Este documento presenta los resultados de una evaluación del modelo de potencia de la relación entre la velocidad y la seguridad vial. El modelo propone que los efectos de los cambios de velocidad en el número de accidentes y lesiones pueden representarse mediante funciones de potencia. El estudio incluyó un metanálisis sistemático de 175 estudios relevantes para evaluar la validez del modelo. El metanálisis resumió 460 estimaciones de 98 estudios que cumplían los criterios de inclusión. Los resultados apoyaron el modelo de potencia y encontraron

1. Una evaluación del modelo de energía Rune Elvik, Peter Christensen, Astrid Amundsen Informe
TOI 740/2004 El Instituto de Economía del Transporte (TOI) posee los derechos exclusivos para
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autor de Noruega. ISSN 0802-0175 ISBN 82-480-0451-1 Oslo, diciembre de 2004 Prefacio * La
relación entre la velocidad y la seguridad vial es un tema muy controvertido y cargado de
emociones. Este informe investiga los efectos de los cambios de velocidad en el número de
accidentes de tráfico o víctimas de accidentes de tráfico. Se encuentra que la relación entre
velocidad y siniestralidad o accidentados puede ser representada por un conjunto de
funciones de potencia, tal como se postula en el denominado “Modelo de potencia” de la
relación entre velocidad y seguridad vial. El estudio fue financiado por la Administración
Nacional de Carreteras de Suecia y la Administración de Carreteras Públicas de Noruega. El
director del proyecto en la Administración Nacional de Carreteras de Suecia fue primero Jan
Ifver y luego Thomas Lekander. El director del proyecto en la Administración de Carreteras
Públicas de Noruega fue Finn Harald Amundsen. El autor principal de este informe es el
investigador principal Rune Elvik, quien fue gerente de proyecto en el Instituto de Economía
del Transporte. El estadístico de investigación sénior Peter Christensen realizó los metanálisis
presentados en el informe. La geógrafa investigadora Astrid Amundsen recuperó los estudios
utilizados en el informe y codificó los datos utilizados en el estudio. Los comentarios a los
borradores de este informe han sido proporcionados por el profesor (emérito) Ezra Hauer,
Universidad de Toronto, el profesor Richard Allsop, University College London, el profesor
Christer Hydén, Lund Institute of Technology y colegas del Institute of Transport Economics. La
jefa de departamento Marika Kolbenstvedt ha sido responsable del control de calidad formal.
La secretaria Trude Rømming hizo la edición final del manuscrito. Oslo, diciembre de 2004
Instituto de Economía del Transporte Sønneve Ølnes Directora general interina Marika
Kolbenstvedt Jefa de departamento Contenido Resumen Sammendrag 1 Antecedentes e
introducción.................................. .................................................... .1 1.1 Antecedentes
............................................... .................................................... ....1 1.2 Revisiones recientes de
velocidad y siniestralidad.................................. ....................2 1.3 Problemas de investigación
abordados en este informe....................... .............................3 2 El modelo de poder................
.................................................... ..............................4 2.1 El modelo de poder presentado por
Göran Nilsson.......... ...............................4 2.2 El álgebra de potencias ...............
.................................................... ...............6 3 Perspectivas teóricas sobre velocidad y
accidentes ...................... .......................7 3,1A n modelo elemental de la relación entre
velocidad y accidentes.........7 3.2 La relación entre velocidad y gravedad de las
lesiones.................. ...............9 3.3 La relación entre la variación de la velocidad y la seguridad
vial.................... ..11 3.4 Velocidad en contexto: el papel de los factores de
confusión.................................. ..14 4 Amenazas a la validez en los estudios de los impactos de
la velocidad en la seguridad vial...........17 4.1 Tipos de validez y amenazas a la validez...........
.......................................17 4.2 Amenazas a la validez en los estudios que evalúan la Relación
entre velocidad y seguridad vial....................................................
.................................................... ............19 4.2.1 Errores y sesgos en los datos de velocidad
........................... ...............................................19 4.2. 2 Notificación incompleta de accidentes
y cambios en el nivel de notificación de accidentes20 4.2.3 Regresión a la
media................................... .... .................................................... .20 4.2.4 Tendencias a largo

2. plazo en las tasas de accidentes .................................. ..........................22 4.2.5 Cambios
importantes en el volumen de tráfico .................. .................................................... ......22 4.2.6
Control inadecuado de los factores de riesgo que influyen en la ocurrencia de accidentes
...........23 4.3 Control de las amenazas a la validez en varios diseños de estudio .....
..........................26 4.3.1 Diseños de estudio comúnmente empleados ..................
.............................................26 4.3 .2 Formas de introducir medidas que influyan en la
velocidad .................................. ..27 5 Recuperación de estudios, extracción de datos y
evaluación de la calidad de los estudios ...........29 5.1 Búsqueda bibliográfica ............
.................................................... ..........................29 5.2 Criterios de inclusión en el estudio
.................. .................................................... ..........29 5.3 Datos extraídos y codificados para
metanálisis .................................................. ..30 5.4 Ejemplos de casos de extracción de
datos......................................... ....................32 5.4.1 Caso 1: Upchurch 1989..................
.................................................... ............32 5.4.2 Caso 2: Nilsson 2004A..................................
.................................................... .....33 5.5 Evaluación de la calidad del estudio
.................................. .....................................34 5.5.1 Control por regresión a la media
.................................................... ...............35 5.5.2 Tendencias a largo plazo en las tasas de
accidentes .................. ..........................................35 5.5.3 Cambios en el volumen de tráfico
.................................................... ..........................36 5.5.4 Otros factores de riesgo que influyen
en la ocurrencia de accidentes o la gravedad de las lesiones ........ .....36 6
Metanálisis.................................................. ............... .............................................38 6.1
Estudios incluidos en el metanálisis .................................................. ...........38 6.2 Estudios que
no proporcionan información para la inclusión en el metanálisis .........41 6.3 Estudios que han
han sido excluidos del metanálisis ...................................... 44 6.4 Resumen de la evidencia de
los estudios incluidos en el meta -análisis..............45 6.5 Metanálisis
exploratorio........................... .................................................... ..47 6.5.1 Dos formas de
representar los datos relativos a la velocidad y la seguridad vial....................47 6.5.2 La
consistencia de la relación entre velocidad y seguridad vial.. .............48 6.5.3 Análisis de
gráficos en embudo.................................. .................................................... ....50 6.5.4 Pruebas
de sesgo de publicación.................................... .......................................54 6.6 Análisis
principal....... ............................................................. ..........................................55 6.6.1
Ponderación estadística de las estimaciones de efecto.................................................. ......55
6.6.2 Modelos estimados........................................... .................................................... .....57
6.6.3 Resultados de los análisis convencionales .................................. ..........................58 6.6.4
Resultados de los análisis de metarregresión ........ .................................................... ......60 6.6.5
Evaluando la consistencia de los hallazgos con el Modelo de Potencia ...............61 6.7 Análisis
de Sensibilidad ....... .................................................... .............................62 6.7.1 Las
formulaciones acumulativas y no acumulativas del modelo de potencia ...... ...63 6.7.2 Elección
de las mejores estimaciones de los exponentes.................................... .............67 6.7.3 Los
efectos de las variables contextuales.................... ..........................................72 6.7.4 Otros y
opciones alíticas ................................................. .....................................72 7 Discusión de los
hallazgos ........ .................................................... .............................74 7.1 Una nota general
sobre la interpretación de los resultados de la investigación ........ ............74 7.2 Limitaciones
de los análisis.................................. ..........................................74 7.2.1 La posibilidad de
estudiar sesgo de inclusión ................................................ ............ 75 7.2.2 Efectos de otras
medidas de seguridad vial: confusión residual ................. 76 7.2.3 Efectos de la velocidad en
varios tipos de accidentes o grupos de usuarios de la vía ..........77 7.2.4 La fiabilidad de los
datos de velocidad ........... .................................................... .............78 7.2.5 Modelos
alternativos de la relación entre velocidad y seguridad vial ...........78 7.2.6 Dependencia

3. estadística entre múltiples resultados de la misma estudiar................81 7.3 Criterios de
causalidad en la investigación no experimental.................................82 7.3.1 Presencia, fuerza y
consistencia de la relación estadística........................83 7.3.2 Dirección de la causalidad...........
.................................................... ..........................83 7.3.3 Control de factores de confusión
.................. .................................................... ....84 7.3.4 Relación dosis-
respuesta........................................... ..........................................84 7.3.5 Especificidad de los
efectos... .................................................... ....................................84 7.3.6 Mecanismos causales
......... .................................................... .............................85 7.3.7 Coherencia con la teoría
............... .................................................... ...................86 8 Implicaciones
prácticas.................................. .................................................... ..........87 8.1 El im Importancia
de la velocidad como factor de riesgo ........................................... ..........87 8.2 La necesidad de
regular la velocidad .................................. .....................................90 8.3 La controlabilidad de la
velocidad mediante medidas de seguridad vial. ...........93 8.4 Principios para establecer límites
de velocidad ........................... ..........................................94 8.5 La aplicación de los límites de
velocidad ..... .................................................... ...........97 9 Principales conclusiones
.................................. .................................................... ..........98 10
Referencias...................................... .................................................... ...............100 Apéndice 1:
Datos registrados para cada estudio........................... ........................117 Anexo 2: Parcelas
Residuales .................. .................................................... .........128 Informe TØI 740/2004
Autores: Rune Elvik, Peter Christensen, Astrid Amu ndsen Oslo 2004, 134 páginas Idioma inglés
Resumen: Velocidad y accidentes de tráfico: una evaluación del modelo de potencia La
relación entre la velocidad y la seguridad vial es un tema controvertido. En este informe se ha
evaluado la relación entre la velocidad y la seguridad vial mediante un metaanálisis de estudios
que proporcionan estimaciones de cómo los cambios en la velocidad afectan al número de
accidentes de tráfico y al número y gravedad de las lesiones de los usuarios de la vía. El modelo
de potencia Este estudio fue diseñado para evaluar el modelo de potencia de la relación entre
la velocidad y la seguridad vial. Este modelo ha sido propuesto por el investigador sueco de
seguridad vial Göran Nilsson. Según el Power Model, los efectos de los cambios de velocidad
sobre el número de accidentes y la gravedad de las lesiones se pueden estimar mediante un
conjunto de funciones de potencia. Una función de potencia es una función matemática que
relaciona dos variables entre sí elevando los valores de una de las variables a una potencia
para obtener valores para la otra variable. Cualquier función en la que una variable se eleva a
un determinado exponente se denomina función de potencia (no debe confundirse con una
función exponencial, que es e (e = 2,71828) elevada a un exponente). El modelo de potencia
describe la relación entre la velocidad y la seguridad vial en términos de seis ecuaciones. A
modo de ejemplo, la ecuación referente a accidentes mortales es: Accidentes mortales
después Accidentes mortales antes 4 ⎛⎞ Velocidad después Velocidad antes = ⎜⎟ ⎝⎠ Si la
velocidad se reduce de 100 km/h a 90 km/h, la relación velocidad después/velocidad antes es
igual a 90/100 = 0,9. Elevar 0,9 a una potencia de 4 da (0,9 ⋅ 0,9 ⋅ 0,9 ⋅ 0,9) 0,656. Esto significa
que se estima que el número de accidentes mortales se reduzca a 0,656 veces el número
inicial, lo que corresponde a una reducción del 34,4 por ciento. El modelo de potencia consta
de una ecuación para fatalidades, otra para lesiones fatales y graves y otra para todos los
usuarios viales lesionados. Además, existe una ecuación para los accidentes fatales, otra para
los accidentes con lesiones fatales o graves y otra para todos los accidentes con lesiones. Se
propone un exponente de 4 para accidentes mortales, un exponente de 3 para accidentes con
lesiones mortales o graves y un exponente de 2 para todos los accidentes con heridos. Para las
fatalidades se propone un exponente mayor a 4, pero menor a 8. El informe se puede pedir a:
Instituto de Economía del Transporte, PO Box 6110 Etterstad, N-0602 Oslo, Noruega Teléfono:

4. +47 22 57 38 00 Telefax: +47 22 57 02 90 i Velocidad y accidentes de tráfico: una evaluación de
la Energía Modelo Para lesiones mortales y graves, el exponente está entre 3 y 6. Para todos
los usuarios de la carretera lesionados, el exponente está entre 2 y 4. Los cambios en el
número de accidentes o víctimas de accidentes se modelan en función del cambio relativo en
la media velocidad del tráfico. El modelo de potencia ha sido ampliamente utilizado para
estimar los efectos esperados de los cambios de velocidad. El objetivo de la investigación
presentada en este informe fue evaluar la validez del modelo por medio de una revisión
sistemática y metanálisis de estudios relevantes. Búsqueda bibliográfica sistemática y
metanálisis Se realizó una búsqueda sistemática de estudios relevantes accediendo a la base
de datos bibliográfica TRANSPORT. “Velocidad y accidentes” se utilizó como términos de
búsqueda. Se encontraron un total de 1.469 entradas. La búsqueda informática se
complementó con una búsqueda manual de revistas científicas seleccionadas y revisiones
previas de la relación entre la velocidad y la seguridad vial. Un total de 175 estudios fueron
identificados como relevantes. Los resultados de estos estudios se resumieron mediante un
metanálisis. Para ser incluido en el metanálisis, un estudio tenía que indicar el cambio relativo
en la velocidad y el cambio relativo en el número de accidentes o víctimas de accidentes. En el
metanálisis se incluyeron 98 estudios que contenían 460 estimaciones de los efectos de los
cambios en la velocidad. 77 estudios identificados como relevantes no pudieron incluirse en el
metanálisis, principalmente porque no informaron la información necesaria. Las estimaciones
resumidas de los exponentes se desarrollaron mediante metanálisis. Estos análisis se
realizaron mediante técnicas tradicionales así como técnicas de meta-regresión (modelos
multivariados). Se desarrollaron seis modelos. Además, se emplearon varias versiones de estos
modelos en los análisis de sensibilidad. La posible presencia de sesgo de publicación se probó
mediante la técnica de recorte y relleno. Resultados e interpretación de los mismos Los
resultados dan un claro apoyo al Modelo de Potencia. Los valores de los exponentes no son
perfectamente idénticos a los propuestos por el Modelo de potencia, pero están cerca de ellos
y exhiben un patrón que se ajusta al Modelo de potencia. El modelo de poder, como se dijo,
contiene un elemento de inconsistencia. Para explicar esto, considere lo siguiente. El
exponente de los accidentes mortales es 4. El exponente de los accidentes con lesiones
mortales o graves es 3. El exponente de todos los accidentes con lesiones, incluidos los
accidentes mortales, es 2. Por lo tanto, los accidentes mortales están representados por un
exponente de 4 cuando se consideran exclusivamente, pero por un exponente de 3 cuando se
fusionan con accidentes con lesiones graves, y un exponente de 2 cuando se fusiona con todos
los accidentes con lesiones. Los exponentes de 4, 3 y 2 no pueden ser todos verdaderos al
mismo tiempo para la misma categoría de accidentes. Por lo tanto, se reformuló el modelo de
potencia, de modo que los diversos niveles de gravedad de accidentes o lesiones no se
superpongan, sino que se traten como categorías mutuamente excluyentes. Los siguientes
exponentes son las mejores estimaciones para la versión modificada del modelo de potencia:
Mejor estimación del 95% de confianza Copyright © Institute of Transport Economics, 2004 ii
Velocidad y accidentes de tráfico: una evaluación del modelo de potencia Intervalo de
exponente de gravedad de accidentes o lesiones Muertes Gravemente Usuario vial lesionado
Usuario vial levemente lesionado Todos los usuarios viales lesionados (no se indica la
gravedad) Accidentes mortales Accidentes con lesiones graves Accidentes con lesiones leves
Todos los accidentes con lesiones (no se indica la gravedad) Accidentes con daños materiales
únicamente 4,5 3,0 1,5 2,7 3,6 2,4 1,2 2,0 1,0 (4,1 – 4,9) (2,2 – 3,8) (1,0 – 2,0) (0,9 – 4,5) (2,4 –
4,8) (1,1 – 3,7) (0,1 – 2,3) (1,3 – 2,7) (0,2 – 1,8) Fuente: Informe TØI 740/2004 Estos Los
resultados muestran que existe una fuerte asociación estadística entre la velocidad y la
seguridad vial. Como ejemplo, se puede estimar que una reducción del 10 por ciento en la

5. velocidad media del tráfico resultará en una reducción del 37,8 en el número de muertes. Los
resultados muestran la relación estadística entre la velocidad y la seguridad vial. La correlación
no implica necesariamente causalidad. ¿Existe una relación causal entre los cambios en la
velocidad y los cambios en la seguridad vial? El informe concluye que la relación es
efectivamente causal. Esto se basa en los siguientes argumentos: 1. Existe una relación
estadística muy fuerte entre la velocidad y la seguridad vial. Es difícil pensar en cualquier otro
factor de riesgo que tenga un impacto más poderoso en los accidentes o lesiones que la
velocidad. 2. La relación estadística entre velocidad y seguridad vial es muy consistente.
Cuando baja la velocidad, también baja el número de accidentes o lesionados en el 95% de los
casos. Cuando aumenta la velocidad, aumenta el número de accidentes o lesionados en el 71%
de los casos. Si bien es posible hasta cierto punto compensar los impactos de una mayor
velocidad mediante la introducción de otras medidas de seguridad vial, una reducción de la
velocidad casi siempre mejorará la seguridad vial. 3. La dirección causal entre la velocidad y la
seguridad vial es clara. La mayor parte de la evidencia revisada en este informe proviene de
estudios de antes y después, en los que no puede haber dudas sobre el hecho de que la causa
precede al efecto en el tiempo. 4. La relación entre la velocidad y la seguridad vial se mantiene
cuando se controlan los posibles factores de confusión. No hay evidencia de una relación más
débil entre la velocidad y la seguridad vial en estudios bien controlados que en estudios menos
bien controlados. 5. Existe una clara relación dosis-respuesta entre los cambios de velocidad y
los cambios en la seguridad vial. Cuanto mayor sea el cambio de velocidad, mayor será el
impacto sobre los accidentes o las víctimas de accidentes. Copyright © Institute of Transport
Economics, 2004 iii Velocidad y accidentes de tráfico: una evaluación del modelo de potencia
6. La relación entre la velocidad y la seguridad vial parece ser universal y no está influenciada,
por ejemplo, por el país en el que se ha evaluado. , cuándo se evaluó o el tipo de entorno de
tráfico en el que se evaluó. 7. La relación entre velocidad y seguridad vial puede explicarse en
términos de leyes elementales de la física. Estas leyes de la física determinan la distancia de
frenado de un vehículo y la cantidad de energía liberada cuando ocurre un impacto. Se
concluye que existe una relación legal y causal entre la velocidad y la seguridad vial. Esta
relación se describe adecuadamente por medio del Modelo de Poder. Algunas limitaciones del
estudio El estudio tiene una serie de limitaciones. Los más importantes se pueden resumir de
la siguiente manera: 1. Una proporción bastante alta de los estudios relevantes, 77 de 175, no
se pudo incluir en el metanálisis. Se ha realizado una evaluación de si la exclusión de estos
estudios ha influido en los resultados del estudio. Se concluye que es poco probable que la
exclusión de estos estudios del metanálisis haya afectado materialmente sus resultados. 2.
Existe la posibilidad de sesgo de publicación en los datos, lo que significa que los estudios que
se consideran inútiles o cuyos hallazgos son difíciles de interpretar tienen menos
probabilidades de ser publicados que otros estudios. Se realizó una prueba formal de sesgo de
publicación y no se encontró evidencia de ello. 3. Los resultados pueden reflejar hasta cierto
punto los efectos de otras medidas de seguridad vial, no solo cambios en la velocidad. Esto es
cierto en lo que respecta a los estudios individuales. Sin embargo, no es cierto en lo que
respecta a los resultados de los metanálisis. En estos estudios, los efectos de otras medidas de
seguridad vial se controlaron estadísticamente mediante análisis multivariados. Por lo tanto,
las estimaciones resumidas de la potencia muestran únicamente los efectos de la velocidad. 4.
Los datos sobre velocidad y/o accidentes pueden ser poco fiables. Esto es obviamente
correcto. Sin embargo, el impacto de los datos no confiables es siempre atenuar las relaciones
estadísticas, nunca reforzarlas. Por lo tanto, es muy probable que en este estudio se
subestimen los verdaderos efectos de la velocidad en la seguridad vial. 5. Varios estudios
contienen múltiples estimaciones del efecto. Si estas estimaciones son estadísticamente

6. dependientes entre sí, la varianza se reduce y se puede encontrar una relación falsamente
fuerte entre la velocidad y la seguridad vial. Se evaluó la varianza de los hallazgos del estudio y
no se encontró evidencia de ninguna dependencia estadística dentro del estudio. Copyright ©
Institute of Transport Economics, 2004 iv Velocidad y accidentes de tráfico: una evaluación del
modelo de potencia 6. El estudio no establece cuál es la relación entre la velocidad y los
accidentes para tipos específicos de accidentes o en tipos específicos de entorno de tráfico.
Desafortunadamente, los datos no permitieron estimar la relación entre la velocidad y los
accidentes para tipos específicos de accidentes. En lo que respecta a los diferentes tipos de
entorno de tráfico, los análisis no dieron indicios de ninguna diferencia con respecto a los
impactos de la velocidad en la seguridad vial. 7. El estudio ha evaluado únicamente el modelo
de potencia. Se pueden imaginar muchos otros modelos para resumir la relación entre
velocidad y seguridad vial. Sólo se han examinado dos modelos alternativos. Uno de ellos es un
modelo lineal, según el cual es el cambio absoluto de velocidad, y no el cambio relativo, el que
produce cambios en la seguridad vial. El otro modelo es un modelo logístico, según el cual los
efectos de los cambios de velocidad dependen del nivel inicial de velocidad. El modelo lineal es
altamente inverosímil. El modelo logístico es algo más plausible, pero los datos no permitieron
probarlo de manera suficientemente estricta. Se concluye que el modelo de potencia debe
preferirse a otros modelos debido a su generalidad y simplicidad. La conclusión general es que
es poco probable que las limitaciones del estudio hayan influido en sus hallazgos.
Implicaciones prácticas Se ha descubierto que la velocidad tiene un efecto muy importante en
la seguridad vial, probablemente mayor que cualquier otro factor de riesgo conocido. La
velocidad es un factor de riesgo para absolutamente todos los accidentes, desde el choque
más pequeño hasta los accidentes fatales. El efecto de la velocidad es mayor para los
accidentes con lesiones graves y los accidentes fatales que para los accidentes con daños a la
propiedad solamente. Si el gobierno quiere desarrollar un sistema de transporte por carretera
en el que nadie muera o sufra lesiones permanentes, la velocidad es el factor más importante
a regular. El informe argumenta que la elección de la velocidad del conductor puede no ser
siempre perfectamente racional; por lo tanto, existe una base legítima para limitar la libertad
de elección con respecto a la velocidad. La necesidad de tal regulación es ampliamente
reconocida, ya que casi todos los países motorizados tienen un extenso sistema de límites de
velocidad y un programa de cumplimiento. Los límites de velocidad y su cumplimiento son
medidas de seguridad vial muy importantes. Copyright © Institute of Transport Economics,
2004 v TØI-rapport 740/2004 Forfattere: Rune Elvik, Peter Christensen, Astrid Amundsen Oslo
2004, 134 sider Sammendrag: Fart og trafikkulykker: evaluering av potensmodellen
Sammenhengen mellom fart og trafikksikkerhet er et omdiskutert tema. Denne rapporten er
sammenhengen mellom fart og trafikkulykker studert ved hjelp av en meta-analyse av et stort
antall undersøkelser som gir anslag på hvordan endringer i fart virker på antall trafikkulykker
og på alvorligheten av personkader i trafikkulykker. Potensmodellen Utgangspunktet for
undersøkelsen er den såkalte potensmodellen av sammenhengen mellom fart og
trafikksikkerhet. Denne modellen er foreslått av den svenske trafikksikkerhetsforskeren Göran
Nilsson. Potensmodellen beskriver sammenhengen mellom endringer i fart og endringer i
ulykker, eller skadde eller drepte, i form av et sett av potensfunksjoner. En potensfunksjon er
en sammenheng mellom to variabler som fremkommer ved at verdier på den ene variabelen
kan beregnes ved å opphøye den andre variabelen i en eksponent. Enhver funksjon der en
variabel opphøyes i en eksponent kalles for en potensfunksjon. Potensmodellen for
sammenhengen mellom endringer i fart og endringer i ulykker, eller skadde eller drepte,
består av seks likninger. For eksempel er ligningen for dødsulykker: Dødsulykker etter
Dødsulykker før Fart etter Fart før 4 ⎛⎞ = ⎜⎟ ⎝⎠ Dersom farten eksempelvis reduseres fra

7. 100 km/t hasta 90 km/t, er verdien av fart etter/fart f ø r lik 90/100 = 0,9. Når 0,9 opphøyes i
fjerde potens (0,9 ⋅ 0,9 ⋅ 0,9 ⋅ 0,9) f å r vi 0,656. Det vil si at antallet d ø dsulykker da forventes
å bli redusert til 0,656 av opprinnelig verdi, alts å en reduksjon p å 34,4 prosent. I
potensmodellen foresl å s en ligning for drepte, en for drepte og alvorlig skadde og en for alle
skadde eller drepte. Videre foreslås en ligning para dødsulykker, en para ulykker med drepte
eller alvorlig skadde og en para alle personkadeulykker. Det foreslås en eksponent på 4 para
dødsulykker, 3 para ulykker med drepte eller alvorlig skadde og 2 para alle personkadeulykker.
For drepte foreslås en eksponent som er større enn 4, men mindre enn 8. For drepte eller
alvorlig skadde foreslås en eksponent mellom 3 og 6 og for alle skadde eller drepte foreslås
enn eksponent Rapporten kan bestilles fra: Transportøkonomisk institutt, Postboks 06, 06 Etter
2 Oslo Teléfono: 22 57 38 00 Telefax: 22 57 02 90 I Fart og trafikkulykker: evaluering av
potensmodellen mellom 2 og 4. Endringene i ulykker eller skadde eller drepte beskrives i alle
ligninger som en funksjon av den relative endringen i trafikkens gjennomsnittsfart.
Potensmodellen har vært mye brukt til å beregne forventede virkninger av endringer i fart.
Formålet med denne studien var å evaluere modellens gyldighet ved hjelp av en systematisk
gjennomgang og oppsummering av relevante undersøkelser. Systematisk litteratursøk og
meta-analyse Det ble gjennomført et litteratursøk i den bibliografiske databasen TRANSPORT,
med ”fart og ulykker” som søkeord. Søket ga 1.469 treff. Søket ble supplert med manuell
gjennomgang av utvalgte tidsskrifter og tidligere litteraturstudier om fart og ulykker.
Undersøkelsene ble sortert etter relevans og 175 studier ble bedømt som relevante.
Resultatene av de relevante studiene er sammenfattet ved hjelp av meta-analyse. Para å inngå
i meta-analysen måtte en undersøkelse gi opplysninger om relativ endring av fart og relativ
endring av ulykker eller skadde eller drepte. 98 undersøkelser med til sammen 460 resultater
inngikk i meta-analysen. 77 av de relevante undersøkelsene kunne av ulike grunner, primært at
de ikke ga alle nødvendige opplysninger, ikke inngå i meta-analysen. I metanalysen er
resultatene av de ulike undersøkelsene veid sammen til gjennomsnittsresultater. Dette ble
gjort både ved å benytte tradisjonelle teknikker for meta-analyse og ved å utføre meta-
regresjon (análisis multivariante). Alt ble seks ulike modeller utviklet. I tillegg ble ulike
varianter av disse benyttet til følsomhetsanalyser. Det er testet for publikasjonsskjevhet med
”trim-and-fill” metoden. Resultater og tolkning av resultatene Resultatene av meta-analysen
gir klar støtte til potensmodellen. Verdiene av eksponentene er ikke nøyaktig lik dem som
foreslås i potensmodellen, men viser et mønster som er i samsvar med den. Potensmodellen
inneholder, slik den er formulert, et element av inkonsistens. Dette kan forklares slik.
Eksponenten para Dødsulykker Alene Er 4. Når Dødsulykker Slås Sammen Med Ulykker Med
Alvorlige Personskader, Eksponenten 3. Når Dødsulykker Slås Sammen Med Alle
PeoplekadeLyLyLE, Eksponenten 2. Dødsulykker Erf. om de betraktes isolert eller i
sammenheng med andre ulykker. Para å unngå denne inkonsistensen, er potensmodellen i
rapporten reformulert, slik at de ulike nivåene for ulykkers eller skaders alvorlighetsgrad blir
gjensidig utelukkende. Følgende eksponenter sammenfatter resultatene av undersøkelsen
med henvisning til den reformulerte versjonen av potensmodellen: II Copyright ©
Transportøkonomisk institutt, 2004 Denne publikasjonen er vernet i henhold til Åndsverkloven
av 1961 Fart og trafikkulykker: evaluering av potensmodellen Skadegrad Beste anslag på
eksponenten 95% konfidensintervall Drepte Alvorlig skadde Lettere skadde Alle skadde
(uspesifisert skadegrad) Dødsulykker Ulykker med alvorlig personkade Ulykker med lettere
personkade Alle personkadeulykker (uspesifisert) Ulykker med kun materiell skade 4,5 3,0 1,5
2,7 3,6 2,4 1,2 2, 0 1,0 (4,1 – 4,9) (2,2 – 3,8) (1,0 – 2,0) (0,9 – 4,5) (2,4 – 4,8) ( 1,1 – 3,7) (0,1 –
2,3) (1,3 – 2,7) (0,2 – 1,8) Kilde: TØI rapport 740/2004 Disse resultatene viser at det er en sterk
sammenheng mellom fart og trafikksikkerhet. Det kan for eksempel beregnes at en reduksjon

8. av gjennomsnittsfarten med 10 prosent kan forventes å redusere antallet drepte med 37,8
prosent. Resultatene viser den statistiske sammenhengen mellom fart og trafikksikkerhet. Er
det også en årsakssammenheng mellom fart og trafikksikkerhet? I rapporten konkluderes det
med at det er en årsakssammenheng mellom fart og ulykker. Denne konklusjonen bygger på
følgende argumenter: 1. Det er en meget sterk statistisk sammenheng mellom fart og
trafikksikkerhet. Knapt noen annen risikofaktor synes å ha så sterk virkning på ulykker og
skader som fart. 2. Den statistiske sammenhengen mellom fart og trafikksikkerhet er helt
entydig. Når farten reduseres, går antallet ulykker eller skader ned i 95% av tilfellene. Når
farten øker, øker antallet ulykker eller skader i 71% av tilfellene. Økt fart kan med andre ord til
en viss grad kompenseres med andre tiltak, mens lavere fart nesten alltid bedrer
trafikksikkerheten. 3. Årsaksretningen mellom fart og trafikksikkerhet er entydig. Resultatene
bygger i det alt vesentlige på før-og-etterundersøkelser, der det ikke hersker tvil om
rekkefølgen i tid mellom endringer i fart og endringer i trafikksikkerhet. 4. Sammenhengen
mellom fart og ulykker svekkes ikke når man kontrollerer for andre faktorer som påvirker
trafikksikkerheten. Det er ingen tendens til at godt kontrollerte undersøkelser finner en
svakere sammenheng mellom fart og ulykker enn mindre godt kontrollerte undersøkelser. 5.
Det er en klar dose-responssammenheng mellom fart og trafikksikkerhet. Jo større endringer i
pedo, desto større endringer i trafikksikkerhet. 6. Sammenhengen mellom fart og
trafikksikkerhet synes å gjelde universelt og er uavhengig av hvilket land den er undersøkt i,
når undersøkelsene er gjort eller hvilken type trafikkmiljø undersøkelsene gjelder. Copyright ©
Transportøkonomisk institutt, 2004 III Denne publikasjonen er vernet i henhold til
Åndsverkloven av 1961 Fart og trafikkulykker: evaluering av potensmodellen 7.
Sammenhengen mellom fart og trafikksikkerhet lar seg forklare ved hjelp av elementære
fysiske lover som bestemmer stopplengden for kjøretøy og energiutløsningen i
ulykkesøyeblikket. Det kan konkluderes med at det er en lovmessig årsakssammenheng
mellom fart og trafikksikkerhet. Denne lovmessige sammenhengen kan beskrives godt ved
hjelp av potensmodellen. Svakheter og begrensninger ved undersøkelsen Undersøkelsen har
en del svakheter og begrensninger. De viktigste av disse kan oppsummeres i følgende punkter:
1. Forholdsvis mange av de relevante undersøkelsene, 77 av 175, kunne ikke inngå i meta-
analysen. Det drøftes om dette kan ha påvirket resultatene. Konklusjonen er at resultatene
neppe er nevneverdig påvirket av at mange undersøkelser måtte utelates fra meta-analysen. 2.
Resultatene kan være påvirket av publikasjonsskjevhet, det vil si en tendens til at noen
resultater sjeldnere blir publisert enn andre, for eksempel fordi de er vanskelige å tolke. Det er
testet para publikasjonsskjevhet. Det ble ikke funnet tegn til at det finnes slik skjevhet i det
materialet som ligger til grunn for meta-analysen. 3. Resultatene kan til en viss grad reflektere
virkninger av andre trafikksikkerhetstiltak, ikke bare endringer i fart. Dette er riktig para noen
av undersøkelsene. Det er likevel ikke en feilkilde i meta-analysen, fordi resultatene
fremkommer ved Analyzer der det er kontrollert for hvilke tiltak som er iverksatt. Resultatene
av meta-analysen viser derfor, ideelt sett, kun virkningene av endringer i fart. 4. Data om fart
og ulykker i de enkelte undersøkelser kan være beheftet med feil. Dette er riktig, men i den
grad slike feil finnes, vil de svekke sammenhengen mellom fart og trafikksikkerhet. Den sanne
sammenhengen, beregnet på grunnlag av ”feilfrie” data, er derfor etter all sannsynlighet
sterkere enn den sammenhengen som er funnet i denne undersøkelsen. 5. Mange
undersøkelser inneholder mange resultater. Hvis det er en statistisk avhengighet mellom de
ulike resultatene, kan det redusere variasjonen i datamaterialet og dermed skape en spuriøs
sammenheng mellom fart og trafikksikkerhet. Denne muligheten er undersøkt og det
konkluderes med at det ikke finnes noen tegn til avhengighet mellom resultatene av en gitt
undersøkelse. 6. Resultatene av undersøkelsene sier ikke noe om hvilke ulykkestyper, eller i

9. hvilke trafikkmiljøer, fart har størst betydning for trafikksikkerheten. Datagrunnlaget gjorde
det dessverre ikke mulig å undersøke sammenhengen mellom fart og ulykker for ulike
ulykkestyper. Resultatene gjelder alle ulykker. Betydningen av trafikkmiljø er undersøkt i
metaanalysen. Resultatet var at trafikkmiljø ikke har noen betydning. IV Copyright ©
Transportøkonomisk institutt, 2004 Denne publikasjonen er vernet i henhold til Åndsverkloven
av 1961 Fart og trafikkulykker: evaluering av potensmodellen Sammenhengen mellom fart og
trafikksikkerhet synes å være den samme i alle trafikkmiljøer. 7. Undersøkelsen er begrenset til
potensmodellen. Mange andre modeller kan tenkes å beskrive sammenhengen mellom fart og
trafikksikkerhet. Al modelador alternativo hasta potensmodellen ble undersøkt. Den ene er en
lineær modell, der det er den absolutte endringen i fart, ikke den relative endringen, som har
sammenheng med trafikksikkerhet. Den andre er en logistisk modell, der virkningen av fart
avhenger av hvor høy farten er i utgangspunktet. Den lineære modellen er lite plausibel. Den
logistiske modellen er noe mer plausibel, men datagrunnlaget gjør det ikke mulig å teste den
på en god måte. I kraft av sin generalitet og enkelhet er potensmodellen overlegen. Den
generelle konklusjonen er at svakheter ved undersøkelsen neppe har hatt noen særlig
betydning for resultatene. Praktiske implikasjoner Undersøkelsen viser at fart har meget stor
betydning for trafikksikkerheten, trolig større enn noen annen kjent risikofaktor. Fart er en
risikofaktor for absolutt alle trafikkulykker, fra de minste til de mest alvorlige. Betydningen av
fart som risikofaktor er større for alvorlige ulykker og personkader enn for rene
materiellskadeulykker. Dersom man ønsker å utvikle et vegtransportsystem der ingen blir
drept eller varig skadet (nullvisjonen), er fart den viktigste faktoren som bør reguleres. Det
argumenteres i rapporten for at føreres valg av fart ikke alltid kan betraktes som fullstendig
rasjonelt. Det foreligger med andre ord et legitimt grunnlag for at myndighetene begrenser
trafikantenes frihet når det gjelder valg av fart. Dette gjøres da også i nesten alle land i form av
fartsgrenser og handheving av disse. Fartsgrenser og tiltak para å sikre at disse overholdes er
særdeles viktige trafikksikkerhetstiltak. Copyright © Transportøkonomisk institutt, 2004 V
Denne publikasjonen er vernet i henhold til Åndsverkloven av 1961 Velocidad y accidentes de
tráfico: una evaluación del modelo de potencia 1 Antecedentes e introducción 1.1
Antecedentes Pocos temas en el transporte están sujetos a discusiones más acaloradas que la
velocidad y su relación con accidentes de carretera. La mayoría de los conductores piensan
que son capaces de elegir una velocidad segura. Sin embargo, se han introducido límites de
velocidad en todos los países. En la actualidad, ningún país permite a los conductores elegir
libremente su velocidad dondequiera que conduzcan. Sin embargo, los límites de velocidad se
violan ampliamente. No es raro que el 30-50% de todos los conductores superen el límite de
velocidad indicado en una carretera determinada. Conducir un poco más rápido que el límite
de velocidad puede ser muy tentador. En la mayoría de los casos, conducir rápido no resulta en
un accidente, ni la mayoría de los que conducen a exceso de velocidad son atrapados por la
policía. La mayoría de las veces, las consecuencias del exceso de velocidad, según las
experimenta el conductor, son solo gratificantes. La mayoría de las veces, un conductor que va
a exceso de velocidad no experimenta ninguna consecuencia no deseada del exceso de
velocidad. Por lo tanto, no sorprende que la mayoría de los conductores piensen que pueden
elegir la velocidad correcta y consideren los límites de velocidad como un mal necesario en el
mejor de los casos. Por el contrario, la mayoría de los gobiernos consideran que el exceso de
velocidad es un problema importante de seguridad vial. El gobierno de Nueva Zelanda, por
ejemplo, ha publicado una extensa revisión de la relación entre la velocidad y los accidentes,
titulada “Down with speed” (Patterson, Frith y Small 2000). La Oficina de Seguridad del
Transporte de Australia (2001) también identifica el cumplimiento de la velocidad como una de
las acciones clave de su estrategia nacional de seguridad vial 2001-2010 (Oficina de Seguridad

10. del Transporte de Australia 2001). Para Suecia, Elvik y Amundsen (2000) estimaron que el
cumplimiento perfecto de los límites de velocidad podría reducir el número de muertes por
accidentes de tráfico en un 38 % y el número de usuarios de la vía lesionados en un 21 %. Esa
estimación se basó en un modelo de la relación entre la velocidad y los accidentes desarrollado
por Göran Nilsson, denominado Power Model (Nilsson 2000; 2004A). De acuerdo con el Power
Model, que se presenta en detalle en el próximo capítulo, los cambios en la velocidad están
asociados con cambios en el número de accidentes según una función de potencia. El valor del
exponente de esta función varía según la gravedad del accidente. El objetivo de este informe
es evaluar el Modelo de Potencia de la relación entre velocidad y accidentalidad. Esto se hace
revisando y resumiendo una gran cantidad de estudios que han evaluado los efectos de los
cambios en la velocidad sobre el número y la gravedad de los accidentes. Antes de presentar
los resultados de esta revisión y las principales preguntas a las que se diseñó para responder,
se ofrece un resumen de otras revisiones recientes sobre la relación entre velocidad y
accidentes. Copyright © Institute of Transport Economics, 2004 1Velocidad y accidentes de
tráfico: una evaluación del modelo de potencia 1.2 Revisiones recientes de velocidad y
accidentes En los últimos 10 años, se han informado proyectos de investigación que revisan la
relación entre velocidad y accidentes en Australia, Estados Unidos y Europa La revisión
australiana (Fildes y Lee 1993) concluye de la siguiente manera con respecto a la relación entre
la velocidad y la seguridad vial (página 10): “Se han realizado considerables investigaciones
sobre la relación entre la velocidad y la participación en accidentes. Los primeros estudios
sugirieron que la variación por encima y por debajo de la velocidad media del tráfico era el
factor crítico en la causa de los accidentes relacionados con la velocidad. Si bien estudios
recientes han confirmado la relación para los vehículos que viajan por encima de la velocidad
media, no está claro si las velocidades de viaje lentas también provocan choques. Además,
muchos de estos estudios son defectuosos por una razón u otra debido a la falta de datos
objetivos de velocidad de viaje para vehículos involucrados en choques. … Claramente, existe
una necesidad urgente de una investigación más definitiva sobre la relación entre la velocidad
de viaje y la participación en accidentes”. “La relación entre la velocidad de viaje y la gravedad
de las lesiones es considerablemente más convincente que la de la participación en accidentes.
De hecho, la disipación de energía resultante de cualquier colisión puede expresarse mediante
la relación física entre la masa y la velocidad del vehículo. … La energía cinética es generada
por el vehículo en movimiento por el cuadrado de la velocidad en lugar de la velocidad misma,
definida por la siguiente relación física: Energía cinética = ½ ⋅ masa ⋅ (velocidad)2 Por lo tanto,
un aumento del 20 por ciento en la velocidad, por ejemplo, dar como resultado un aumento
del 44 por ciento en la energía cinética a disipar. Esto significa que la probabilidad de lesiones
en un choque aumenta exponencialmente con la velocidad de la colisión”. La revisión
estadounidense (Transportation Research Board 1998) resume lo que se sabe sobre la relación
entre la velocidad y los accidentes en los siguientes términos (página 4): “Las opciones de
velocidad de los conductores imponen riesgos que afectan tanto la probabilidad como la
gravedad de los choques. La velocidad está directamente relacionada con la gravedad de las
lesiones en un choque. La probabilidad de lesiones graves aumenta considerablemente con la
velocidad de impacto de un vehículo en una colisión, lo que refleja las leyes de la física. El
riesgo es aún mayor cuando un vehículo atropella a un peatón, el más vulnerable de los
usuarios de la vía. Aunque las lesiones de los ocupantes del vehículo en un choque pueden
mitigarse con cinturones de seguridad y bolsas de aire, la fuerza de la relación entre la
velocidad y la gravedad del choque por sí sola es motivo suficiente para controlar la
velocidad”. “La velocidad también está relacionada con la probabilidad de tener un choque,
aunque la evidencia no es tan convincente porque los choques son eventos complejos que rara

11. vez se pueden atribuir a un solo factor”. Finalmente, la revisión europea, realizada en nombre
de la Comisión Europea (el proyecto MASTER), resume la relación entre velocidad y accidentes
en estos términos (Comisión Europea 1999, páginas X y XI): “En carreteras de un tipo dado,
lesión la tasa de accidentes, la tasa de accidentes con lesiones graves (incluidas las mortales) y
la tasa de accidentes mortales aumentan aproximadamente como las potencias 2ª, 3ª y 4ª de
la velocidad media del tráfico. Los estudios que resumen los hallazgos de los estudios antes y
después de los impactos de la velocidad en los accidentes han dado como resultado una regla
de Copyright © Institute of Transport Economics, 2004 2 Velocidad y accidentes viales: una
evaluación del modelo de potencia pulgar que dice que una disminución de 1 km/h en la
velocidad media provoca una reducción del 2 al 3 por ciento en los accidentes con lesiones”.
Estas revisiones coinciden en que existe una clara relación entre la velocidad y la gravedad del
accidente. La revisión europea es la única que se refiere explícitamente al Power Model y lo
avala. Las otras dos revisiones, en particular la revisión australiana, son más cautelosas al
afirmar que la velocidad influye en la probabilidad de ocurrencia de un accidente. Cabe
señalar, sin embargo, que el modelo de potencia no aborda la relación entre la velocidad y la
probabilidad de accidentes como tal. El modelo se refiere únicamente a los accidentes con
lesiones (de diversos niveles de gravedad), y no a los accidentes en general. En principio, es
concebible (pero poco probable) que la velocidad no influya en el número total de accidentes,
simplemente si un accidente provoca lesiones personales o no. Si bien cubrieron una cantidad
impresionante de estudios, ninguna de las tres revisiones principales citadas anteriormente
intentó sintetizar formalmente la evidencia de estos estudios mediante la aplicación de
técnicas de metanálisis. Las revisiones no fueron diseñadas para probar el modelo de poder,
pero las conclusiones extraídas en ellas son consistentes con ese modelo. 1.3 Problemas de
investigación abordados en este informe El principal problema de investigación abordado en
este informe es: ¿El modelo de potencia describe adecuadamente la relación entre velocidad y
accidentes? Para responder a esta pregunta, se ha realizado una revisión sistemática de
estudios que han evaluado los efectos de los cambios de velocidad sobre el número o la
gravedad de los accidentes o víctimas de accidentes. Los estudios revisados se recuperaron
mediante una búsqueda bibliográfica sistemática. Se codificaron los estudios pertinentes y se
realizó un metanálisis de estos estudios. Este análisis fue diseñado para evaluar el Modelo de
Potencia. Además de evaluar el modelo de potencia, este informe discutirá las siguientes
preguntas: 1. ¿Se puede modelar teóricamente la relación entre la velocidad y los accidentes,
es decir, se puede deducir el modelo de potencia o los modelos relacionados a partir de las
leyes físicas del movimiento? 2. ¿Es el modelo de potencia el mejor modelo de la relación
entre la velocidad y los accidentes, o los modelos alternativos resumen esta relación con
mayor precisión? 3. ¿En qué medida la relación entre la velocidad y los accidentes se ve
modificada por otras variables, por ejemplo, el entorno del tráfico? Copyright © Institute of
Transport Economics, 2004 3Velocidad y accidentes de tráfico: una evaluación del modelo de
potencia 4 Copyright © Institute of Transport Economics, 2004 2 El modelo de potencia 2.1 El
modelo de potencia presentado por Göran Nilsson La siguiente presentación del modelo de
potencia es para en gran medida basado en una descripción del modelo dada por Göran
Nilsson en su tesis doctoral (Nilsson 2004A). Los antecedentes empíricos del modelo provienen
de los diferentes cambios en los límites de velocidad, que se realizaron a finales de los años
sesenta y principios de los setenta en Suecia. Los estudios que evaluaron los efectos de estos
cambios encontraron que el cambio porcentual del número de accidentes con heridos era
proporcional al cuadrado del cambio de velocidad relativa. Esto se aplicaba tanto a los
aumentos como a las disminuciones de la velocidad media. El modelo se puede resumir en
términos de seis ecuaciones que relacionan los cambios en el número de accidentes o en el

12. número de usuarios de la vía muertos o heridos en accidentes con los cambios en la velocidad
media del tráfico. Denotemos la velocidad con V, los accidentes con Y y las víctimas de
accidentes con Z. Además, subíndice con 0 los valores observados antes de un cambio en la
velocidad media y con 1 los valores observados después de un cambio en la velocidad media.
Luego, el modelo de potencia se presenta en las ecuaciones 1 a 6 a continuación: Número de
accidentes fatales = YV VY0 0 1 4 1 ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ = (1) Número de muertes = ()48 11 1000
00 VVZYZYVV ⎛⎞⎛⎞ =+ − ⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎝⎠ (2) Número de accidentes fatales y con lesiones
graves = YV VY0 0 1 3 1 ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ = (3) Número de lesiones mortales o graves = ()36 11
1000 00 VVZYZYVV ⎛⎞⎛⎞ =+ − ⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎝⎠ 4) Número de accidentes con heridos (todos) =
YV VY0 0 1 2 1 ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ = (5) Número de usuarios viales lesionados (todos) = ()24 11
1000 00 VVZYZYVV ⎛⎞⎛⎞ =+ − ⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎝⎠ (6) Velocidad y accidentes viales: una
evaluación del modelo de potencia El modelo de poder sugiere que el número de accidentes
fatales, accidentes con lesiones graves (incluidos los accidentes fatales) y todos los accidentes
con lesiones informados por la policía (incluidos los accidentes con lesiones graves y fatales)
cambian en proporción a, respectivamente, la cuarta, tercera y segunda potencia de la cambio
relativo en la velocidad media del tráfico. La potencia de dos propuesta para accidentes con
lesiones se deriva de la ecuación de la energía cinética: Energía cinética = ½ ⋅ masa ⋅ V2 (7) Las
potencias propuestas para accidentes mortales y accidentes con lesiones graves se basan en
los valores que mejor se ajustan a los datos de Suecia, y no tienen fundamento teórico. Se ha
desarrollado una versión ligeramente alterada del modelo de potencia para el número de
usuarios de la carretera muertos o heridos. Este número tiende a ser más de uno por accidente
con lesiones. Como ejemplo, hay, en promedio, alrededor de 1,13 muertes por accidente fatal
en Noruega, y alrededor de 1,4 usuarios de la vía lesionados por accidente con lesiones
informado por la policía. Los términos adicionales elevados a las potencias de 8, 6 y 4, para
muertos, heridos graves y todos los lesionados, se multiplican por un término que indica la
diferencia entre el número de accidentados y el de accidentados. Para mostrar cómo se
pueden derivar las predicciones del modelo, considere el siguiente ejemplo: Hay 265
accidentes fatales por año en cierto sistema de tráfico vial. En estos accidentes, un total de 300
personas mueren. Supongamos que la velocidad media del tráfico se reduce en un 10%. La
relación V1/V0 es entonces 0,9. Se pronostica el siguiente número de accidentes fatales
después de este cambio en la velocidad media: Número pronosticado de accidentes fatales =
0.94 ⋅ 265 = 0.656 ⋅ 265 ≈ 174. Se pronostica que el número de accidentes fatales se reducirá
de 265 a 174 (el número entero más cercano ), lo que supone una reducción de más del 34%.
Se prevé que el número de muertes sea: Número previsto de muertes = (0,94 ⋅ 265) + (0,98 ⋅
(300 – 265)) ≈ 174 + 15 = 189 Por lo tanto, se espera que el número de muertes disminuya de
300 a 189, una reducción del 37%. En general, el modelo de potencia predice cambios
porcentuales más grandes en el número de víctimas de accidentes que en el número de
accidentes. El modelo Power no incluye una predicción del número de accidentes con lesiones
leves o víctimas de accidentes con lesiones leves. Sin embargo, hablando lógicamente, el
exponente que se aplica a los accidentes con lesiones leves y a los usuarios de la vía con
lesiones leves debe ser menor que el exponente que se aplica a todos los accidentes con
lesiones oa todos los usuarios de la vía con lesiones. La Tabla 1 presenta un conjunto de
exponentes hipotéticos que serían consistentes con el Modelo de Potencia. Copyright ©
Institute of Transport Economics, 2004 5Velocidad y accidentes de tráfico: una evaluación del
modelo de potencia 6 Copyright © Institute of Transport Economics, 2004 Tabla 1: valores
previstos, hipotéticos, de exponentes compatibles con el modelo de potencia Variable
dependiente Accidente o gravedad de las lesiones Accidente Víctimas Accidentes Víctimas por
accidente Mortales 6 4 2 Graves 5 3 2 Leve 2 1 1 Todas las lesiones 3 2 1 Daños materiales - 1 -

13. Fuente: TØI report 740/2004 El Power Model tiene una serie de características atractivas. Es
parsimonioso, simple, elegante y general. Produce resultados que tienen sentido. Es
empíricamente comprobable. Además, dado que el modelo se basa en una relación de
potencia entre variables, se presta a la reformulación y mayor desarrollo mediante la
aplicación del álgebra de potencias, cuyos elementos esenciales se presentan a continuación
como referencia. 2.2 El álgebra de potencias AAAnmnm+= ⋅ (8) BABAnnn ⋅ = ⋅ )( (9) AA Anm nm
− = (10) BABA n nn = ⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ (11) ⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ = ⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛⋅⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ CACBB Annn
(12) AAn n1= − (13) eAnan ⋅ =)ln( (14) ⇒ aln(Y)Y= a=Xln(X) (15) Aplicando el álgebra de
potencias, estimaciones referidas a diferentes niveles de gravedad de accidentes o lesiones
pueden compararse directamente entre sí Velocidad y accidentes de tráfico: una evaluación
del modelo de potencia 3 Perspectivas teóricas sobre la velocidad y los accidentes 3.1 Un
modelo elemental de la relación entre velocidad y accidentes Un cuerpo en movimiento
contiene energía cinética, según a la ecuación 7 (ver capítulo 2). Cuando ocurre un accidente,
la energía cinética se transforma en fuerzas destructivas que deforman los vehículos y pueden
causar lesiones a los ocupantes del vehículo. El modelo energético es muy adecuado para
describir la gravedad de un accidente, una vez que ha ocurrido . Sin embargo, no dice nada
acerca de la probabilidad de que ocurra un accidente. La energía cinética es inofensiva por sí
misma, siempre y cuando esté controlada. El modelo de potencia tiene implicaciones tanto
para la probabilidad de que ocurra un accidente como para las consecuencias de los accidentes
en términos de lesiones Por lo tanto, tiene cierto interés investigar si el modelo de potencia
puede deducirse de modelos físicos elementales de la relación entre la velocidad, por un lado,
y la probabilidad y las probables consecuencias de los accidentes, por el otro. Los accidentes
son eventos complejos y multicausales. Por lo tanto, no se ha desarrollado ningún modelo que
relacione directamente la velocidad con los accidentes en términos de leyes físicas
elementales. La analogía más cercana a tal ley es probablemente la ecuación general para la
distancia de frenado de un vehículo motorizado: 2 Distancia de frenado = = v S 2 0 fg (16) en la
que v0 2 es la velocidad inicial al cuadrado (metros por segundo), f es el coeficiente de fricción
y g es la constante gravitacional (9,8 metros por segundo cuadrado). Para los propósitos de la
discusión, descartemos cualquier factor de confusión por el momento e investiguemos las
implicaciones de este modelo simple para los vehículos motorizados que viajan a velocidades
iniciales de 20, 40, 60, 80 o 100 km/h en una superficie de carretera plana. que tiene un
coeficiente de fricción de 0.8. Esto corresponde a conducir sobre una calzada dura y seca
durante el verano. Las velocidades iniciales de 20, 40, etc. km/h corresponden a velocidades
de 20/3,6 = 5,55 m/segundo, 40/3,6 = 11,11 m/segundo, y así sucesivamente. La figura 1
muestra las curvas de retardo para las cinco velocidades iniciales supuestas anteriormente. Las
curvas constan de dos partes. La primera parte es una línea recta, que es la distancia recorrida
antes de que el conductor reaccione. Se ha supuesto un tiempo de reacción estándar de 1,5
segundos. La segunda parte es cuando se produce el frenado. La distancia recorrida durante el
frenado se estima mediante la ecuación 16 anterior. Copyright © Institute of Transport
Economics, 2004 7Velocidad y accidentes de tráfico: una evaluación del modelo de potencia 8
Copyright © Institute of Transport Economics, 2004 Distancia de frenado en función de la
velocidad inicial 0 20 40 60 80 100 120 0102030405060708090100 Distancia de frenado
(metros) Inicial velocidad (km/h) Fuente: Informe TØI 740/2004 Figura 1: Distancia de frenado
desde varias velocidades iniciales La distancia de frenado no es proporcional a la velocidad. Si
se toma la longitud de la distancia de frenado como indicador de la probabilidad de ocurrencia
de un accidente, se puede extraer la siguiente información de la Figura 1: Velocidad inicial
(km/h) Distancia de frenado (m) Cambio relativo en la velocidad Cambio relativo en la distancia
de frenado Estimación de potencia 20 10,3 40 25,0 2,00 (40/20) 2,43 (25/10) 1,28 60 42,8 1,50

14. (60/40) 1,71 (43/25) 1,33 80 64,7 1,33 (80/60) 1,51 (65/43) 1,44 100 90,8 1,25 (100/80) 1,40
(91/65) 1,52 Fuente: informe TØI 740/2004 Se observa que la distancia de frenado aumenta
más rápidamente que la velocidad, lo que implica una potencia de entre 1,28 y 1,52, para el
rango de cambios de velocidad considerado . La estimación de potencia no es constante, pero
parece aumentar a medida que aumenta la velocidad inicial. Esto sugiere que la probabilidad
de ocurrencia de un accidente aumenta más que en proporción al nivel de velocidad, lo cual es
consistente con el Modelo de Potencia. Velocidad y accidentes de tráfico: una evaluación del
modelo de potencia 3.2 La relación entre la velocidad y la gravedad de las lesiones El modelo
de potencia se aplica únicamente a los accidentes con lesiones y no a los accidentes en
general. La mayoría de los accidentes no resultan en lesiones personales, sino solo en daños a
la propiedad. Si un accidente resulta en lesiones personales, depende de su gravedad. La
gravedad suele expresarse en términos del cambio de velocidad que se produce como
consecuencia del accidente (delta V = ∆V). Haddon (1970) establece, como regla general, que
las desaceleraciones de menos de 30 g (g es la aceleración de la gravedad = 9,81 m/seg2) no
causan lesiones. Kallberg y Luoma (1996) señalan que la vulnerabilidad humana varía mucho y
que tales reglas generales pueden ser demasiado simples. Agregan, sin embargo, que las
desaceleraciones de 40 a 80 g suelen causar lesiones graves. Mackay (1997) ha realizado una
revisión exhaustiva de la biomecánica de los impactos en los accidentes de tráfico. La revisión
deja en claro que no existe una relación simple entre la gravedad del impacto, que
generalmente se mide en términos del cambio de velocidad (generalmente denominado delta-
V, simbolizado por ∆V) cuando ocurre un impacto, y la gravedad de las lesiones. sostenida por
los usuarios de la vía. Un peatón, por ejemplo, está desprotegido y puede sufrir lesiones fatales
o graves a velocidades de impacto tan bajas como 30 o 40 km/h. En la mayoría de los casos, un
ocupante bien protegido de un automóvil moderno no resultaría herido en absoluto a una
velocidad de impacto similar en un choque frontal. Si, por el contrario, el automóvil es
golpeado por la parte trasera, pueden producirse lesiones por latigazo cervical que provoquen
una discapacidad a largo plazo incluso a velocidades de impacto de 15-20 km/h. A pesar de la
complejidad de la relación entre la velocidad del impacto y la probabilidad de sufrir lesiones de
una gravedad dada, no hay duda de que la probabilidad de sufrir lesiones mortales o graves
aumenta drásticamente a medida que aumenta la velocidad del impacto. La Figura 2 da una
ilustración de esto. Se ha derivado de estudios de la relación entre la velocidad del impacto y la
probabilidad de lesiones fatales en peatones atropellados por vehículos motorizados (Ashton
1980, Walz et al 1983, Otte y Suren 1984, Grupo Interdisciplinario 1986). Se ve que la
probabilidad de lesiones fatales aumenta rápidamente a medida que aumenta la velocidad de
impacto. La Figura 3 muestra cómo varía la probabilidad de lesiones fatales en impactos
frontales dependiendo de la velocidad del impacto para los conductores de automóviles sin
cinturón (Evans 1994). Cuando la velocidad del impacto es inferior a 60 km/h, mueren muy
pocos conductores. La probabilidad de una lesión mortal lesionada aumenta rápidamente. A
velocidades de impacto superiores a 100 km/h, todos los conductores resultan heridos.
Mackay (1997) muestra que la probabilidad de lesionarse a una determinada velocidad de
impacto depende de la edad del conductor. Se reduce unos 10 km/h para los conductores
mayores de 60 años, en comparación con los conductores menores de 30 años. El modelo de
potencia se refiere a la relación entre la velocidad media del tráfico y el número de accidentes
o usuarios de la vía heridos. En general, la velocidad del impacto es menor que la velocidad del
tráfico, ya que muchos usuarios de la vía pueden reducir la velocidad antes de que ocurra un
accidente. Como se desprende de las figuras 2 y 3, la velocidad del impacto tiene un efecto
importante en la probabilidad de sufrir lesiones fatales. La velocidad de impacto está
relacionada con la velocidad del tráfico. Por lo tanto, las relaciones observadas en las figuras 2

15. y 3 sugieren que reducir la velocidad del tráfico evitará accidentes, ya que los conductores
podrán detenerse antes de que ocurra el accidente. Copyright © Institute of Transport
Economics, 2004 9Velocidad y accidentes de tráfico: una evaluación del modelo de potencia
Probabilidad de lesiones mortales a peatones en función de la velocidad del impacto 1,00 0,90
0,80 Probabilidad de lesiones mortales 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 Fuente: Informe
TØI 740/2004 0102030405 Velocidad de impacto (km/h) Figura 2: Relación entre la velocidad
de impacto y la probabilidad de lesiones fatales a los peatones. Adaptado de Ashton 1980,
Walz et al 1983, Otte y Suren 1984, Grupo Interdisciplinario 1986. 1,00 0,90 0,80 Probabilidad
de lesión fatal 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 0 060708090 Probabilidad de lesión fatal
en conductores de impacto sin cinturón 20 Fuente: Informe TØI 740/2004 40 60 80 Velocidad
de impacto (km/h) 100 120 140 Figura 3: Relación entre la velocidad de impacto y la
probabilidad de lesión mortal en conductores de automóviles sin cinturón. Derivado de Evans
1994 Copyright © Institute of Transport Economics, 2004 160 10 Velocidad y accidentes viales:
una evaluación del modelo de potencia 3.3 La relación entre la variación de la velocidad y la
seguridad vial A veces se afirma que los accidentes viales están más estrechamente
relacionados con la variación de la velocidad que con la nivel de velocidad Una fuente de esta
afirmación son los estudios de Solomon (1964), Munden (1967), Cirillo (1968) y otros que
muestran una relación en forma de U entre la velocidad y la tasa de accidentes. De acuerdo
con estos estudios, los automóviles que viajan más lento o más rápido que la velocidad media
del tráfico tienen más accidentes (por kilómetro recorrido) que los automóviles que viajan a
una velocidad cercana a la velocidad media del tráfico. Se puede utilizar un modelo teórico
simple para evaluar la plausibilidad de la hipótesis de que los accidentes están más
estrechamente relacionados con la variación de la velocidad que con el nivel de velocidad.
Imagine un conjunto de automóviles que viajan a velocidades idénticas a lo largo de una
carretera sin dividir de dos carriles. Dado que las velocidades no varían, ningún automóvil
puede alcanzar a otro automóvil; por lo tanto, los automóviles que viajan en la misma
dirección no pueden chocar entre sí. La única posibilidad de choques entre automóviles es
cuando un automóvil se encuentra con otro automóvil que viaja en la dirección opuesta. La
Figura 4 muestra un flujo de tráfico conforme a la descripción anterior. Los automóviles que
viajan hacia el sur se muestran como líneas que descienden hacia la derecha. Los automóviles
que viajan hacia el norte se muestran como líneas que se inclinan hacia arriba a la derecha.
Todas las líneas tienen la misma pendiente, lo que indica que no hay variación en la velocidad.
Las intersecciones entre las líneas denotan encuentros entre automóviles. Cada encuentro
representa un evento que podría conducir a un accidente. Cada encuentro se indica con un
punto negro. Hay 32 encuentros en total en la Figura 4. Distancia Fuente: Informe TØI
740/2004 Tiempo Figura 4: Número de encuentros entre automóviles que viajan a la misma
velocidad en direcciones opuestas Copyright © Institute of Transport Economics, 2004
11Velocidad y accidentes de tráfico: una evaluación de el modelo de potencia 12 Copyright ©
Institute of Transport Economics, 2004 Supongamos ahora que la velocidad varía. La variación
de la velocidad se puede representar variando las pendientes de las líneas. Los autos que
viajan más rápido que otros autos ahora pueden alcanzarlos, creando así encuentros incluso
entre autos que viajan en la misma dirección. Estos encuentros se pueden resolver frenando o
adelantando. La Figura 5 muestra el flujo de tráfico en una situación donde hay variación en la
velocidad. Los automóviles que viajan lentamente se muestran mediante líneas con una
pendiente suave, los automóviles que viajan rápido se muestran mediante líneas con una
pendiente pronunciada. Los encuentros entre automóviles que viajan en la misma dirección se
muestran simplemente como líneas que se cruzan, aunque en el tráfico real las líneas no se
cruzarían de la manera inmediata que se muestra en la Figura 5, sino que correrían paralelas

16. hasta que se presentara una oportunidad para adelantar. Hay un total de 42 encuentros en la
Figura 5, en comparación con los 32 de la Figura 4. Este es un aumento del número de
encuentros de casi un tercio, lo que indica que la variación de velocidad puede generar más
situaciones de conflicto entre vehículos. Distancia Tiempo Fuente: Informe TØI 740/2004
Figura 5: Número de encuentros entre automóviles que viajan a diferentes velocidades
Comparando las Figuras 4 y 5, la distribución de automóviles por el número de encuentros es:
Número de encuentros Sin variación de velocidad Variación de velocidad 2 1 2 3 7 2 4 8 3 5 2 7
6 1 7 3 Número total de coches 18 18 Fuente: Informe TØI 740/2004 Velocidad y accidentes de
tráfico: una evaluación del Power Model Si se toma el número de encuentros como indicador
de la probabilidad de ocurrencia de un accidente, parecería que la variación de la velocidad sí
está asociada con un aumento en esta probabilidad. Además, en la Figura 5 se puede ver una
tendencia a que los autos que se mueven lentamente tengan más encuentros que los autos
que se mueven más rápido, lo que indica que podrían estar más involucrados en accidentes
que los autos que se mueven más rápido. Sin embargo, sería erróneo concluir sobre la base de
estas observaciones que la presencia de una relación en forma de U entre la velocidad y la
participación en accidentes muestra que la variación de velocidad es más importante para los
accidentes que el nivel de velocidad. White y Nelson (1970) han demostrado que una relación
en forma de U entre la velocidad y la tasa de participación en accidentes podría surgir como un
artefacto de los errores en la medición de la velocidad. Los estudios de simulación realizados
por Hauer (2003) lo han confirmado. Incluso si las velocidades de los vehículos involucrados en
accidentes se miden con precisión, una curva en forma de U para la desviación de la velocidad
media aún puede surgir como un mero artefacto estadístico, como resultado de cómo se
define la variable de participación en accidentes. Considere el siguiente ejemplo: Tabla 2:
Datos hipotéticos sobre la velocidad del tránsito y la participación en accidentes para 100
automóviles Velocidad del automóvil 1 (desviaciones estándar de la media) Velocidad del
automóvil 2 (desviaciones estándar de la media) -2 -1 0 1 2 Total -2 -1 0 1 2 1 2 4 2 1 10 2 4 8 3
2 20 4 8 16 8 4 40 2 4 8 4 2 20 1 2 4 2 1 10 Total 10 20 40 20 10 100 Fuente: Informe TØI 740/
2004 La Tabla 2 muestra datos hipotéticos para 200 autos, involucrados en 100 choques de
dos autos. No existe una relación entre la desviación de la velocidad media, indicada por el
número de desviaciones estándar por debajo (menos) o por encima (más) de la media, y la
participación en accidentes. Sin embargo, dependiendo de cómo se cuente la cantidad de
autos involucrados en choques, puede surgir una relación artificial. Tomemos, por ejemplo, los
choques que involucran automóviles que conducen más de dos desviaciones estándar por
debajo de la media. El número de choques en los que están involucrados dichos autos es 19.
Esto se obtiene como la suma de la fila titulada “-2” y la columna titulada “-2”, menos el
choque en la celda “-2, -2”, que se cuenta dos veces. De la misma manera, se deriva el número
de choques que involucran autos que conducen una desviación estándar por debajo de la
media, a la velocidad media, etc. El número resultante de choques y el riesgo estimado de
participación en choques se muestra a continuación: Copyright © Institute of Transport
Economics, 2004 13Velocidad y accidentes de tránsito: una evaluación del modelo de potencia
Desviación Choques Riesgo de tránsito -2 19 -1 36 0 64 1 36 2 19 10 20 40 20 10 1,9 1,8 1,6 1,8
1,9 Se ve que surge una relación aparente entre la desviación de la velocidad media de viaje y
la participación en accidentes. Pero esta relación no es real, es simplemente un producto de la
forma en que se cuentan los choques. Finalmente, como señaló Davis (2001), la presencia de
una correlación entre una medida agregada de la dispersión de la velocidad y la tasa de
accidentes agregada no tiene implicaciones en absoluto sobre la forma de la relación entre la
desviación de la velocidad media del tránsito y la tasa de participación de accidentes en el nivel
individual. En datos reales, suele haber una fuerte correlación entre la media y la varianza:

17. cuanto mayor es la velocidad media, mayor es la varianza. Por lo tanto, puede ser difícil
separar los efectos sobre los accidentes de la velocidad media y la variación de la velocidad. El
modelo de potencia se aplica a la velocidad media y el análisis se ha centrado en la relación
entre la velocidad media y el número de accidentes o víctimas de accidentes. 3.4 Velocidad en
contexto: el papel de los factores de confusión Aunque el modelo de potencia sugiere que
existe una fuerte relación entre la velocidad y los accidentes, de ninguna manera afirma que la
velocidad es el único factor que influye en la ocurrencia de accidentes o la gravedad de las
lesiones. La velocidad es solo uno de los muchos factores que influyen en los accidentes o
lesiones. Cuando se estudian los efectos de la velocidad y los cambios de velocidad en los
accidentes, es importante controlar otros factores que pueden influir en el número de
accidentes o en su gravedad. Para ayudarnos a identificar tales factores, será útil un diagrama
causal de las principales categorías de variables que influyen en los accidentes. La figura 6
presenta un diagrama de este tipo. Copyright © Institute of Transport Economics, 2004 14
Velocidad y accidentes de tráfico: una evaluación del modelo de potencia Variables de
confusión Variables independientes Variables mediadoras Variables moderadoras Fuente:
Informe TØI 740/2004 Variables dependientes Figura 6: Tipología de las principales categorías
de variables que influyen en la carretera accidentes La Figura 6 identifica cinco tipos de
variables que son relevantes para los estudios de evaluación de la seguridad vial, incluidos los
estudios de la relación entre la velocidad y los accidentes. Es conveniente leer la figura de
derecha a izquierda. Las variables dependientes son variables que describen el resultado de
interés en un estudio. En el presente estudio, dos variables dependientes son de interés
primordial (capítulo 2): 1. El número (esperado) de accidentes de una gravedad dada 2. El
número (esperado) de víctimas de accidentes de una gravedad dada Las variables
independientes son variables que pretenden influir en las variables dependientes en la
dirección deseada. En la mayoría de los estudios de evaluación de la seguridad vial, la variable
independiente será una medida de seguridad vial, cuyo objetivo es reducir el número de
accidentes o la gravedad de las lesiones. En el presente estudio, las variables independientes
son todas las variables que se controlan o introducen deliberadamente para influir en las
velocidades de conducción. Estas variables incluyen los límites de velocidad, la aplicación
policial de los límites de velocidad, los lomos de velocidad y muchas otras variables. La mayoría
de las medidas de seguridad vial ejercen su influencia sobre los accidentes modificando uno o
más factores de riesgo asociados con la ocurrencia de accidentes o la gravedad de las lesiones.
Estos factores de riesgo se identifican como variables mediadoras en la Figura 6. En el caso de
medidas destinadas a influir en la velocidad, la variable mediadora son los cambios de
velocidad. La magnitud del efecto sobre los accidentes de una medida de seguridad vial
depende no solo de la fuerza con la que la medida influya en el factor de riesgo o los factores
de riesgo sobre los que pretende influir, sino también de cómo se ven afectados otros factores
de riesgo. Estos otros factores de riesgo, que pueden incluir factores en los que una medida de
seguridad no pretende influir, se denominan variables moderadoras. A modo de ejemplo, los
efectos de los cambios de velocidad en los accidentes pueden variar según el estado de la
superficie de la carretera, que a su vez está relacionado con la fricción. Las variables de
confusión, en el presente contexto, son todas las variables además de los cambios en la
velocidad que influyen en el número de accidentes o lesiones. Por lo tanto, cualquier variable
que pueda influir en los accidentes o en las víctimas de accidentes, independientemente de la
velocidad, es una variable potencialmente confusora. Copyright © Institute of Transport
Economics, 2004 15Velocidad y accidentes de tráfico: una evaluación del modelo de potencia
El número de variables potencialmente confusoras en los estudios de evaluación de la
seguridad vial es muy grande. Obviamente, es imposible identificar todas las variables

18. potencialmente confusoras, y mucho menos medir estas variables y controlarlas. En principio,
las posibles variables de confusión incluyen cualquier cambio en la exposición (volumen de
tráfico) y los factores de riesgo que podrían influir en el número de accidentes o la gravedad de
las lesiones independientemente de la velocidad de conducción o además de ella. El próximo
capítulo discutirá más en detalle algunas variables de confusión importantes que afectan los
estudios de la relación entre la velocidad y la seguridad vial. Por el momento, basta señalar
que el Modelo de Potencia debe verse como un modelo teórico de la relación entre la
velocidad y la seguridad vial, en el que no se supone que otros factores influyan en el número
de accidentes o víctimas de accidentes. Así, el modelo es una descripción idealizada de la
relación entre velocidad y accidentes. En datos reales, tal relación ideal no se observará. Las
relaciones observadas entre la velocidad y los accidentes estarán más o menos confundidas o
atenuadas por los efectos de las variables de confusión y las variables moderadoras cuyos
efectos varios estudios tendrán más o menos éxito en identificar o eliminar. Por lo tanto, es
esencial describir los estudios con la mayor precisión posible en términos de las variables
moderadoras y de confusión que controlan o especifican. Copyright © Institute of Transport
Economics, 2004 16 Velocidad y accidentes viales: una evaluación del modelo de potencia 4
Amenazas a la validez en los estudios sobre los impactos de la velocidad en la seguridad vial
4.1 Tipos de validez y amenazas a la validez El marco de validez de Shadish, Cook y Se ha
aplicado Campbell (2002) para identificar las amenazas más importantes a la validez en los
estudios que evalúan los efectos de los cambios de velocidad en la seguridad vial. Las
amenazas relevantes se dividen en cuatro clases: 1. Amenazas a la validez de la conclusión
estadística 2. Amenazas a la validez interna 3. Amenazas a la validez de construcción 4.
Amenazas a la validez externa La validez de la conclusión estadística se refiere a la precisión,
confiabilidad y propiedades de muestreo de los hallazgos numéricos de un estudiar. La validez
interna se refiere a la posibilidad de inferir una relación causal entre un par de variables (o
dentro de un subconjunto más grande de variables). La validez de constructo se refiere a la
adecuación de las definiciones operativas de conceptos y proposiciones teóricas. La validez
externa se refiere a la posibilidad de generalizar los hallazgos de un estudio a otros contextos o
entornos distintos de aquellos en los que se realizó el estudio. Todos estos tipos de validez son
relevantes en el presente estudio. La validez de la conclusión estadística está influenciada, por
ejemplo, por el tamaño de la muestra, la confiabilidad de los datos, la posible presencia de
errores sistemáticos en los datos y la idoneidad de las técnicas estadísticas utilizadas para
analizar los datos. En este estudio, los siguientes factores se consideran los más relevantes
para la validez de la conclusión estadística: 1. Errores en las mediciones de velocidad 2.
Informe incompleto de accidentes; datos de accidentes poco confiables La validez interna está
influenciada principalmente por qué tan bien un estudio controla las variables potencialmente
confusoras. Como se señaló en el Capítulo 3, el número de posibles variables de confusión en
los estudios de evaluación de la seguridad vial es infinito. Para asegurar el mejor control
posible de las variables de confusión, se debe aplicar un diseño de estudio experimental
(ensayo controlado aleatorizado). En los estudios de evaluación de la seguridad vial rara vez se
encuentran diseños experimentales. Por lo tanto, la mayoría de estos estudios no controlan
todas las posibles variables de confusión. Tratar de enumerar todas esas variables y evaluar si
un estudio las ha controlado o no es una tarea imposible. Por lo tanto, se ha decidido centrarse
en las siguientes cuatro variables potencialmente confusoras que se sabe (Hauer 1997) que
son importantes en los estudios de evaluación de la seguridad vial: Copyright © Institute of
Transport Economics, 2004 .Regresión a la media, en particular en los datos de accidentes 2.
Tendencias a largo plazo, en particular en los datos de accidentes 3. Cambios importantes en el
volumen de tráfico 4. Control inadecuado de los factores de riesgo asociados con la ocurrencia

19. de accidentes El significado de estas variables será elaborado a continuación. La relación
teórica (constructo) de interés en este estudio es la relación entre la velocidad y la seguridad
vial. Si bien la velocidad puede parecer un concepto muy simple, la distancia recorrida por
unidad de tiempo, se puede medir de varias maneras, no todas las cuales dan resultados
idénticos. Al menos las siguientes medidas de velocidad se encuentran en la literatura: 1. La
velocidad media del tráfico, medida como velocidades puntuales de los vehículos que pasan
por un punto determinado de la carretera. 2. La velocidad media del tráfico, medida
conduciendo a lo largo de una carretera durante una cierta distancia, tratando de mantenerse
cerca de la velocidad media (método del automóvil flotante). 3. Velocidades percentiles, de las
cuales las más comunes son la velocidad percentil 50 (igual a la velocidad mediana) y la
velocidad percentil 85. 4. Velocidad de impacto, que es la velocidad de un vehículo o usuario
de la vía cuando se inicia un impacto. El modelo de potencia se aplica a la "velocidad media del
tráfico". Por lo tanto, la velocidad de impacto no es relevante. En la mayoría de los estudios, la
velocidad probablemente se mide como velocidad puntual. Los datos de accidentes
generalmente se referirán a una determinada carretera o sistema de carreteras, y no solo a un
lugar en particular. Además, los datos de accidentes en la mayoría de los estudios cubren un
período de al menos algunos años, mientras que la velocidad a menudo se registra solo
durante un período corto, a menudo no más de unas pocas semanas. Las velocidades
puntuales medidas durante un período breve pueden no ser típicas de la velocidad de todo el
sistema vial representado por los datos de accidentes, ni de todo el período al que se aplican
estos datos. Esto puede amenazar tanto la validez del constructo como la validez de la
conclusión estadística. Desafortunadamente, la mayoría de los estudios no describen con gran
detalle cómo se midió la velocidad o cómo se muestrearon las ubicaciones y los períodos para
las mediciones de velocidad. Por lo tanto, los estudios difícilmente brindan una base para
evaluar qué tan bien los datos de velocidad presentados en ellos representan lo que estos
datos deberían representar idealmente, a saber, la velocidad media para todo el sistema vial
(no solo un lugar en particular) al que se aplican los datos de accidentes y para el período
completo cubierto por estos datos (no sólo un período corto). Por lo tanto, es casi imposible
realizar una evaluación de la validez de constructo de los datos de velocidad. En este estudio,
los datos de velocidad proporcionados por cada estudio se han tomado al pie de la letra. En
casi todos los estudios, la velocidad dada es la velocidad media; en unos pocos estudios se han
utilizado varias velocidades percentiles. Las velocidades percentiles utilizadas con mayor
frecuencia son el percentil 50, que suele estar cerca de la velocidad media, y el percentil 85,
que suele estar cerca de una desviación estándar por encima de la velocidad media. El
concepto de seguridad vial también se puede definir de muchas maneras. La mejor definición
teórica de seguridad vial es el número esperado (a largo plazo) de accidentes o víctimas de
accidentes. El número registrado de accidentes o víctimas de accidentes no siempre puede ser
una buena estimación del número esperado a largo plazo. Sin embargo, la falta de fiabilidad de
Copyright © Institute of Transport Economics, 2004 18 Velocidad y accidentes de tráfico: una
evaluación de los datos de accidentes del modelo de potencia es principalmente un problema
que influye en la validez de la conclusión estadística y la validez interna. La validez externa se
busca en la mayoría de los esfuerzos científicos. El modelo de potencia se establece en
términos generales y postula que los efectos de los cambios de velocidad en los accidentes y
las víctimas de accidentes son los mismos en todas partes. Para probar si este es el caso, se
debe examinar la relación entre la velocidad y los accidentes en diferentes países, diferentes
años, diferentes tipos de entornos de tráfico, etc. Los hallazgos de los estudios realizados en
diferentes contextos tendrán una gran validez externa si: (1) los contextos que difieren en
varios aspectos importantes están representados en el conjunto de estudios, y (2) los hallazgos

20. del estudio concuerdan en diferentes contextos. Si, por otro lado, los hallazgos del estudio no
concuerdan en diferentes contextos, la validez externa es baja. Por lo tanto, la validez externa
se evalúa mejor como parte de un metanálisis de estudios que difieren con respecto a los
contextos en los que se realizaron. 4.2 Amenazas a la validez en los estudios que evalúan la
relación entre la velocidad y la seguridad vial 4.2.1 Errores y sesgos en los datos de velocidad A
menudo se cree que es fácil medir la velocidad. De hecho, muchos niños lo han hecho
marcando un punto de inicio y un punto final en el suelo y utilizando un cronómetro para
medir el tiempo empleado en recorrer la distancia entre los dos puntos. Sin embargo, medir la
velocidad del tráfico rodado no es tan fácil. Hay muchas trampas y fuentes de error en los
datos de velocidad. Un ejemplo de la prevalencia de errores en los datos de velocidad basados
en mediciones continuas que emplean bucles inductivos enterrados en la superficie de la
carretera se puede encontrar en un estudio noruego reciente que evaluó los efectos de los
límites de velocidad reducidos en secciones seleccionadas de la carretera (Ragnøy y Muskaug
2003). Los datos se recopilaron solo de sitios donde la velocidad se había medido
continuamente durante al menos 10-15 semanas. Para cada sitio, los datos se dieron en forma
de velocidad media por hora. Hay 8.760 horas en un año, o 1.680 horas en 10 semanas. Uno
esperaría que las estimaciones de la velocidad media basadas en datos para un período tan
largo no se vean afectadas por factores a corto plazo, como una lluvia, congestión de tráfico
causada por un accidente, vehículos anormalmente lentos, etc. Se desarrolló un algoritmo que
eliminó valores medios horarios anormales, como cero (probablemente debido a fallas en el
equipo), horas que tenían velocidades medias por debajo de 60 km/h (indicando congestión;
las carreteras tenían límites de velocidad de 80 o 90 km). /h; en tráfico congestionado, se
supone que los límites de velocidad no influyen en la velocidad media del tráfico), u horas que
tuvieron una desviación estándar de más de 20 km/h. La aplicación de este algoritmo, así como
el control de calidad adicional de los datos de velocidad, dieron como resultado el descarte del
36 % de los datos. Una tasa de error del 36% es claramente preocupante, en particular si no se
detectara. Sin embargo, es sorprendentemente raro que los estudios que evalúan la relación
entre la velocidad y la seguridad vial analicen los errores en los datos de velocidad. En la
mayoría de los estudios, los errores no se mencionan. Aparentemente, se hace la suposición
de que estos datos son perfectamente confiables. No es correcto suponer que los datos de
velocidad no contienen errores. Desafortunadamente, son tan pocos los estudios que han
tratado de evaluar tales errores, que a los efectos del metanálisis realizado en este informe, no
se ha tenido en cuenta la posible presencia de errores aleatorios o sistemáticos de medición
en los datos de velocidad. Se ha asumido que estos datos son fiables. Otro problema con
respecto a los datos de velocidad se refiere a cómo se muestrearon las ubicaciones y los
períodos para medir la velocidad. Nuevamente, pocos estudios brindan detalles sobre cómo se
obtuvo la muestra de datos de velocidad. En términos ideales, los datos de velocidad deberían
ser representativos de la velocidad media del tráfico en toda el área y durante todo el período
al que se aplican los datos de accidentes. En la mayoría de los estudios, los datos de velocidad
se recopilaron durante un período mucho más corto que los datos de accidentes. No es raro
que se suponga que los datos de velocidad para una sola ubicación, o algunas ubicaciones,
representan un sistema de carreteras de varios cientos de kilómetros. En la práctica, este
informe hace la misma suposición, ya que la información para justificar un enfoque diferente
es casi inexistente. 4.2.2 Notificación incompleta de accidentes y cambios en el nivel de
notificación de accidentes Es bien sabido (Elvik y Mysen 1999) que la notificación de accidentes
con heridos en las estadísticas oficiales de accidentes de tráfico es incompleta. El hecho de que
el informe sea incompleto, por sí solo, no introduce ningún sesgo en los estudios que evalúan
la relación entre la velocidad y los accidentes. Sin embargo, los resultados pueden estar

21. sesgados si el nivel de informes de accidentes cambia con el tiempo (relevante para estudios
de antes y después), o si varía entre ubicaciones (relevante para estudios transversales) Casi
todos los estudios que evalúan la relación entre velocidad y la seguridad vial se basan en las
estadísticas oficiales de accidentes de tráfico. Casi nunca se realiza una evaluación explícita del
nivel de información y su variación. La razón de esto es que, en la mayoría de los casos, no
existe un registro de accidentes que se sepa que está completo. Por lo tanto, todo lo que se
puede decir sobre este asunto es que la variación desconocida en el nivel de notificación de
accidentes es una fuente potencial de error en la mayoría de los estudios de evaluación de la
seguridad vial. Desafortunadamente, no es posible eliminar o controlar esta posible fuente de
error a menos que uno tenga acceso a un registro de accidentes que se sepa que es completo,
o al menos más completo que las estadísticas oficiales de accidentes de tránsito. 4.2.3
Regresión a la media La regresión a la media denota la tendencia de un número anormalmente
alto de accidentes a volver a valores más cercanos a la media a largo plazo; por el contrario, un
número anormalmente bajo de accidentes tiende a ser sucedido por un número mayor. La
regresión a la media ocurre como resultado de una fluctuación aleatoria en el número
registrado de accidentes en torno al número esperado de accidentes a largo plazo. La
regresión a la media amenaza la validez de los estudios de antes y después, pero es, al menos
en muestras grandes, quizás una amenaza menos seria para la validez en los estudios
transversales. Copyright © Institute of Transport Economics, 2004 20 Velocidad y accidentes
de tráfico: una evaluación del modelo de potencia ¿Cuándo es más probable que la regresión a
la media sea un factor de confusión en los estudios de antes y después? La regresión a la
media es más probable que confunda un estudio cuando los límites de velocidad se modifican
en tramos de carretera relativamente cortos que han sido seleccionados para cambios en los
límites de velocidad debido a su historial de accidentes anterior. Los casos más típicos serían la
reducción de los límites de velocidad en vías con un mal historial de accidentes y el aumento
de los límites de velocidad en vías más seguras de lo normal. La regresión a la media puede
influir en los resultados incluso de los estudios diseñados experimentalmente. Un ejemplo de
esto es una evaluación de los límites de velocidad estacionales en Finlandia (Peltola 2000). Se
formaron pares de caminos emparejados. En cada par, se seleccionó un camino al azar para
introducir un límite de velocidad estacional, el otro camino retuvo el límite de velocidad
original. A pesar de la asignación aleatoria de las carreteras, sus tasas de accidentes durante el
período anterior diferían, como se muestra en la Figura 7. La tasa de accidentes en las
secciones de carretera donde se introdujo el límite de velocidad estacional de 80 km/h fue más
del 50 % mayor durante el período anterior. -período superior a la siniestralidad en vías que
mantuvieran el límite de velocidad de 100 km/h. El autor señala que parte de la reducción
observada de la tasa de accidentes en las carreteras que tienen un límite de velocidad
estacional puede atribuirse a la regresión a la media. Accidentes con lesiones por millón de
kilómetros de viaje antes y después de que se introdujeran los límites de velocidad
estacionales. Basado en Peltola 2000 0,200 0,180 0,160 0,140 Tasa de accidentes 0,120 0,100
0,080 0,060 0,040 0,020 0,000 0,189 0,120 0,121 Prueba (Límite de velocidad 100 km/h antes,
80 km/h después) 0,099 km/h después) Categoría de carretera Fuente: Informe TØI 740/2004
Figura 7: Cambio en las tasas de accidentes en carreteras en Finlandia donde se introdujo un
límite de velocidad estacional en invierno en comparación con carreteras donde no se
introdujo un límite de velocidad estacional en invierno Para evaluar si la regresión a la media
es realmente un factor de confusión en un estudio, se necesitan datos que puedan indicar si el
número registrado de accidentes fue anormalmente alto o bajo. Muy a menudo, dichos datos
no se presentan en los estudios de evaluación, ni están fácilmente disponibles a partir de otras
fuentes de datos. Por lo tanto, en la mayoría de los casos, lo mejor que se puede hacer es: (1)

22. verificar si un estudio controló la regresión a la media o no, y (2) en caso de que un estudio no
controle la regresión a la media, evaluar si es probable que la regresión a la media sea un
factor de confusión o no. Copyright © Institute of Transport Economics, 2004 21Velocidad y
accidentes viales: una evaluación del modelo de potencia 4.2.4 Tendencias a largo plazo en las
tasas de accidentes Idealmente hablando, los estudios que evalúan la relación entre la
velocidad y la seguridad vial deberían controlar las tendencias a largo plazo en los accidentes
tarifas Históricamente hablando, las tasas de accidentes han disminuido en la mayoría de los
países altamente motorizados durante los últimos 50 a 60 años. Si no se controla esta
tendencia, existe el riesgo de que los estudios exageren el efecto de las reducciones de
velocidad sobre los accidentes, atribuyendo erróneamente toda la reducción de la tasa de
accidentes de un año al siguiente a la reducción de velocidad. Por el contrario, el efecto de los
aumentos de velocidad puede subestimarse o, en el peor de los casos, tener un signo erróneo
si no se controla una tendencia a largo plazo hacia tasas de accidentes más bajas. El control de
las tendencias a largo plazo en las tasas de accidentes se puede hacer de varias maneras. Una
posibilidad es extrapolar tendencias pasadas. Otra posibilidad es utilizar un grupo de
comparación que en el pasado estuvo sujeto a la misma tendencia a largo plazo que el grupo
en el que se introdujo una medida destinada a influir en la velocidad. 4.2.5 Cambios
importantes en el volumen de tránsito Ningún factor ejerce mayor influencia en el número de
accidentes que el volumen de tránsito. Los estudios generalmente encuentran que el volumen
de tráfico explica alrededor del 67-75% de la variación sistemática en el número de accidentes
(ver, por ejemplo, las contribuciones a Gaudry y Lassarre 2000, o Greibe 2003). Además,
normalmente se encuentra que el número de accidentes con heridos aumenta entre un 6 y un
10 % cuando el volumen de tráfico aumenta un 10 %. El volumen de tráfico no suele cambiar
bruscamente de un año a otro. En Noruega, por poner un ejemplo, el cambio anual en los
kilómetros recorridos por vehículos durante los años 1973 a 2002 ha variado entre una
reducción del 0,7% y un aumento del 9,1% (Rideng 2003). En la mayoría de los años, el tráfico
crece entre un 1% y un 3% respecto al año anterior. Estos pequeños cambios normalmente no
están asociados con cambios importantes en el número de accidentes. En muchos estudios de
antes y después, los datos se refieren a un período de 6 a 10 años. Durante un período tan
largo, es probable que los cambios en el volumen de tráfico sean del orden del 1020 %, lo que
se esperaría que tuviera un efecto en el número de accidentes. Este efecto se puede controlar
mediante el uso de un gran grupo de comparación, en el que se puede suponer
razonablemente que los cambios en el número de accidentes reflejan los efectos de todos los
factores que influyen en la ocurrencia de accidentes, incluidos los cambios en el volumen de
tráfico. Otro enfoque para controlar los cambios en el volumen de tránsito es estimar la
relación entre el volumen de tránsito y el número de accidentes, o estimar las tasas de
accidentes. Este último enfoque no es ideal, ya que controla el efecto de los cambios en el
volumen de tráfico sobre el número de accidentes solo si este efecto es lineal y estrictamente
proporcional, es decir, un aumento del 10 % en el volumen de tráfico se asocia con un
aumento del 10 % en el número de accidentes. número de accidentes. Si la relación entre el
volumen de tráfico y el número de accidentes no es lineal, confiar en las tasas de accidentes
podría dar resultados engañosos si hay cambios importantes en el volumen de tráfico. El
objetivo de un estudio diseñado para evaluar los efectos de los cambios de velocidad en la
seguridad vial es estimar los efectos de los cambios de velocidad en el número esperado de
accidentes o en la gravedad esperada de las lesiones. El número esperado de accidentes es el
número de accidentes que se espera que ocurran a largo plazo con un volumen de tráfico dado
y si todos los factores de riesgo permanecen constantes. Por lo tanto, siempre se deben
controlar los cambios en el volumen de tráfico, incluso si estos cambios fueron inducidos por la