Szacowanie prawdopodobieństwa wystąpienia i ciężkości wypadku przy pracy na podstawie analizy danych statystycznych

• Autorzy: Ordysiński Szymon

Identyfikatory

DOI

10.54215/BP.2023.10.21.Ordysinski

Warianty tytułu

EN

Estimation of the probability and the severity of an accident at work based on statistical data analysis

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł przedstawia sposób wykorzystania metod analizy danych statystycznych, rejestrowanych w ogólnokrajowych bazach, dotyczących wypadków przy pracy i osób pracujących. Wyniki takiej analizy mogą służyć do określania prawdopodobieństwa wystąpienia i ciężkości wypadku przy pracy w poszczególnych grupach pracowników, zdefiniowanych na podstawie cech tych pracowników i okoliczności wykonywanej przez nich pracy. Przeprowadzona analiza danych statystycznych pochodzących z dwóch różnych baz, w której posłużono się specjalnie opracowaną metodą integracji danych i identyfikacji reprezentatywnych grup pracowników (polegającą na stopniowym ograniczaniu reguły podziału i wykorzystaniu współczynnika zmienności bootstrap), pozwoliła na obliczenie wskaźnika prawdopodobieństwa wypadku przy pracy. Natomiast połączenie kilku jednowymiarowych i wielowymiarowych metod analizy danych umożliwiło zidentyfikowanie grup poszkodowanych w wypadkach przy pracy, które są wystarczająco liczne i silnie zróżnicowane pod względem ciężkości wypadków, co zapewnia wysoką trafność przewidywanej na ich podstawie ciężkości wypadków.

EN

The article presents a method of analysing statistical data registered in national databases concerning accidents at work and persons employed. The results of such analysis can be used to determine the probability and severity of accidents at work in particular groups of employees, defined on the basis of the characteristics of these employees and the circumstances of their work. The analysis of statistical data from two different databases, in which a specially developed method of data integration and identification of representative groups of employees was used (consisting in the gradual reduction of the division rule and the use of the bootstrap coefficient of variation), allows for the calculation of the probability index of occupational accidents. In addition, the combination of several one-dimensional and multidimensional analysis methods made it possible to identify groups of injured in accidents at work that are sufficiently numerous and strongly diversified in terms of the severity of accidents, which ensures high accuracy of the severity of accidents predicted on their basis.

Słowa kluczowe

PL

wypadki przy pracy; dane statystyczne; prawdopodobieństwo wypadku; ciężkość wypadku; analiza danych

EN

accidents at work; statistical data; accident probability; accident severity; data analysis

• Wydawca: Centralny Instytut Ochrony Pracy - Państwowy Instytut Badawczy
• Czasopismo: Bezpieczeństwo Pracy : nauka i praktyka
• Rocznik: 2023
• Tom: nr 10
• Strony: 24--28
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Ordysiński Szymon

• Centralny Instytut Ochrony Pracy - Państwowy Instytut Badawczy, ul. Czerniakowska 16, 00-701 Warszawa, Polska

• https://orcid.org/0000-0002-5907-6582

Bibliografia

• [1] Zeszyt metodologiczny. Wypadki przy pracy. Gdańsk: GUS, 2021.
• [2] Zeszyt metodologiczny. Badanie Aktywności Ekonomicznej Ludności. Warszawa: GUS, 2018.
• [3] EFRON B. 1983. Estimating the error rate of a prediction rule: improvement on cross-validation. Journal of the American Statistical Association. 1983, 78 (382): 316-331.
• [4] EFRON B., TIBSHIRANI R. Improvements on cross-validation: the 632+ bootstrap method. Journal of the American Statistical Association. 1997, 92(438): 548-560.
• [5] WOLTER K.M. Introduction to Variance Estimation. New York: Springer Verlag, 1985, 2007.
• [6] SÄRNDAL C.E., SWENSSON B., WRETMAN J. Model Assisted Survey Sampling. Springer New York, 1992.
• [7] COHEN J. Statistical power analysis for the behavioral sciences. Wyd. 2. Nowy Jork: Routledge, 1988.
• [8] COHEN B. Explaining psychological statistics. Wyd. 3. Nowy Jork: John Wiley & Sons, 2008.
• [9] BORENSTEIN M. Effect sizes for continuous data. [W:] H. Cooper, L.V. Hedges, J.C. Valentine (red.), The handbook of research synthesis and meta analysis, Nowy Jork, Russell Sage Foundation, 2009, s. 221-237.
• [10] LENHARD W., LENHARD A. Calculation of Effect Sizes. [online:] https://www.psychometrica.de/effect_size.html. Dettelbach (Niemcy): Psychometrica, 2016, doi: 10.13140/RG.2.1.3478.4245.
• [11] BREIMAN L. i in. Classification and regression Trees. Belmont, CA: Wadsworth, 1984.
• [12] IBM SPSS Decision Trees 21. [online:] http://www.sussex.ac.uk/its/pdfs/SPSS_Decision_Trees_21.pdf [dostęp: 22.10.2022].

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2024).