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1．统计工作中的几项综合指标计算
在介绍安全监理事故统计工作中几项综合指标计算之前，先对某一地区农机事故情况的评价方法做一介绍。
（1）千台车肇事率
①千台车肇事率
次/千车
式中 A——计算期内事故次数，次；
N——所辖区机车台数，台。
②千台车伤人率
次/千车
式中 W——计算期内事故伤人数，人。
③千台车死亡率
次/千车
式中 D——计算期内事故死亡人数，人。
④千台车肇事损失率
次/千车
式中 C——计算期内事故经济损失，元。
（2）致死率：事故死亡人数与事故次数之比的百分数。
（3）牵涉率：发生事故的车辆与在册车辆（或驾驶员）之比的百分数。
车辆牵涉率
驾驶员牵涉率
式中 A′——发生事故的车辆台数，台；
喷墨打印机墨水 N——所辖区驾驶员人数，人。
下面介绍几项综合指标的计算方法：
（1）事故绝对数 事故绝对数反映事故的规模、总量，是计算其它综合指标的基础。绝对数可分为时点数和时期数。时点数是某一时刻的事故数，时期数是一个时间间隔内（年、季、月）的事故数。
（2）相对数 两个绝对数之比，用百分数表示。
计划完成相对数等于实际完成数与计划数之比的百分数。
结构相对数等于总体中的部分数与总体数之比的百分数。
比较相对数等于乙地事故数与甲地事故数之比的百分数。
（3）平均数 平均数可分为：
简单算术平均数
加权算术平均数
几何平均数
式中 n——车属地区数目；
xi——第i地区车数；
Qi——第i地区万车事故率或死亡率。
例如，甲地区5千台机车死亡率为50人/万车；乙地区2万台机车，死亡率为30人/万车；按以上公式可求得三个平均数为：简单算数平均数为40人/万车；加权算数平均数为34人/万车；几何平均数为38.73人/万车。
一般评价机车的综合事故率用几何平均数。
（4）动态数列 把一定时间间隔的统计指标按时间顺序排列起来，以反映事故发展变化的趋势，动态数列如表6-5所示。 表6-5 ××地区事故动态属列表 |
年份 | 1970 | 1980 | 1990 | 2000 |
事故次数 | 1835 | 2078 | 1560 | 1647 |
肇事率（次/万年） | 142.7 | 178.4 | 95.4 | 81.7 |
各县平均事故次数 | 131.1 | 148.4 | 111.4 | 117.6 |
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（5）动态分析指标
动态分析指标包括：平均水平、增长量、发展速度、增长速度、平均发展速度和平均增长速度。
平均水平：根据动态数列中各个时期的指标计算的平均数，用几何平均数表示。
增长量：计算期（或本期）的事故数减去基准期（或前期）事故数的差数，即：
△A=At-Ab,或△A = At-At-1。
发展速度：发展速度又分为环比发展速度和定基发展速度两种。
环比发展速度是计算期事故数At与前期事故数At-1之比的百分数，即：
定基发展速度是计算期事故数与基准期事故数之比的百分数，即：
增长速率：有环比增长速率与定基增长速率两种。
环比增长速率等于计算期事故数At与前期事故数At-1之差同前期事故数之比的百分数，即：
定基增长速率等于计算期事故数At与基准期事故数Ab之差同基准期事故数之比的百分数，即：
为了更好地理解发展速度与增长速率的概念，给出下列数据表示例（表6-6）。
表6-6 ××地区事故发展速度与增长速率表 |
年份 | 1996 | 1997 | 1998 | 1999 | 2000 |
事故次数 | 2690 | 3239 | 3336 | 3575 | 3336 |
环比发展速度（％） | | 120.4 | 103.0 | CO2封存107.2 | 93.3 |
定基发展速度（％） | 100 | 120.4 | 124.0 | 132.9 | 124.0 |
环比增长速率（％） | | 20.4 | 3.0 | 7.2 | -6.7 |
定基增长速率（％） | | 20.4 | 24.0 | 32.9 | 24.0 |
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平均发展速度：是一定阶段平均达到的水平，也就是各期发展速度的平均值。其计算公式为： 式中 x1, x2, x3,…xm——各期环比发展速度； m——时期数。 式中 At——末期事故数 A1——初期事故数 平均增长速度，即递增率。计算公式为： 2．事故分析的主要方法 对所收集的事故数据进行分析，有统计分析法、分类分析法、排列图法和因果分析法等。这些分析方法各有特点，可根据事故分析的需要选用。 （1）统计分析法 统计分析法包括静态对比分析法、动态对比分析法及相关对比分析法。 静态对比分析法是对不同地区、不同单位、不同组成部分的同类指标（如绝对数，相对数，平均数）进行对比分析的一种方法。例如，1996年甲国事故死亡人数为46,430人；乙国死亡人数为804人，以绝对数这个指标对比，甲国是乙国的57.7倍。若从每一亿车辆公里的死亡率比较，甲国是2.0，乙国是4.0，则乙国又比甲国高1倍。这说明乙国由于车辆和公路里程少，但相对的死亡率却比较高，乙国的交通安全形势落后于甲国。 动态对比分析就是根据动态数列、动态分析指标（平均水平、增长量、发展速度、增长速率）或不同时期的综合指标进行对比分析的方法。这样可以揭示出事故的发展特点与规律性。但是要全面反映各地区（市）的事故情况，还需多采用几个指标，并结合因素分析，才能真实、全面地反映本质问题。 相关对比分析就是把人、车、路等要素结合起来，分析事故与有关因素的相关关系。如分析车流量、车速、驾驶员经历、道路情况等与事故的关系，就是相关对比分析。 （2）分类分析法 把性质不同的数据及错综复杂的事故原因按类别划分，以便更明晰直观地看出事故的原因。如时间类别、当事人类别、事故车辆类别、事故原因类别、事故现象类别、人体受害部位类别、死亡情况类别、违章类别、车属系统（单位）类别等。这样的分类是为进一步的分析打下基础。 （3）排列图法 排列图法也叫图法。例如，将事故的原因进行分类，可分成：（a）驾驶员的原因；（b）自行车的原因；（c）行人原因；（d）道路原因；（e）车辆原因；（f）其他原因。按图法进行分析时图形如图6-10所示。 图中左边纵坐标表示事故次数或死亡人数、受伤人数等；右边纵坐标表示事故频率（以百分数计）；横坐标表示要分析的各个因素；曲线表示各因素影响大小的累积百分数。此图被称之为曲线。 常把累积百分数分为A、B、C三类。A类为0%-80%，是事故的主要影响因素；B类为80%-90 %，是次要因素；C类为90%-100%，是一般影响因素。排列图法是分析事故常用的方法。如果进一步分析驾驶员的原因，可以把横坐标分为酒后开车、超速行驶、过度疲劳、无证驾驶、违章超车、违章会车等项目区段，纵坐标左边仍为事故次数，右边仍为频率。如果分析事故现象，可以把横坐标项目改为汽车与自行车相撞、汽车与行人相撞、汽车与拖拉机相撞、汽车与汽车相撞、汽车与摩托车相撞等。 （4）因果分析图法 因果分析图又叫特性因素图、树枝图或鱼骨图，其形式如图6-11所示。图中“主干”表示相对于“特性”（结果）的主要原因。各“大枝”表示构成这主要原因的各个因素。每个因素又可进一步分析，即由“中枝”和“小枝”、“细枝”表示。 用因果分析图分析事故，清晰、直观、逻辑性强、因果关系明确。通过因果分析图分析之后，便于确定减少或杜绝事故的措施。制作因果分析图时，应尽可能地把事故的各种大小原因客观全面地出来，并遵循由大到小、由粗到细、由里及表的原则绘在图上。 （5）坐标图、直方图和扇形图 坐标图是将事故的情况（事故次数、死亡人数等）以纵坐标表示，而横坐标通常按时间序列（如 年、月、周等）分成若干等分，与事故情况一一对应。坐标图如图6-12所示。 坐标图常用于对数量的分析，很少用于原因分析。横坐标除表示时间序列外，也可以表示地域类别；纵坐标可以是事故次数、死亡人数、致伤人数，也可以表示经济损失数额。 在图6-12中，如横坐标仍为时间序列，纵坐标可以设两个或三个（如事故次数、死亡人数、致伤人数）。这样，在同一图上可以画二三条曲线。 图6-12为XX地区X年的事故死亡情况图。 直方图也叫条形图，用长方条形的长短来表示所要统计的数字。绘制这种图形时，尺度要选择适当并且要始终一致，同一幅条形图只允许有一种尺度。图6-13为我国近年来农机事故次数、死亡和重伤人数图。 扇形图是将一个圆分成若干部分，并把要分析的项目按比例画在同一个圆内的各对应部分里。整个圆为100 %（360°），半个圆为50%，四分之一圆为25%等。这样，可以比较直观地看出各个因素所占的比例。扇形图可以分析事故的原因、类别等项目，其形式如图6-14所示。 3．专项分析 专项分析就是对在分类图或特性因素图的分析中已经到的主要问题进行专门研究、详细分析，进一步出其规律和预防措施。例如，某省1998年农机重大事故中，不论大、中型还是小型拖拉机，都是公路运输事故最多（50%以上），这就需要专门研究这些事故的主要原因是人的因素呢，还是机器的因素或者是道路环境的因素。若是人的因素为主，就要进一步分析是领导的责任，驾驶员的责任，还是行人的责任？哪一方面的责任各占多大比例？专项分析常把以下几个方面作为重点加以深入分析。 （1）道路分析 led球泡灯罩
对于交通安全监理来说，事故与道路因素的关系是专项分析的重点之一。将各个主要路段的事故次数绘制在交通事故分析图上，利用这样的分析图可确定“事故多发路段（点）”，通过对各区段的“区间亿车公里事故率”，可以了解哪一区段事故率最高，并进一步分析出与道路条件、安全标志等的相关关系，从而加以改进、完善。 （2）车辆分析 分别出车辆类别、用途、车速、技术状况等与事故的关系。对农机安全监理来说，应着重抓住车速和技术状态两个方面。各类运输拖拉机超速、超载行驶，造成事故的几率较大。拖拉机的技术状态尤其是制动性能差，转向不灵活，照明设备不齐全，脱档，紧固螺栓松动等也常常引起交通事故。 （3）驾驶员分析 驾驶员的素质如何与事故关系很大。可以从遵章守规情况、培训及技术熟练程度、文化程度、年龄、驾驶经历等方面分析，出这些因素与事故的关系，发现哪些属于薄弱的方面，拟出改进措施。 （4）车属单位分析 交通安全监理常把车属单位分成：公路运输部门，城市公共交通部门，机关事业单位，国营（或集体）企业，国营农场，林业系统，部队，乡村等。农机监理部门可把车属单位分成：个体农机户，村、乡农机站，县农机站，农场系统等。从车属单位发生事故的情况来出不同单位对车辆驾驶操作人员管理教育的水平及对安全重视的程度。立式导热油加热器
（5）事故发生时间分析 可以把一年的12个月分成若干等份，看哪个月或哪几个月事故最多；也可以把一个月分成若干等份，看哪一阶段事故最多；还可以对一周中的每一天，甚至一天中每一小时的事故情况进行分析。日本在1977年按周统计的交通事故死亡情况表明，星期六、星期日死亡人数日均28.3和26.3人，而星期一至星期五为22. 5~23. 9人。从而看出一周内事故多发日是星期六和星期日。 （6）其他专项分析 除以上几个方面的专项分析外，还可以对事故类型、人体受害部位与程度、事故原因等进行专项分析，这里不再一一详述。 4．事故发展情况预测 （1）平均增长速度（递增率）法 根据历史数据求出它的平均增长速度（即递增率），然后以此平均增长速度来预测若干年后事故可能达到的数量，其计算公式为： 因为 则 式中 ——t+n时间的预测值； Am——现有值； Al——初期的实有值（基准期值）； ——平均增长速度（递增率）； m——从基准期到现期的周期数； n——在现期以后的预测周期数。 例如：某地的农机事故数1995年为342次，2007年为365次，试按平均增长速度法预测到2010年该地可能达到的农机事故数。 按公式计算出到2008年的预测值： （2）指数平滑（均匀）法 指数平滑法也是属于时间序列分析的一种方法。它的基本原理是t+1期的预测值Xt+1由整个时间t序列的加权平均值来决定，并且有意识地扩大近期数据的作用而调整它的权系数，即距t+1 期愈近的数据对Xt+1的影响愈大，取用较大的权系数；反之取用较小的权系数。但是所有权系数之和应等于1。 用指数平滑预测法计算t+1年预测值的公式为： 继续往后预测，计算式为： 经整理后得： 式中 α——权系数，一般取0.6左右； ——t+1、t+2年的预测值； Xt+1——t+1年的实测值； 例：某地2002-2006年事故动态数列为： 年度 | 2002 | 2003 | 2004 | 2005 | 2006 |
事故起数 支撑梁 | 120 | 130 | 138 | 146 | 150 |
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求：2007年和2008年的预测值。
解：根据指数平滑法，预测2007年事故数
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取α=0.6，则
若已知2007年实际事故数X2007 = 152次，则预测到2008年事故数为：
除上述平均增长速度和指数平滑法外，还有二次指数平滑法和多元线性回归法等也可以用于事故发展预测。
