Modelos accidentalidad infantil bogota

1
Fundación Colombiana de Peatones
Modelos para el Monitoreo de la Accidentalidad Peatonal
Infantil Bogotana
Beatriz García Peña
Directora de Investigaciones
2003
-
Edad
Fatal No Fatal
Modelo
Gravedad Instantánea del Atropello de Niños
Fatal No Fatal
•1975-1979
•1980-1984
•1985-1989
•1990-1994
•>= 1995
Tipo
Defectomecánico
Servicio
•
• Bus
• Buseta
• Camión
• Campero
• Microbús
• Articulado
• Volqueta
• Moto
• Tr. Animal
• Bicicleta
• Otro
• Oficial
•
• Público
• Diplomático
• Frenos
• Dirección
• Llantas
•
-
Edad
Fatal No Fatal
Modelo
Fatal No Fatal
•1975-1979
•1980-1984
•1985-1989
•1990-1994
•>= 1995
Tipo
Defectomecánico
Servicio
• Automóvil
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
• Particular
•
•
•
•
•
• Luces
-
Edad
Fatal No Fatal
Modelo
Fatal No Fatal
•1975-1979
•1980-1984
•1985-1989
•1990-1994
•>= 1995
Tipo
Defectomecánico
Servicio
•
• Bus
• Buseta
• Camión
• Campero
• Microbús
• Articulado
• Volqueta
• Moto
• Tr. Animal
• Bicicleta
• Otro
•
• Bus
• Buseta
• Camión
• Campero
• Microbús
• Articulado
• Volqueta
• Moto
• Tr. Animal
• Bicicleta
• Otro
• Oficial
•
• Público
• Diplomático
• Frenos
• Dirección
• Llantas
•
-
Edad
Fatal No Fatal
Modelo
Fatal No Fatal
•1975-1979
•1980-1984
•1985-1989
•1990-1994
•>= 1995
Tipo
Defectomecánico
Servicio
• Automóvil
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
• Particular
•
•
•
•
•
• Luces
Fatal No Fatal
•1975-1979
•1980-1984
•1985-1989
•1990-1994
•>= 1995
Tipo
Defectomecánico
Servicio
• Automóvil
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
• Particular
•
•
•
•
•
• Luces

2
INTRODUCCIÓN
La presente investigación se constituye en un estudio segmentado,
retrospectivo y exploratorio de la accidentalidad peatonal infantil bogotana en el
período de 1997 y 1998.
Utilizando la información de los reportes oficiales de accidentes de tránsito se
procedió a monitorear la gravedad instantánea de la accidentalidad peatonal
infantil con respecto a las variables que describen los aspectos víctima,
conductor, infraestructura, ambiente y vehículo.
Partiendo de este ejercicio de monitoreo se postularon modelos los cuales se
probaron y optimizaron con el objeto de detectar la descripción de la víctima
más vulnerable, el perfil del conductor típico involucrado en el fenómeno, la
caracterización de la infraestructura más propensa a presentar este tipo de
eventos, así como el tipo de ambiente y de vehículos más implicados en estos
sucesos. Lo cual nos sirve en última instancia para precisar los grupos
objetivos a los cuales dirigir las campañas de sensibilización, educación y
control.
El logro de la investigación fue confirmar que con la información disponible
sobre los accidentes viales es posibles construir modelos y optimizarlos con el
objetivo de detectar las poblaciones objetivo hacia las cuales dirigir las
acciones de prevención y control en materia de seguridad vial.
Agradecemos el suministro de las bases de datos correspondientes a los
accidentes peatonales ocurridos en Bogotá durante 1997 y 1998 al Fondo de
Prevención Vial.

3
I. ANTECEDENTES Y CONTEXTO
Se pretende en este capítulo describir el entorno físico donde se
desenvolvieron los accidentes analizados en este trabajo y ampliar desde el
punto de vista de la Ingeniería las luces que ayudan a explicar el complejo
fenómeno acometido en esta investigación.
Con el fin de obtener los datos necesarios, se apeló a documentos oficiales y
estudios de consultoría desarrollados en ese lapso, así como a la experiencia
misma de los autores como residentes y profesionales radicados en tales fecha
y lugar.
Con respecto al entorno físico sobre el cual se desarrollaron los accidentes
analizados, la ciudad de Bogotá comenzaba el año 1997 con 10.700 kilómetros
de vías, de los cuales cerca del 65% eran vías locales o de barrio. En general,
la malla vial se encontraba en regular estado de conservación y alrededor del
20% de las vías colectoras y locales estaban en estado crítico.1
Sobre esta infraestructura vial circulaban en la época alrededor de 800.000
vehículos, de los cuales 503.137 estaban debidamente matriculados en
Bogotá.2
Los vehículos particulares ocupaban el 64% del espacio vial
disponible, a pesar de que sólo transportaban una décima parte de la
demanda.
Desde el punto de vista de la infraestructura vial, el Plan Maestro de
Transporte3
identificó las siguientes condiciones: escasez de vías, carriles y
bermas, así como mal mantenimiento del sistema de drenajes y del pavimento
en calzadas y andenes. Este estudio mostró igualmente que los flujos de
tráfico estaban concentrados en la zona céntrica con velocidades inferiores a 5
kilómetros por hora, que las intersecciones principales y los semáforos
funcionaban deficientemente propiciando la accidentalidad y que no existía una
infraestructura de seguridad especializada en el tráfico, no obstante, las graves
fallas en la educación vial de conductores y peatones. Con respecto al sistema
de transporte público, prevalecían las operaciones ilegales como cambios y
atajos en las rutas, irrespeto a las leyes y normas de tránsito, cargue y
descargue de pasajeros fuera de los paraderos, falta de seguridad en los
buses, ausencia de terminales y conducción temeraria de los buses.
Datos de octubre de 1997 y septiembre de 1998, extractados de mediciones
basadas en la técnica del vehículo flotante revelaron valores promedio en vías
principales entre 22 y 36 kilómetros por hora y volúmenes horarios en
intersecciones de hasta 4.750 vehículos en hora pico.4
1
Secretaría de Hacienda – Banco Mundial: Proyecto de Transporte Urbano para Santa Fe de
Bogotá. 1996.
2
Departamento Administrativo de Planeación Distrital: Estadísticas, 1996.
3
Agencia de Cooperación Internacional del Japón, JICA: Plan Maestro de Transporte Urbano
para Santa Fe de Bogotá. Diciembre de 1996.
4
Cal & Mayor y Asociados, S.C.: Estudio de Tráfico de la Avenida Longitudinal de Occidente,
septiembre de 1998.

4
Vale destacar que la operación del tráfico bogotano introducía en la época de
interés 2 medidas administrativas importantes: la restricción al flujo acorde con
el número de las placas de los automotores y los contraflujos de las avenidas 7
y 19.
Finalmente, desde el punto de vista de la Planeación Urbana, Bogotá se
preparaba también para iniciar su Plan de Ordenamiento Territorial según lo
ordenaba la recién promulgada Ley 338 de 1997.
En este marco ocurrieron, entonces, 45.662 accidentes durante 1997 y 52.764
en 1998 5
, en Bogotá. En estos eventos, un total de 15.407 peatones fueron
atropellados en la ciudad, presentándose en promedio 1 peatón muerto cada
14 horas.
Con el fin de permitir comparaciones con otras ciudades del mundo se
presentan a continuación los resultados de calcular algunos de los indicadores
más importantes.
Respecto de la población, se incluyen los índices de accidentalidad general, de
morbilidad y de mortalidad, calculados y expresados por cada 100.000
habitantes, así6
:
Con respecto al parque automotor se calculan y presentan los siguientes
indicadores por cada 10.000 vehículos:
Índice 1997 1998
Accidentalidad General 570.8 659.5
Mortalidad General 11.6 11.4
Accidentalidad Peatonal 87.3 105.3
Morbilidad Peatonal 79.3 97.5
Mortalidad Peatonal 8.0 7.7
Puede observarse que nuestros índices de mortalidad general se sitúan
alrededor de 15 por cada 100.000 habitantes y de 11 por cada 10.000
vehículos. Esto contrasta con los respectivos 10.0 y 2.5 en Suecia 1984 o 13.4
y 112.6 en Kenia 1980, para citar tan sólo 2 casos extremos.
5
Fondo de Prevención Vial: Boletines de Accidentalidad. 1997 y 1998.
6
Cálculos propios.
Índice 1997 1998
Accidentalidad General 764.0 882.9
Mortalidad General 15.6 15.3
Accidentalidad Peatonal 116.8 141.0
Morbilidad Peatonal 106.2 130.6
Mortalidad Peatonal 10.6 10.4

5
II. OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN
La presente investigación se planteó el siguiente objetivo general:
Explorar la posibilidad de encontrar variables que expliquen la gravedad de la
accidentalidad peatonal infantil en función de las características de la víctima y
del conductor implicado, de las condiciones de la infraestructura y del ambiente
donde ocurren los atropellos, y de la descripción de los vehículos involucrados.
Para lograr lo anterior fue preciso alcanzar los siguientes objetivos específicos:
❑ Monitorear la gravedad instantánea de los atropellos ocurridos en 1997 y
1998 en cada una de las variables que constituyen los aspectos víctima,
conductor, infraestructura, ambiente y vehículo.
❑ Construir, probar e interpretar los modelos para cada uno de los aspectos
de estudio.
❑ Optimizar los modelos con el fin de encontrar la combinación del espacio
de las variables independientes que hace máxima y mínima la gravedad
instantánea de la accidentalidad peatonal infantil.

6
III. METODOLOGIA UTILIZADA
El punto de partida fueron las bases de datos que registran los informes de
accidentes peatonales para Bogotá correspondientes a 1997 y 1998. Con la
Información de estas bases se generó una base propia para el estudio
En el estudio se consideró como población objetivo las víctimas de atropellos
cuya edad estaba comprendida entre 1 y 14 años.
Se trabajó con la gravedad instantánea del accidente, considerándola como la
variable dependiente y cuyos posibles resultados eran niños muertos o heridos.
El resto de información se clasificó como variables independientes y se
agruparon en los siguientes aspectos:
Variables Independientes agrupadas por Aspecto
Víctima Conductor Involucrado
❑ Edad
❑ Género
❑ Edad
❑ Género
❑ Condición Portaba La Licencia
❑ Categoría de la Licencia
❑ Restricción de la Licencia
❑ Condición de Beodez
❑ Condición Conductor-Propietario
Ambiente Infraestructura Vehículo
❑ Hora
❑ Día
❑ Mes
❑ Sector
❑ Zona
❑ Estado del Tiempo
❑ Tipo de Diseño
❑ Número de
Calzadas
❑ Utilización de la vía
❑ Número de Carriles
❑ Material del
Pavimento
❑ Estado de la vía
❑ Condición de
visibilidad
❑ Condición física de
la vía
❑ Modelo
❑ Tipo de Vehículo
❑ Tipo de Servicio
❑ Defecto del
vehículo
Se monitorearon la fatalidad y no fatalidad por separado para cada una de las
variables que constituyen los aspectos. También se analizaron de manera
simultánea para detectar las asociaciones con la variable dependiente en cada
uno de los años de estudio. Lo anterior se hizo mediante pruebas de hipótesis y
utilizando la distribución Ji-cuadrado.

7
El resultado del monitoreo sirvió para determinar el tipo de función a utilizar en
la construcción de los modelos y las posibles variables factor que están
influyendo en el problema estudiado.
La metodología utilizada para construir los modelos es la del Modelo Lineal
General para análisis de datos categóricos.
Los modelos propuestos en notación matricial tienen la siguiente forma:
F= X*B
donde F es la respuesta a estudiar –logaritmo natural del cociente de la
frecuencia de Atropellos donde el niño quedo herido a la frecuencia de
atropellos donde el niño murió-, X es la matriz de diseño y B es el vector de
los parámetros a estimar- efectos diferenciales por variable factor y medio-.
Para estimar B se utiliza la siguiente expresión:
b = (X’*VF
-1
*X)-1
*X’*VF
-1*
F
donde VF es la matriz de varianzas y covarianzas del vector F o vector
respuesta.
La prueba de bondad de ajuste se llevó a cabo utilizando la siguiente
expresión:
X2
gof = (F-X*b)´*VF
-1
*(F-X*b)
La cual se distribuye Ji-Cuadrado con n grados de libertad los cuales se
calculan como la diferencia entre el número de filas de F y el número de filas
del vector B.
Las pruebas de hipótesis sobre los parámetros del modelo se efectúan
calculando la siguiente expresión matricial:
X2 = (C*b)´C*(X’*VF
-1*X)-1*C’-1*(C*b)
La cual se distribuye Ji-Cuadrado con n grados de libertad los cuales se
calculan como el número de filas de la matriz C.
Se utilizó un análisis categórico porque corresponde a la naturaleza de la
variable dependiente y a la gran mayoría de las variables independientes. La
descripción de las variables se muestra en la siguiente tabla:

8
Descripción Detallada de las Variables Estudiadas
Aspecto Variable Naturaleza Tipo Posibles
Respuestas
No Aplica Gravedad
Instantánea
Dependiente Nominal ❑ Fatal
❑ No fatal
Víctima Edad Independiente Nominal ❑ Infancia
❑ Niñez
❑ Preadolescencia
❑ Adolescencia
Víctima Género Independiente Nominal ❑ Masculino
❑ Femenino
Conductor Edad Independiente Continua ❑ 18 años
❑ 19 años
❑ ...
Conductor Género Independiente Nominal ❑ Masculino
❑ Femenino
Conductor Condición Portaba
la Licencia
Independiente Nominal ❑ Sí
❑ No
Conductor Categoría Licencia
de Conducción
Independiente Nominal ❑ Categoría 2
❑ Categoría 3
❑ Categoría 4
❑ Categoría 5
❑ Categoría 6
❑ Categoría 7
❑ Categoría 8
❑ Categoría 9
❑ Categoría 10
Conductor Restricción de la
Licencia
Independiente Nominal ❑ Conducir con lentes
❑ No puede conducir de
noche
❑ Menor de 18 años
❑ Conducir diseño
especial de vehículo
❑ Conducir con aparato
ortopédico
❑ No puede conducir
conjunto de vehículo
❑ Sin Restricción
Conductor Condición de
Beodez
❑ No
Conductor Condición
Conductor-
propietario
❑ No
Ambiente Hora del Atropello Independiente Nominal ❑ 0 a.m.
❑ 1 a.m.
❑ …
Ambiente Día del Atropello Independiente Nominal ❑ Lunes
❑ Martes
❑ Miércoles
❑ Jueves
❑ Viernes
❑ Sábado
❑ Domingo

9
Respuestas
Ambiente Mes cuando
ocurrió el
Atropello
Independiente Nominal ❑ Enero
❑ Febrero
❑ Marzo
❑ Abril
❑ Mayo
❑ Junio
❑ Julio
❑ Agosto
❑ Septiembre
❑ Noviembre
❑ Diciembre
Ambiente Sector donde
ocurrió el
Atropello
Independiente Nominal ❑ Residencial
❑ Industrial
❑ Comercial
Ambiente Zona donde
ocurrió el
Atropello
Independiente Nominal ❑ Escolar
❑ Militar
❑ Deportiva
Ambiente Estado del
Tiempo
Independiente Nominal ❑ Normal
❑ Lluvia
❑ Viento
❑ Niebla
Infraestructura Diseño de la vía Independiente Nominal ❑ Tramo de vía
❑ Intersección
❑ Vía Peatonal
❑ Paso Elevado
❑ Paso Inferior
❑ Paso a Nivel
❑ Glorieta
❑ Puente
❑ Ciclo-Vía
❑ Lote o Predio
Infraestructura Número de
Calzadas
Independiente Nominal ❑ Una
❑ Dos
❑ Tres
❑ Cuatro
❑ Variable
Infraestructura Utilización de la
Vía
Independiente Nominal ❑ Un sentido
❑ Doble sentido
❑ Reversible
❑ Ciclo-vía
Infraestructura Número de
Carriles de la Vía
Independiente Nominal ❑ Uno
❑ Dos
❑ Tres
❑ Cuatro
❑ Variable
Infraestructura Material del
Pavimento
Independiente Nominal ❑ Asfalto
❑ Concreto
❑ Afirmado
❑ Tierra

10
Respuestas
Infraestructura Estado de la Vía Independiente Nominal ❑ Bueno
❑ Con Huecos
❑ En Reparación
❑ Hundimientos
❑ Derrumbes
❑ Parcheo
❑ Rizado
❑ Inundada
Infraestructura Condición de
Visibilidad
Independiente Nominal ❑ Vehículo
Estacionado
❑ Árbol,
Vegetación
❑ Construcción
❑ Avisos, Vallas
❑ Caseta
❑ Poste
Infraestructura Condición Física
de la Vía
Independiente Nominal ❑ Seca
❑ Húmeda
❑ Material Suelto
❑ Aceite
Vehículo Modelo del
Vehículo
Involucrado en el
Atropello
Independiente Nominal ❑ De 1975 a 1979
❑ De 1980 a 1984
❑ De 1985 a 1989
❑ De 1990 a 1994
❑ De 1995 en
adelante
Vehículo Tipo de Vehículo Independiente Nominal ❑ Automóvil
❑ Bus
❑ Buseta
❑ Camión
❑ Camioneta
❑ Campero
❑ Microbús
❑ Moto
❑ Otro
Vehículo Tipo de Servicio Independiente Nominal ❑ Oficial
❑ Particular
❑ Público
❑ Diplomático
Vehículo Defecto del
Vehículo
Independiente Nominal ❑ Frenos
❑ Dirección
❑ Llantas
❑ Luces

11
En el desarrollo de los modelos se utilizó la prueba de bondad de ajuste para
determinar si el modelo representa adecuadamente la función estudiada y
pruebas de significancia para evaluar la pertinencia en el modelo de los
variables incluidas.
Los niveles de significancia utilizados para evaluar la bondad de ajuste de los
modelos fue de 25% y para las pruebas de hipótesis sobre los parámetros del
modelos 5%.
Las tablas de contingencia construidas para suministrar los datos a los modelos
fueron recalculadas agregando +0.5 cuando existían celdas cero.
La función respuesta estudiada fue tipo Logit dado que se trataba de
proporciones extremas – la probabilidad de ser muerto en un atropello en
función de cualquiera de las variables que componen los aspectos es
extremadamente baja- y además el monitoreo arrojó que la fatalidad era un
componente estable de la gravedad instantánea en el periodo de análisis.
La metodología de estimación utiliza mínimos cuadrados ponderados, lo cual
permite darle un mayor peso a las proporciones que presentan menor
variabilidad y trabajar tablas de contingencia multi-dimensionales que resultan
de la tabulación cruzada de variables independientes categóricas y la variable
respuesta de carácter categórica dicotómica.
Se utilizó el modelo lineal general como una superficie de respuesta lo cual
permitió optimizar la función y encontrar la combinación del espacio de factores
que maximiza y minimiza la respuesta.

12
IV. RESULTADOS Y CONCLUSIONES
A. Modelo para el Aspecto Conductor
El problema estudiado fue establecer si la razón de que un menor sea herido
en lugar de muerto en un atropello se podía explicar en función de las
siguientes variables atribuibles al conductor implicado en el accidente: la
condición portaba la licencia y la categoría de la licencia.
El monitoreo de la información de los dos años de estudio y múltiples ejercicios
de ajuste de modelos sugieren esta respuesta y estas variables independientes
como la más indicadas.
Estas tres variables se combinan y producen una tabla de tres dimensiones de
tamaño 2X9X2 y se interpreta como una respuesta y dos factores, a
continuación, se muestra la tabla respectiva:
Variables Factor asociadas al Conductor Gravedad Instantánea del Accidente
1998-1997
Portaba la
Licencia
Categoría de la
Licencia
Muerto Herido
❑ Sí ❑ Categoría 1
❑ Categoría 2
❑ Categoría 3
❑ Categoría 4
❑ Categoría 5
❑ Categoría 6
❑ Categoría 8
❑ Categoría 9
❑ Categoría 10
0
4
1
12
49
8
0
0
0
1
343
85
667
1.232
204
1
2
1
❑ No ❑ Categoría 1
❑ Categoría 2
❑ Categoría 3
❑ Categoría 4
❑ Categoría 5
❑ Categoría 6
❑ Categoría 8
❑ Categoría 9
❑ Categoría 10
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0
1
3
0
0
0
1
La variable respuesta objeto de estudio es la razón de que un menor sea herido
en lugar de que fallezca en el sistema de tráfico de Bogotá, la cual corresponde
a un modelo Logit.

13
Los parámetros estimados fueron:
0: Efecto medio
1: Efecto diferencial para la condición portaba la licencia
2: Efecto diferencial para la licencia de categoría 1
El efecto medio es la razón de que un menor peatón sea herido en lugar de
muerto en un atropello, sin considerar las variables categoría de la licencia y
portaba la licencia.
A continuación, mostramos las principales estadísticas utilizadas para evaluar
los modelos propuestos:

14
Respuesta
Estudiada
Tipo de
Modelo
Hipótesis Planteada X2
Grados de
Libertad
Logit Efectos
Principales
F=X*
0=0
Efecto medio
1=0
Efecto diferencial para la
condición portaba la licencia
2=0
categoría 1
3=0
categoría 2
4=0
categoría 3
5=0
categoría 4
6=0
categoría 5
7=0
categoría 6
8=0
categoría 8
10=0
categoría 9
2 - 1=0
Diferencia entre el efecto
diferencial para la categoría
1 y 2
3- 2=0
2 y 3
4- 3=0
3 y 4
2.92*
10.34*
16.66*
8.70*
10.01*
9.09*
8
1
8
2
2
2

15
Respuesta
Estudiada
Tipo de
Modelo
Grados de
Libertad
5 - 4=0
4 y 5
6 - 5=0
5 y 6
7- 8=0
7 y 8
8- 9=0
8 y 9
8.72*
1.34
1.52*
2.56
2
2
2
2
Se concluyó:
❑ El modelo propuesto represente adecuadamente los datos.
❑ Los factores principales atribuibles al conductor y que explica la
gravedad instantánea de la accidentalidad peatonal infantil son la
categoría de la licencia y la condición portaban la licencia.
❑ La razón de que un menor en calidad de peatón sea herido en lugar de
que fallezca en un accidente de tráfico en Bogotá es de:
o 5 a 1 para conductores implicados que portan la licencia y cuya
licencia es de categoría primera
licencia es de categoría segunda
licencia es de categoría tercera
licencia es de categoría cuarta
licencia es de categoría quinta

16
licencia es de categoría sexta
licencia es de categoría octava
licencia es de categoría novena
o 9 a 1 para conductores implicados que no portan la licencia y
cuya licencia es de categoría primera
cuya licencia es de categoría segunda
cuya licencia es de categoría tercera
cuya licencia es de categoría cuarta
cuya licencia es de categoría quinta
cuya licencia es de categoría sexta
cuya licencia es de categoría octava
cuya licencia es de categoría novena
5
73
43
52
25
23
5
6
9
0 20 40 60 80
(No. niños heridos/No. niños muertos)
Portaba licencia, C 1
Resultados del Modelo para el Aspecto
Conductor

17
❑ La razón de que un menor sea herido en lugar de que fallezca en un
accidente de tránsito en calidad de peatón es de 6 a 1 cuando no
consideramos las variables portaba la licencia y categoría de la licencia.
❑ Los efectos diferenciales son:
o para portaba la licencia (2.90)
o para licencia de categoría primera (0.27)
o para licencia de categoría segunda (4.33)
o para licencia de categoría tercera (2.58)
o para licencia de categoría cuarta (3.12)
o para licencia de categoría quinta (1.50)
o para licencia de categoría sexta (1.39)
o para licencia de categoría octava (0.27)
o para licencia de categoría novena (0.36)
o para licencia de categoría décima (-13.82)
❑ Con el resto de las variables independientes asociadas al aspecto
conductor no fue posible construir modelos adecuados.
❑ Esta función Logit se maximiza para conductores que portan la licencia
y cuya licencia de conducción es de categoría segunda y se minimiza
para conductores que no portan la licencia, cuya licencia de conducción
es de categoría 1, 8, 9 o 10.
❑ Estadísticamente se comprobó que los efectos diferenciales para las
categorías 5, 6 ,8 y 9 son iguales.
C. Modelo para el Aspecto Infraestructura
1
9
5
6
3
3
1
1
1
0 2 4 6 8 10
No portaba licencia, C 1
Conductor -Continuación-

18
en lugar de muerto en un atropello se podía explicar en función del diseño y el
estado de mantenimiento de la vía donde se presentaba el atropello.
Las variables diseño, estado de mantenimiento y gravedad instantánea del
atropello se combinan y producen una tabla de tres dimensiones de tamaño
8X2X2 y se interpreta como una respuesta y dos factores, a continuación, se
muestra la tabla de contingencia respectiva:
Diseño Estado de
Mantenimiento
Gravedad Instantánea del Atropello
1998-1997
Herido Muerto
Tramo de Vía
Bueno 66 2.381
Con problemas 11 248
Intersección
Bueno 4 189
Con problemas 0 24
Vía Peatonal
Bueno 0 3
Con problemas 0 0
Paso Elevado
Bueno 1 6
Con problemas 0 0
Paso Inferior Bueno 0 3
Con problemas 0 0
Glorieta
Bueno 0 2
Con problemas 0 0
Puente
Bueno 0 2
Con problemas 0 0
Lote o Predio
Bueno 0 11
Con problemas 1 3
a un modelo Logit.

19
0: Efecto medio
1: Efecto diferencial para tramo de vía
2: Efecto diferencial para intersección
3: Efecto diferencial para vía peatonal
4: Efecto diferencial para paso elevado
5: Efecto diferencial para paso inferior
6: Efecto diferencial para glorieta
7: Efecto diferencial para puente
8: Efecto diferencial para estado de mantenimiento bueno
El efecto medio es la razón de que un menor peatón sea herido en lugar de que
muera en un atropello, sin considerar el diseño y estado de mantenimiento de
la infraestructura donde ocurre el atropello.
el modelo propuesto:

20
Respuesta
Estudiada
Tipo de
Modelo
Grados de
Libertad
Logit Efectos
Principales
F=X*
0=0
Efecto medio
1=0
Efecto diferencial para
tramo vial
2=0
intersección
3=0
Efecto diferencial para vía
peatonal
4=0
Efecto diferencial para paso
elevado
5=0
Efecto diferencial para paso
inferior
6=0
glorieta
7=0
puente
8=0
Efecto diferencial para vía
en buen estado
1=0 y 2=0
para tramo e intersección
2=0 y 3=0
para intersección y vía
peatonal
3=0 y 4=0
para vía peatonal y paso
elevado
4=0 y 5=0
para paso elevado y paso
inferior
2.32*
23.44*
4.28*
21.40*
11.81*
1.21
1.21
7
7
1
2
2
2
2

21
Respuesta
Estudiada
Tipo de
Modelo
Grados de
Libertad
5=0 y 6=0
para paso inferior y glorieta
6=0 y 7=0
para glorieta y puente
0.92
1.23
2
2
Se concluyó:
❑ El modelo Logit propuesto representa adecuadamente los datos.
❑ Los factores principales que explican la gravedad instantánea de la
accidentalidad peatonal infantil son el diseño y el estado de
mantenimiento de estos del lugar en donde ocurre el atropello. Es así
como la razón de que un menor en calidad de peatón sea herido en
lugar de que fallezca en un accidente de tráfico en Bogotá es de:
o 36 a 1 en tramos en buen estado de mantenimiento
o 20 a 1 en tramos en mal estado de mantenimiento
o 46 a 1 en intersección en buen estado de mantenimiento
o 24 a 1 en intersección en mal estado de mantenimiento
o 4 a 1 en vías peatonales en buen estado de mantenimiento
o 2 a 1 en vías peatonales en mal estado de mantenimiento
o 4 a 1 en pasos elevados en buen estado de mantenimiento
o 2 a 1 en pasos elevados en mal estado de mantenimiento
o 4 a 1 en pasos inferiores en buen estado de mantenimiento
o 2 a 1 en pasos inferiores en mal estado de mantenimiento
o 4 a 1 en glorietas en buen estado de mantenimiento
o 2 a 1 en glorietas en mal estado de mantenimiento
o 3 a 1 en puentes en buen estado de mantenimiento

22
o 2 a 1 en puentes en mal estado de mantenimiento
consideramos el diseño y el estado de mantenimiento de estos.
❑ Los efectos diferenciales son:
o Para tramo (4.85)
o Para intersección (6.05)
o Para vía peatonal (0.58)
o Para paso elevado (0.50)
o Para paso inferior (0.58)
o Para glorieta (0.46)
o Para puente (0.46)
o Para vía en buen estado de mantenimiento (1.37)
36
20
46
24
4
2
4
2
0 10 20 30 40 50
(No. niños heridos / No. niños muertos)
Tramo - vía en buen estado
Intersección - vía en buen estado
Vía peatonal - vía en buen estado
Paso elevado - vía en buen estado
Infraestructura
4
2
3
2
3
2
7
4
0 2 4 6 8
Paso inferior - vía en buen estado
Glorieta - vía en buen estado
Puente - vía en buen estado
Lote o Predio - vía en buen estado
Infraestructura (Continuación)

23
❑ La gravedad instantánea de la accidentalidad peatonal infantil no es
modelable con el resto de las variables asociadas al aspecto
infraestructura.
❑ Esta función Logit se maximiza en las intersecciones en buen estado y
se minimiza en los pasos elevados, glorietas y puentes en mal estado,
❑ Estadísticamente se comprobó que el efecto para tramo, intersección y
vía peatonal son diferentes entre sí.
D. Modelos para el Aspecto Vehículo
en lugar de muerto en un atropello se podía explicar en función de las
siguientes dos variables atribuibles al vehículo involucrado en el accidente: el
modelo del vehículo y el tipo de vehículo. A continuación, se describen
detalladamente las variables utilizadas en la construcción de los modelos.
Nombre de la
Variable Tipo
Escala de
Medición
Categorías
Modelo del
vehículo
Variable Factor Nominal ❑ Del 75-79
❑ Del 80-84
❑ Del 85-89
❑ Del 90-94
❑ Del 95 en
adelante
Tipo de vehículo Variable Factor Nominal ❑ Automóvil
❑ Bus
❑ Buseta
❑ Camión
❑ Camioneta
❑ Campero
❑ Microbús
❑ Moto
❑ Otro
Gravedad
instantánea del
accidente
Variable
Respuesta
Nominal ❑ Herido
❑ Muerto
El monitoreo de la información de los dos años de estudio sugiere esta
respuesta y estas variables independientes como la más indicadas.

24
Estas tres variables se combinan y producen una tabla de tres dimensiones de
tamaño 5X9X2 y se interpreta como una respuesta y dos factores, a
continuación, se muestra la tabla respectiva

25
Variables factor asociadas al
Vehículo
Gravedad Instantánea del Accidente
1998-1997
Modelo Tipo Muerto Herido
❑ Del 75-79 ❑ Automóvil
❑ Bus
❑ Buseta
❑ Camión
❑ Camioneta
❑ Campero
❑ Microbús
❑ Moto
❑ Otro
2
4
1
2
5
0
0
0
0
88
48
31
22
58
18
6
22
8
❑ Bus
❑ Buseta
❑ Camión
❑ Camioneta
❑ Campero
❑ Microbús
❑ Moto
❑ Otro
1
4
1
2
3
3
0
0
0
146
23
53
10
58
23
10
39
6
❑ Bus
❑ Buseta
❑ Camión
❑ Camioneta
❑ Campero
❑ Microbús
❑ Moto
❑ Otro
2
2
0
1
0
0
0
1
0
233
15
6
4
46
20
4
30
0
❑ Bus
❑ Buseta
❑ Camión
❑ Camioneta
❑ Campero
❑ Microbús
❑ Moto
❑ Otro
5
6
0
1
1
0
2
0
1
285
100
13
16
66
29
64
95
7
❑ Del 95 en
adelante
❑ Automóvil
❑ Bus
❑ Buseta
❑ Camión
❑ Camioneta
❑ Campero
❑ Microbús
❑ Moto
❑ Otro
2
0
0
1
3
1
0
3
0
246
14
17
24
106
30
44
245
6

26
a un modelo Logit.
0: Efecto medio
1: Efecto diferencial para vehículos cuyo modelo es de 1975 al 1979
2: Efecto diferencial para vehículos cuyo modelo es del 1980 al 1984
5: Efecto diferencial para automóvil
6: Efecto diferencial para bus
7: Efecto diferencial para buseta
8: Efecto diferencial para camión
9: Efecto diferencial para camioneta
10: Efecto diferencial para campero
11: Efecto diferencial para microbús
12: Efecto diferencial para moto
El efecto medio es la razón de que un menor peatón sea herido en lugar de
muerto en un atropello, sin considerar las variables modelo y tipo de vehículo
involucrado en el accidente.

27
Respuesta
Estudiada
Tipo de
Modelo
Grados de
Libertad
Logit Efectos
Principales
F=X*
0=0
Efecto medio
1=0
modelo 75-79
2=0
modelo 80-84
3=0
modelo 85-89
4=0
modelo 90-94
5=0
automóvil
6=0
Efecto diferencial para bus
7=0
buseta
8=0
camión
9=0
camioneta
10=0
campero
11=0
microbús
11=0
Efecto diferencial para moto
16.29*
7.36*
38.90*
32
4
8
Se concluyó:
❑ El modelo Logit propuesto represente adecuadamente los datos.

28
❑ Los factores principales atribuibles al vehículo que explican la
gravedad instantánea de la accidentalidad peatonal infantil son el
modelo del vehículo y el tipo de vehículo.
❑ La razón de que un menor en calidad de peatón sea herido en lugar de
que fallezca en un accidente de tráfico en Bogotá es de:
o 100 a 1 para vehículos implicados cuyo modelo es superior a
1994 y son de tipo automóvil
o 77 a 1 vehículos implicados cuyo modelo es superior a 1994 y
son de tipo moto
o 76 a 1 vehículos implicados cuyo modelo es de 1990 a 1994 y
son de tipo automóvil
son de tipo moto
o 49 a 1 vehículos implicados cuyo modelo es superior 1994 y son
de tipo buseta
son de tipo buseta
son de tipo moto
o ...
consideramos las variables modelo y tipo de vehículo.
❑ Los efectos diferenciales en escala logarítmica son:
o para modelos 75 a 79 (0.81)
77
76
58
49
48
47
44
37
37
0 20 40 60 80 100
Modelo 95 y automovil
Modelo 95 y buseta
Modelo 90 y buseta
Los Diez Primeros Resultados del Modelo
para el Aspecto Vehículo

29
o para modelos superiores al 94 (-3.60)
o para automóviles (3.22)
o para buses (0.57)
o para busetas (1.57)
o para camiones (0.41)
o para camionetas (1.05)
o para camperos (0.79)
o para microbús (1.16)
o para motos (2.45)
o para otro tipo de vehículos (-11.22)
❑ Con el resto de las variables independientes asociadas al aspecto
vehículo no se pudieron ajustar modelos adecuadamente.
❑ Esta función Logit se maximiza para vehículos cuyo modelo es
superior a 1994 y de tipo automóvil y se minimiza para vehículos
cuyo modelo está comprendido entre 1980 y 1984 y de tipo otro.
E. Modelo para el Aspecto Victima
en lugar de muerto en un atropello se podía explicar en función de la
combinación de los grupos de edad de los niños y del género de estos.
La edad de los niños se reclasifico en infancia (niños de 1 y 2 años), niñez
(menores cuya edad está comprendida entre 3 y 6 años), preadolescencia
(niños cuya edad varía entre 7 y 12 años) y adolescencia (menores cuya edad
es superior a 12 años).
Las variables edad, género y gravedad instantánea del atropello se combinan y
producen una tabla de tres dimensiones de tamaño 4X2X2 y se interpreta como
una respuesta y dos factores, a continuación, se muestra la tabla de
contingencia respectiva:

30
Grupo de Edad Género
1998-1997
Herido Muerto
Infancia
Niño 130 9
Niña 97 8
Niñez
Niño 552 20
Niña 342 13
Preadolescencia
Niño 976 20
Niña 635 9
Adolescencia
Niño 237 8
Niña 220 4
a un modelo Logit.
0: Efecto medio
1: Efecto diferencial para la Infancia
2: Efecto diferencial para la Niñez
3: Efecto diferencial para la Preadolescencia
4: Efecto diferencial para Niños
muera en un atropello, sin considerar el grupo de edad al que pertenece y el
género de este.

31
Respuesta
Estudiada
Tipo de
Modelo
Grados de
Libertad
Logit Efectos
Principales
Reducido
F=X*
0=0
Efecto medio
1=0
Infancia
2=0
Niñez
3=0
Preadolescencia
4=0
Niños
F=X*
0=0
Efecto medio
1=0
Infancia
2=0
Niñez
3=0
Preadolescencia
1=0 y 2=0
para infancia y niñez
2=0 y 3=0
para niñez y
preadolescencia
1.58*
21.80*
0.39
NA.
21.96*
16.71*
12.83*
3
3
1
NA.
3
2
2
Se concluyó:
❑ El mejor modelo que representa los datos es el modelo Logit reducido.

32
❑ El factor principal que explica la gravedad instantánea de la
accidentalidad peatonal infantil es la edad. Es así como la razón de que
un menor en calidad de peatón sea herido en lugar de que fallezca en un
accidente de tráfico en Bogotá es de:
o 13 a 1 en la infancia
o 27 a 1 en la niñez
o 56 a 1 en la preadolescencia
o 38 a 1 en la adolescencia
consideramos los grupos de edad.
❑ Los efectos diferenciales por grupo de edad son:
o en la infancia (0.45)
o en la niñez (0.91)
o en la preadolescencia (1.88)
o en la adolescencia (–3.24)
❑ La gravedad instantánea de la accidentalidad peatonal infantil no está
asociada al género del menor.
❑ Esta función Logit se maximiza en la preadolescencia y se minimiza en
la infancia.
❑ Estadísticamente se comprobó que todos los efectos diferenciales son
diferentes entre sí.
13
27
56
38
0 10 20 30 40 50 60
(No. niños heridos/ No. niños muertos)
Infancia
Niñez
Preadolescencia
Adolescencia
Víctima

33
F. Modelo para el Aspecto Ambiental
en lugar de muerto en un atropello se podía explicar en función de la
combinación de las distintas zonas donde se presentaron los atropellos y del
horario de ocurrencia.
La variable horaria de ocurrencia de los atropellos registra dichos eventos
según horario diurno o nocturno.
Las variables zona, horario y gravedad instantánea del atropello se combinan y
producen una tabla de tres dimensiones de tamaño 4X2X2 y se interpreta como
una respuesta y dos factores, a continuación, se muestra la tabla de
contingencia respectiva:
Zona Horario
1998-1997
Herido Muerto
Residencial
Diurno 6 175
Nocturno 0 31
Industrial
Diurno 0 30
Nocturno 0 6
Comercial
Diurno 2 56
Nocturno 1 12
Otra
Diurno 60 2.249
Nocturno 22 632
a un modelo Logit.
0: Efecto medio
1: Efecto diferencial para la Zona Residencial
2: Efecto diferencial para la Zona Industrial
3: Efecto diferencial para la zona Comercial
4: Efecto diferencial para el horario Diurno

34
muera en un atropello, sin considerar la zona y el horario de ocurrencia del
accidente.
Respuesta
Estudiada
Tipo de
Modelo
Grados de
Libertad
Logit Efectos
Principales
F=X*
0=0
Efecto medio
1=0
Zona Residencial
2=0
Zona Industrial
3=0
Zona Comercial
4=0
Efecto diferencial para el
Horario Diurno
1.40*
2.30
1.60
3
3
1
Se concluyó:
❑ Los datos se pueden representar mediante un modelo Logit. Pero las
variables independientes, zona y horario, no son significativas
estadísticamente y por lo tanto se deben excluir del mismo.

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