Примеры значения источников ошибок для результатов исследований

Исследования влияния мероприятий по повышению безопасности дорожного движения на происшествия могут прийти к различным результатам, независимо от того, насколько хорошо исследованиям удалось контролировать ранее упомянутые источники ошибок. В этом разделе приводятся некоторые примеры этого.

Пример 1. Систематические погрешности измерения данных о происшествиях.

Как известно, одной из мероприятий, существенно снижающих количество ранений, являются ремни безопасности. На результаты исследований влияния ремней безопасности на ранения в ДТП, могут оказывать существенное влияние надежность сведений о применении ремней при различных степенях тяжести ранений. Лица, не получившие ранения или получившие легкое ранение, часто оставляют автомобиль до того, как полиция прибудет на место происшествия. Когда полицейские спрашивают о том, применялись ли ремни безопасности или нет, ряд пострадавших, не применявших ремни безопасности, отвечают, что применяли, чтобы избежать конфликта с полицией. Таким образом, применение ремней безопасности может быть систематически преувеличенным среди непострадавших или получивших легкие ранения участников ДТП.

Исследование, посвященное этому источнику ошибок, проведено Dean, Reading и Nechodom (1995). В табл. G.5.2 представлены результаты исследования с контролем и без контроля возможного преувеличения применения ремней безопасности при происшествиях. Dean, Reading и Nechodom рассчитали предполагаемое правильное применение ремней безопасности при происшествиях, основываясь на сведениях о применении ремней безопасности при ДТП на предположении правильности указания данных о применении ремней безопасности среди погибших. Нет никаких сомнений в том, что это указывает на реальную проблему, которая может иметь большое значение для расчетного влияния ремней безопасности, снижающих число ранений.

Таблица G.5.2. Расчетное влияние ремней безопасности на вероятность ранений различной тяжести при происшествиях в зависимости от контроля преувеличения применения ремней безопасности на происшествия. Источник: Dean, Reading, Nechodom, 1995

Пример 2. Контроль различных источников ошибок в исследованиях об улучшении участков с большим количеством происшествий.

Улучшение участков дорог с большим количеством происшествий на сети дорог всегда считалось эффективным способом предотвращения происшествий. Однако Elvik (1997А) показал, что результаты исследований улучшения участков с большим количеством происшествий сильно зависят от того, какие источники ошибок контролируются. На рис. G.5.1 приведены результаты исследования Elvik. Рисунок показывает, каким образом сокращение количества происшествий, приписываемое мероприятию, изменяется в зависимости от того, какие факторы контролировались в исследовании.

В исследованиях, не контролировавших какиелибо источники ошибок, рассчитали сокращение количества происшествий с травматизмом в результате улучшения мест с большим количеством происшествий равным 55%. В исследованиях, контролировавших различные источники ошибок, расчетное влияние мероприятия было намного меньше. При контроле общих тенденций, эффекта регрессии и миграции происшествий влияние мероприятий не проявлялось.

Рис. G.5.1. Взаимосвязь между контролировавшимися факторами и расчетным влиянием улучшения участков дороги с большим количеством происшествий в исследованиях "до" и "после". Источник: Elvik, 1997А

Рассмотрим поближе, что означают различные источники ошибок, указанные на рис. G.5.1, и каким образом они могут повлиять на результаты исследования. Под общими тенденциями изменения количества происшествий понимается длительное развитие в направлении увеличения или уменьшения количества происшествий в широком диапазоне. На рис. G.5.2 показан пример такого развития. На рисунке показано изменение во времени риска происшествий для грузовых автомобилей и автопоездов в США.

Рис. G.5.2. Долгосрочное развитие величины риска ДТП с грузовыми автомобилями и автопоездами в США. Темные точки - до дерегулирования. Светлые точки - после дерегулирования. Источник: Phillips og McCutchen, 1991

Наблюдалась четкая тенденция сокращения по годам до дерегулирования производства грузовых автомашин в США. Кривая на рис. G.5.2 показывает продолжение этого развития до периода после дерегулирования. Сравнив точки, показывающие риск происшествий после дерегулирования (светлые точки), с кривой, можно оценить влияние дерегулирования на количество происшествий и контролируемое долгосрочное развитие риска происшествий.

Когда мера по повышению безопасности дорожного движения вводится, потому что заранее регистрируется ненормально большое количество происшествий (как в специальных местах с большим количеством происшествий), количество происшествий может сократиться, хотя мера не имеет никакого влияния на происшествия. Этот феномен называется эффектом регресса. Он возникает, потому что ненормально высокое количество происшествий частично или полностью может быть вызвано случайным изменением. О его значении можно показать на примере. Пример взят из исследования улучшения мест с большим количеством происшествий в Норвегии (Christensen, 1988).

На рис. G.5.3 показано количество зарегистрированных полицией ДТП на место в год до и после улучшения мест с особо большим количеством происшествий на государственных дорогах Норвегии. Показаны также соответствующие цифры для групп участков с происшествиями, которые не перестривались.

Рис. G.5.3. Количество ДТП в год на улучшенных и неулучшенных участках государственных дорог с особо большим количеством происшествий. Источник: Christensen, 1988

На участках, которые были улучшены, количество происшествий сократилось с 1,42 до 0,64 на каждом участке в год, т.е. приблизительно на 55%. Можно ли все сокращения отнести за счет улучшения опасного участка дороги? На это указывает количество ДТП на участках, которые не улучшались. Там сокращение количества происшествий на одном участке в год изменялось с 1,28 до 0,88, т.е. сокращение на 31%, хотя участок не улучшался. Конечно, нельзя быть уверенным в том, что на улучшенных участках происходило бы точно такое же количество происшествий, если бы их не улучшали. Но то, что было бы определенное сокращение количества происшествий и без осуществления мероприятия, очевидно.

Миграция происшествий обозначает тенденцию перемещения количества происшествий с участков, которые улучшены, на другие участки сети дорог как результат улучшения. Чистое влияние мероприятия может тогда состоять в перемещении происшествий из одного места в другое, при этом общее количество происшествий не сокращается. Например, можно представить, что неожиданная кривая в плане будет спрямлена. Количество происшествий на кривой сократится, но возможно появится другая кривая, еще более неожиданная для участников дорожного движения, чем прежняя.

Миграция происшествий исследована довольно мало и отсутствуют хорошо обоснованные объяснения этому феномену (Elvik, 1997A). Поэтому лишь очень немногое известно, насколько широко распространено это явление и что может привести к нему. Примером исследования, в котором установили миграцию происшествий и ее значение для результатов исследования, может служить работа Mountain и Fawaz (1992). В табл. G.5.3 представлены результаты этого исследования.

Таблица G.5.3. Влияния улучшения участков дорог с большим количеством ДТП на миграцию происшествий. Источник: Mountain и Fawaz, 1992

На участках концентрации ДТП количество происшествий сократилось на 18%. На прилегающих участках на расстоянии до 500 м количество происшествий увеличилось на 19%. Если всю зону рассматривать как одно целое, количество происшествий осталось неизменным. Если бы исследовали только улучшенные места происшествий, то этого влияния не обнаружили бы и, возможно, пришли бы к ошибочному выводу о том, что мероприятие сократило количество происшествий на 18%. В этом исследовании контролировали эффект регрессии и общие тенденции изменения ДТП. Поэтому увеличение количества происшествий на прилегающих местах нельзя отнести за счет таких соображений.

Пример 3. Ошибочные выводы о взаимосвязи между изменениями скорости и изменениями количества происшествий.

Признаком того, что имеется причинная взаимосвязь между мероприятием и количеством происшествий, является то, что находят так называемую взаимосвязь "доза - реакция" между мероприятием и изменением количества ДТП. Например, TRL (Webster og Mackie, 1996) установила взаимосвязь между тем, к какому сокращению числа ДТП приводит мероприятие, снижающее ограничение скорости в местах застройки, и тем, какое сокращение количества происшествий отмечается на этих участках. Эта взаимосвязь представлена на рис. G.5.4 в виде прямой линии на графике.

Рис. G.5.4 показывает также кривую, которая лучше представляет взаимосвязь между изменениями скорости и изменениями количества происшествий. Кривая представляет собой полином второй степени. Эта кривая не приводит к нелогичным оценкам сокращения происшествий более чем на 100%, как кривая, которую исследователи TRL приспособили к материалу данных. С другой стороны, увеличение количества происшествий, когда скорость не снижалась, показывает нечто, что может показаться нелогичным результатом. Проблема заключается в том, что пункты данных настолько ненадежны, что добавление к ним любой другой кривой будет также очень ненадежным.

Рис. G.5.4. Зависимость между снижением ограничения скорости (миль в час) и сокращением количества происшествий при введении мероприятия, снижающего скорость, в населенном пункте.
Источник: Webster и Mackie, 1996

Этот пример показывает, что такие результаты могут увести в сторону, если ошибочно определяется форма взаимосвязи между мероприятием и изменением количества происшествий. Традиционно применяли прямолинейные зависимости потому, что они являются самыми простыми. Однако часто взаимосвязь между дозой (мероприятием) и реакцией (изменениями количества происшествий) не является прямолинейной. Другой проблемой при применении криволинейных зависимостей, как это сделали исследователи TRL, является отсутствие достаточного количества происшествий и поэтому результаты очень ненадежны. Например, TRL брали сокращение количества происшествий на 100% на четырех участках дорог. Однако очень маловероятно, что действительное сокращение количества происшествий составляет 100%. Еще не разработано мероприятие по повышению безопасности дорожного движения, которое гарантировало бы, что происшествия в будущем не произойдут. Поэтому действительное сокращение количества происшествий обязательно должно быть меньше 100%.

Пример 4. Двусмысленное толкование причины ДТП.

Обычной методикой измерения влияний мероприятий по повышению безопасности дорожного движения является сравнение уровня риска в группе (участки, водители, транспортные средства), в которой осуществлено мероприятие, с уровнем риска в группе, в которой мероприятие не осуществлялось. Если нельзя установить четкого направления причинной связи между уровнем риска и мероприятием, влияние которого хотят оценить, то такая методика может привести к получению абсурдных результатов. Примером этого может служить взаимосвязь между предельными скоростями на государственной дороге и риском происшествий на дорогах. В период 1977-80 гг. Muskaug (1985) установил взаимосвязь между ограничением скорости и количеством происшествий с травматизмом на миллион авт-км (см. табл. G.5.4)

Таблица G.5.4. Взаимосвязь между ограничением скорости на государственных дорогах и риском происшествий на дорогах в период 1977-80 гг. Источник: Muskaug, 1985

Табл. G.5.4 показывает, что чем выше предельная скорость, тем меньше уровень риска. Однако это, конечно, не означает, что было бы желательно сократить уровень риска с 0,55 до 0,25 происшествий с травматизмом на миллион авт-км пробега за счет увеличения скорости с 50 до 80 км/ч в густонаселенной местности. Существенным основанием того, что предельная скорость является ниже в густонаселенной местности, чем в малонаселенной местности, является как раз то, что уровень риска выше в густонаселенной местности. Другими словами, именно уровень риска является причиной осуществления мероприятия, а не мероприятие является причиной наблюдаемого уровня риска.

Взаимосвязи во многих случаях являются значительно более утонченными, чем в этом примере. Пример был выбран потому, что здесь, очевидно, придут к ошибочному заключению, если говорят, что уровень риска уменьшится при увеличении ограничения скорости. Трудно сделать надежные выводы на основе исследований с двусмысленным толкованием причины ДТП.

5.5. Как требования эффективных исследований использовались в Справочнике по безопасности дорожного движения

Приведенные выше примеры показывают, что слабости методики проведения исследований влияния мероприятий по повышению безопасности дорожного движения на количество происшествий или ранений могут иметь существенное значение для результатов исследований. Это представляет собой проблему. Поскольку, если мы не можем доверять выполненным исследованиям, то как мы сможем опираться на эти исследования при планировании и осуществлении мероприятий по повышению безопасности дорожного движения? Правильно ли полагаться на результаты исследований, которые, как известно, имеют методологические недостатки? Или мы должны сказать, что нам неизвестно что-либо о влиянии мероприятий, которые представлены в одном или нескольких методически слабых исследованиях? В этом разделе обсуждаются эти вопросы и вопрос о том, как их пытались решить при работе над Справочником по безопасности дорожного движения.

Модель источников изменения результатов исследований