OS CONTRIBUINTES EM ACIDENTES DE TRÂNSITO URBANO

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Desse modo, a pesquisa se limitou à análise na relevância de fatores elencados cujos dados eram acessíveis, e que não necessariamente causam tanto impacto possível na variável resposta como outros inacessíveis (e muitas vezes nem registrados, pois se perdem logo após a ocorrência do acidente ou não são tratados com a relevância que deveriam ser), sintetizados pelos “fatores humanos”, como distração, alcoolismo, imprudência, desrespeito à regras de trânsito e inexperiência, e que, de acordo com o já citado trabalho base, aparecem em 93% dos acidentes como uma das causas.

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Figura 1. Ilustração dos fatores mais relevantes em acidentes de trânsito.

Apesar disso, a análise de fatores objetivos se faz muito eficiente, uma vez que é a partir dela que são encontrados padrões que poderão mais tarde ser estudados com caráter mais subjetivo em outros tipos de pesquisa, a fim de se entender constantes comportamentos humanos que são causadores dos acidentes.

COLETA DE DADOS E ANÁLISE DESCRITIVA

Método para coleta de dados

A pesquisa teve foco na cidade de São Paulo, mais especificamente em suas subprefeituras, uma vez que o tamanho e a diversidade da metrópole, tanto em aspectos humanos quanto ambientais, a caracterizam como uma boa amostra para estudos.

Diante disso, a procura por dados foi inteiramente pela Internet, uma vez que a coleta de dados empíricos delongaria tempo não disponível para uma pesquisa profunda, e sites disponibilizam dados de anos atrás.

Apesar de os dados algumas vezes terem proveniências diferentes, foi observada coerência entre coletas.

Devido ao fato de tratar das subprefeituras da cidade de São Paulo, que no total são 31, ou em alguns casos das suas vias principais, o estudo pode ser considerado mais válido para elas em específico do que para outros locais. Apesar disso, como citado, devido à extensão e à diversidade na demografia da região, ainda são válidas as conclusões sobre a variável resposta.

Seguem os links com os dados utilizados:

http://www.cetsp.com.br/media/490213/relatorioanualacidentestransito2012.pdf

http://www.cetsp.com.br/media/328127/relatorioanualacidentes2013.pdf

http://www.cetsp.com.br/media/414031/RelatorioAnualAcidentes2014.pdf

http://www.cetsp.com.br/media/490098/relatorioanualacidentestransito2015.pdf

http://www.cetsp.com.br/media/562061/relatorioanualacidentestransito-2016.pdf

http://infocidade.prefeitura.sp.gov.br/htmls/2_precipitacao_pluviometrica_1933_10806.html

http://www.prefeitura.sp.gov.br/cidade/secretarias/regionais/subprefeituras/dados_demograficos/index.php?p=12758

http://www.cetsp.com.br/media/409155/msvp-2014-volume-e-velocidade.pdf

http://www.nossasaopaulo.org.br/portal/files/CadernoIndicadores2009.pdf

Seguem os links de matérias:

https://nacoesunidas.org/oms-brasil-e-o-pais-com-maior-numero-de-mortes-de-transito-por-habitante-da-america-do-sul/

http://veja.abril.com.br/brasil/morre-se-mais-em-acidentes-de-transito-do-que-por-cancer/

ANÁLISES E DISCUSSÕES

Fator Recapeamento

A análise desse fator se deu através da coleta de informações sobre as principais vias da cidade de São Paulo. Foi possível saber quando uma via teve recobrimento de asfalto renovado, e assim, criar duas colunas: uma composta pelo número de acidentes em vias durante o ano antes do momento da aplicação do asfalto, e outra com o número de acidentes do ano que se correu após isso, com associação respectiva das vias. Diante disso, o recapeamento foi tratado como um “tratamento” em mesmas amostras, e o teste utilizado para medir a variação dos acidentes diante desse fator foi o Teste T emparelhado (paired-t):

[pic 2]

Como hipótese, utilizamos:

H0: Acidentes antes do recapeamento são iguais ou inferiores a depois do recapeamento

H1: Acidentes antes do recapeamento são superiores a depois do recapeamento[pic 3]

O teste resultou em:

[pic 4]

Analisando as médias, é possível notar que antes do recapeamento o número de acidentes nas vias analisadas foi superior ao número de acidentes das mesmas vias após serem recapeadas, o que é evidenciado pelo P-Value, um valor representativo da área de confiança do teste, que evidencia a veracidade do teste feito. Como seu valor resultou inferior a 0,05 (o que corresponde que a resposta está dentro do intervalo de 95% de confiança), rejeitamos a hipótese H0 e aceitamos H1.

Fator Chuva

Para essa análise, dados de precipitação e acidentes mês a mês de 5 anos foram pareados, e o objetivo era identificar se havia relação entre a variação na taxa de acidentes e a variação pluviométrica. Diante disso, foi realizado o teste de correlação.

[pic 5]

E como resultado, obteve-se:

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Sendo que o coeficiente de Pearson, com seu valor baixo, evidencia que os dois fatores analisados não têm correlação entre si (se tivessem, o valor seria maior que 0,950), enquanto o P-value classifica o teste como não tão confiável, uma vez que o número obtido é superior a 0,05.

A classificação como um teste não tão confiável condiz com outras pesquisas, que comprovam o efeito da chuva no aumento do número de acidentes, ao contrário do resultado evidenciado no presente teste.

Uma possível correção para o teste seria utilizar amostras mais detalhadas ou específicas, coletadas e comparadas dia a dia, e não uma média mês a mês, como foi o caso. Porém, esse tipo de detalhamento em dados não é possível de ser obtido na Internet, que