PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Applying latent class analysis in the identification of occupational accident patterns

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Purpose: The objective of the study is to use selected data mining techniques to discover patterns of certain recurring mechanisms related to the occurrence of occupational accidents in relation to production processes. Design/methodology/approach: The latent class analysis (LCA) method was employed in the investigation. This statistical modeling technique enables discovering mutually exclusive homogenous classes of objects in a multivariate data set on the basis of observable qualitative variables, defining the class homogeneity in terms of probabilities. Due to a bilateral agreement, Statistics Poland provided individual record-level real data for the research. Then the data were preprocessed to enable the LCA model identification. Pilot studies were conducted in relation to occupational accidents registered in production plants in 2008-2017 in the Wielkopolskie voivodeship. Findings: Three severe accident patterns and two light accident patterns represented by latent classes were obtained. The classes were subjected to descriptive characteristics and labeling, using interpretable results presented in the form of probabilities classifying categories of observable variables, symptomatic for a given latent class. Research limitations/implications: The results from the pilot studies indicate the necessity to continue the research based on a larger data set along with the analysis development, particularly as regards selecting indicators for the latent class model characterization. Practical implications: The identification of occupational accident patterns related to the production process can play a vital role in the elaboration of efficient safety countermeasures that can help to improve the prevention and outcome mitigation of such accidents among workers. Social implications: Creating a safe work environment comprises the quality of life of workers, their families, thus affirming the enterprises' principles and values in the area of corporate social responsibility. Originality/value: The investigation showed that latent class analysis is a promising tool supporting the scientific research in discovering the patterns of occupational accidents. The proposed investigation approach indicates the importance for the research both in terms of the availability of non-aggregated occupational accident data as well as the type of value aggregation of the variables taken for the analysis.
Rocznik
Tom
Strony
339--355
Opis fizyczny
Bibliogr. 20 poz.
Twórcy
  • Kielce University of Technology, Faculty of Management and Computer Modelling
  • Kielce University of Technology, Faculty of Management and Computer Modelling
Bibliografia
  • 1. Act of 29 June 1995, on Public Statistics (Journal of Laws of 1995, No. 88, item 439, as amended).
  • 2. Bogdan, M., and Boczkowska, K. (2009). Modelowanie wypadku przy pracy na stanowisku bobiniarki w przedsiębiorstwie produkcyjnym. Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie. Politechnika Łódzka, Z. 45, Nr 1064, pp. 123-140.
  • 3. Cheng, C.-W., Leu, S.-S., Lin, C.-C., and Fan, C. (2010). Characteristic analysis of occupational accidents at small construction enterprises. Safety Science, Vol. 48, Iss. 6, pp. 698-707, doi: 10.1016/j.ssci.2010.02.001.
  • 4. Dziak, J.J., Coffman, D.L., Lanza, S.T., Li, R., and Jermiin, L.S. (2020). Sensitivity and specificity of information criteria. Briefings in Bioinformatics, Vol. 21, Iss. 2, pp. 553-565, doi: 10.1093/bib/bbz016.
  • 5. Ejdys, J. (Ed.) (2010). Kształtowanie kultury bezpieczeństwa i higieny pracy w organizacji. Białystok: Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej.
  • 6. Frątczak, E. (Ed.) (2013). Zaawansowane metody analiz statystycznych. Warszawa: Oficyna Wydawnicza Szkoła Głowna Handlowa.
  • 7. Gajdzik, B. (2013). Błędy prowokujące wypadki w pracy w przedsiębiorstwie produkcyjnym – analiza case study. Journal of Ecology and Health, Vol. 17, Nr 2, pp. 87-90.
  • 8. Huang, X., and Hinze, J. (2003). Analysis of Construction Worker Fall Accidents. Journal of Construction Engineering and Management, Vol. 129, Iss. 3, pp. 262-271, doi: 10.1061/(ASCE)0733-9364(2003)129:3(262).
  • 9. Kakhki, F.D., Freeman, S.A., Freeman, M., and Mosher, G.A. (2019). Segmentation of Severe Occupational Incidents in Agribusiness Industries Using Latent Class Clustering. Applied Sciences, Vol. 9, Iss. 18, 3641, doi: 10.3390/app9183641.
  • 10. Lavery, R. (2011). An Animated Guide: An Introduction to Latent Class Clustering in SAS®. Retrieved from https://www.lexjansen.com/phuse/2011/sp/SP07.pdf, 05.02.2020.
  • 11. Macedo, A.C., and Silva, I.L. (2005). Analysis of occupational accidents in Portugal between 1992 and 2001. Safety Science, Vol. 43, Iss. 5-6, pp. 269-286, doi: 10.1016/j.ssci.2005.06.004.
  • 12. Ordinance of the Minister of Labour and Social Policy of 7 January 2009 on a statistical accident card at work (Journal of Laws of 2009, No. 14, item 80, as amended).
  • 13. Ostasiewicz, W. (2012). Myślenie statystyczne [Statistical thinking]. Warszawa: Wolters Kulwer.
  • 14. Pajęcki, M. (2020). Bezpieczeństwo pracy w sekcji przetwórstwa przemysłowego w Polsce – stan wypadkowości. In: R. Knosala (Ed.), Inżynieria zarządzania. Cyfryzacja produkcji. Aktualności badawcze 2 (pp. 1223-1232). Warszawa: PWE.
  • 15. Roszko-Wójtowicz, E. (2016). The Analysis of the Current State of Accidents at Work in Poland in the Years 2002-2014. Myśl Ekonomiczna i Polityczna, Nr 3(54), pp. 32-58.
  • 16. Szóstak, M. (2018). The application of cluster analysis to identify the occupational profile of people injured in accidents in the Polish construction industry. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Vol. 456, Conference 1, doi: 10.1088/1757-899X/456/1/012027.
  • 17. Węgrzyn, M. (2017). Analiza danych dotyczących przyczyn wypadków przy pracy oraz liczby osób poszkodowanych. Zeszyty Naukowe SGSP, Nr 62, Tom 1, pp. 185-201.
  • 18. Wirkus, M., and Bajorski, J. (2017). Wypadki i sytuacje niebezpieczne w systemie zarządzania bezpieczeństwem pracy. Zarządzanie przedsiębiorstwem, Nr 1, pp. 36-42.
  • 19. Zjawin, A., and Kołodziej, S. (2018). Analiza wypadkowości na przykładzie wybranego zakładu produkcyjnego. Autobusy: technika, eksploatacja, systemy transportowe, Nr 6, pp. 327-33.
  • 20. Zwetsloot, G., Leka, S., and Kines, P. (2017). Vision zero: from accident prevention to the promotion of health, safety and well-being at work. Policy and Practice in Health and Safety, Vol. 15, Iss. 2, pp. 88-100, doi: 10.1080/14773996.2017.1308701.
Uwagi
PL
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-80c45907-6464-44a0-85a8-53dcd34f7a60
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.