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Ramiro Flores Xolocotzi
Se realizó un análisis estadístico sobre colisiones peatonales y su fatalidad (peatones muertos frente a peatones heridos) por atropellamientos en vialidades de zonas urbanas de Ciudad de México en el período 2004 a 2015. Igualmente, se estimaron un modelo de Regresión Binomial Negativa Truncada y un modelo Logit Binomial para analizar el efecto de algunas variables sociodemográficas, ambientales, de tiempo y lugar sobre la frecuencia de colisiones peatonales y la probabilidad de fatalidad en atropellamientos. Los resultados permiten concluir que variables como el día de la semana (lunes a domingo); horario (mañana, tarde, noche y madrugada); lugar de la colisión (intersección y no intersección); tipo de vehículo involucrado; causa atribuible de la colisión (peatón, conductor u otra); además del sexo, edad y presencia de aliento alcohólico del conductor, junto con la posible fuga de este último: influyen de manera diferenciada sobre las variables respuesta de los modelos estimados (conteo de colisiones y probabilidad de la fatalidad). Futuras investigaciones deberán estudiar particular y detalladamente las relaciones estadísticas encontradas entre las variables estudiadas. Finalmente, los resultados de esta investigación pretenden con todas sus limitantes ser complementarias a estudios e investigaciones de índole geográfica, de ingeniería del transporte y de salud pública.
A statistical analysis was carried out about pedestrian collisions and their fatality (dead pedestrians versus injured pedestrians) due to run over in urban areas of Mexico City in the period 2004 to 2015. Likewise, a Truncated Negative Binomial Regression model and a Binomial Logit model were estimated to analyze the effect of some sociodemographic, environmental, time and place variables on the frequency of pedestrian collisions and the probability of fatality in collisions. The results allow us to conclude that variables such as the day of the week (Monday to Sunday); schedule (morning, afternoon, night and dawn); place of collision (intersection and non-intersection); type of vehicle involved; attributable cause of the collision (pedestrian, driver or other); in addition with sex, age and presence of alcoholic breath of the driver, together with the possible escape of the driver, they influence in the response variables of the estimated models differently (collision count and probability of collision fatality). Future research should study in particular and in detail the statistical relationships found among the variables studied. Finally, the results of this research are intended with all its limitations to be complementary to studies and research of a geographic type, transport engineering and public health.
