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1996年我国交通状况与车祸的典则相关分析 |
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tion analysis. Canonical Correlation is useful to analyse two sets of random variables in epidemiological studies since it provides a great amount of information to be applied and operated widely and easily.
Key words Road injury Traffic condition Canonical correlation
在车祸的成因中人的因素占90%，其中80%～90%的车祸直接或间接与机动车驾驶员有关［1］，致死性车祸约95%是人的原因所造成［2］。然而，车辆增加和交通繁忙，道路不足和交通条件欠完善等环境因素也会影响驾驶心理及妨碍驾驶技能正常发挥［3］。本研究应用典则相关分析法探讨车辆、道路和运输等因素与车祸的关系，以阐明道路交通环境在车祸的预防和控制中的作用。
资料和方法
一、资料：1996年全国道路交通事故资料由公安部交通管理局提供。
二 典则相关分析法［4，5］：典则相关分析是综合度量两组变量间的相关性的方法。分析步骤如下：
1.变量组的确定：
(1)车祸情况变量组(Y组)：
Y1 车祸发生数
Y2 发生率(每万辆机动车的车祸发生数)
Y3 死亡率(每10万人中因车祸死亡人数)
Y4 受伤率(每10万人中因车祸受伤人数)
(2)道路交通状况变量组(X组)：
X1 机动化程度(每千人机动车拥有量)
X2 汽车专用路里程占总里程比重(%)
X3 等级外公路所占比重(%)
X4 客运量(万人/年)
X5 货运量(万吨/年)
2.典则变量的线性组合：
Vi=a1X1+a2X2+a3X3+a4X4+a5X5
Wi=b1Y1+b2Y2+b3Y3+b4Y4
ai、bi为典则系数(i=1、2、3…)。
3.典则相关系数R及其显著性检验：当i=1时，V1、W1为第一对典则变量，它们之间的典则相关系数R1表明车祸及道路交通状况两组变量间的相关程度。如果这两组变量中还有R1所未能包含的其它相关信息，则可由R2、R3等来描述。采用最大似然比法对所有典则相关系数进行显著性检验和解释。
使用SAS软件计算。
结 果
一、1996年全国车祸情况和道路交通状况：1996年全国共发生道路交通事故 287 685起，死亡73 655人， 受伤174 447人，直接经济损失17.2亿元；每10万人口车祸死亡率为6.02，万车死亡率为20.41。同年全国机动车保有量已达3 610万辆，公路客运量超过100亿人次，货运量近百亿吨； 公路达120万公里， 但其中二级以上公路不足10%， 汽车专用路只有2%， 而等外路却占1/5(表1) 。
二、典则相关分析：对27个省、自治区的两组变量作典则相关分析。
1.典则相关系数及其显著性检验：在所分析的四对典则变量中，前三对典则变量V1W1、V2W2、V3W3的典则相关系数都具有显著性意义，它们所包含的信息量分别占全部相关信息的58.19%、36.74%和4.60%，也就是说，反映交通事故情况和反映道路交通状况的两组变量之间的相关信息58.19%由V1W1及R1来描述，36.74%由V2W2及R2来描述，4.60%则由V3W3及R3来描述(表2)。
三对典则变量的线性组合如下：
V1=1.0069X1-0.0634X2+0.0739X3+0.1488X4+0.1139X5
W1=0.4104Y1-0.7280Y2+0.0949Y3+0.7560Y4
V2=-0.4157X1+0.2023X2+0.0209X3+0.3535X4+0.6097X5
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