Sesgos en la recogida de datos sobre accidentes de tráfico: evaluación de la actuación del personal técnico en autopistas de peaje
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Cómo citar

Ledesma Mouriño, R., Sanmartín Arce, J., & Chisvert Perales, M. (2000). Sesgos en la recogida de datos sobre accidentes de tráfico: evaluación de la actuación del personal técnico en autopistas de peaje. Psicothema, 12(Suplemento), 320–326. Recuperado a partir de https://reunido.uniovi.es/index.php/PST/article/view/7700

Resumen

La investigación estadística de accidentes de tráfico es un elemento clave en la toma de decisiones so bre aspectos de seguridad vial: permite racionalizar la asignación de recursos y ofrece bases para el diseño y la evaluación de medidas destinadas a mejorar el nivel de seguridad en el tráfico. La recogida sistemática de datos sobre siniestros de circulación es la base sobre la que desarrolla esa actividad científica. Esa fase inicial del proceso es esencial desde el punto de vista de la calidad y el tipo de información disponible, por ello se ha insistido en la necesidad de mejorar los criterios y procedimientos utilizados para la recogida. En general, esa tarea es realizada por personal no especializado, en el marco de una actuación más amplia y compleja cuya prioridad no pasa por la cumplimentación de partes o protocolos de registro estadístico. La valoración de la gravedad de los daños humanos, la calificación del tipo de evento o la estimación de las causas, son algunos ejemplos de información difícil de cumplimentar, ya sea por falta de pericia, por problemas en el diseño de los instrumentos o por diferencias de interpretación en los criterios de empleo. En qué medida circunstancias de ese tipo afectan la fiabilidad de los datos es un problema metodológico de importancia, con implicancias evidentes sobre la calidad global de las investigaciones. En este trabajo se realiza una evaluación de las dificultades y sesgos involucrados en la recogida de datos sobre accidentes de tráfico en autopista, con especial referencia a la actuación del personal técnico. Se presentan ejemplificaciones a partir de datos reales provenientes de partes de accidentalidad y se derivan algunas implicancias prácticas para la mejora.
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