全性进行详细比较。存在不安全行为时不同车辆之间的碰撞直接导致了事故的发生,不同危险场景下碰撞风险感知的比较在现有文献中很少涉及。据此,本文以非机动车为主要研究对象,采用多元logistic模型、因子分析和结构方程模型等方法,探究自行车和电动车的不安全行为及其风险感知等问题。具体的研究工作如下：(1)结合调查数据,研究非机动车骑行者在个人属性、骑行属性及安全属性等方面的分布特点,并比较了自行车与电动车的差异。结果表明已婚、全职、女性的骑行者选择电动车出行要多于自行车。电动车事故率要明显高于自行车。两类车型骑行者在骑行距离、出行目的、事故责任方等方面也存在一定的差异。在实际管理、使用和政策制定等方面应该对两种车型有所区别。(2)研究骑行者对不同交通方式安全性感知,应用多元logistic回归的方法,建立交通方式安全感知模型。结果发现有驾照的骑行者认为电动车比自行车安全的概率是无驾照骑行者的4.15倍,认为开车比自行车安全的概率是无驾照者的3.16倍。已婚的骑行者、男性骑行者认为开车和电动车出行比自行车安全；相反,单身的骑行者、女性骑行者则认为自行车出行更安全。此外,年龄、目前所使用的交通工具等因素对交通方式安全性感知也有显著影响。(3)研究不同危险情形下碰撞风险感知的差异,结合因子分析结果建立碰撞风险感知结构方程模型。根据风险感知得分分析,与速度较快车辆(小汽车、电动车)发生碰撞时风险感知较高；同样情形下自己违规时,碰撞风险感知会降低。根据结构方程模型结果,不安全行为或不安全倾向增多时,感知碰撞风险会下降；主观规范提升时,感知碰撞风险会相应升高。本文利用SPSS统计分析软件对调查数据进行分析,研究非机动车的交通安全问题,最后结合各部分研究结果,对如何提高非机动车行驶安全性,提出了各种合理有效的建议。