Modelação estatística dos índices de sinistralidade, aplicados ao setor da construção

• Type: Article in International Scientific Journal
• Date: 2012

Authors

João Santos Baptista (Author) FEUP; Paulo Oliveira (Author) FEUP; Vasco Carvalhal (Author) Other

Journal

Title: International Journal on Working Conditions

No. 4

Pages: 1-10

ISSN: 2182-9535

Publisher: RICOT - Rede de Investigação sobre Condições de Trabalho

Scientific classification

FOS: Engineering and technology > Civil engineering

CORDIS: Technological sciences > Technology > Safety technology

Other information

Resumo (PT): Face ao quadro problemático das estatísticas de sinistralidade e considerando a Segurança na construção uma missão vital e de primordial significado para a sociedade, pretendeu-se com o presente estudo desenvolver modelos matemáticos, com capacidade explicativa do comportamento dos índices de sinistralidade em função de variáveis setoriais e globais como a taxa de desemprego e a taxa de crescimento do PIB de Portugal. Foram utilizados dados oficiais relativos a uma amostra de conveniência composta por 58 empresas do setor da construção, referente ao período de 6 anos. Foi efetuado o tratamento estatístico dos dados e desenhados modelos com base em regressões lineares. No final, dois dos modelos desenvolvidos apresentaram capacidade explicativa. Sendo que nestes aparecem como variáveis relevantes, a taxa de desemprego e os custos de formação por trabalhador. Apesar da capacidade explicativa dos modelos e da possibilidade da sua utilização pelas empresas do setor, como ferramenta potenciadora da Prevenção dos acidentes ocupacionais, é ainda questionada a eventual falta de consistência dos dados e a qualidade da formação ministrada nas empresas.

Abstract (EN): Given the problematic picture of work accident statistics and considering the Construction Safety a vital mission and of prime significance to society in general, it was intended with this study to develop a mathematical model capable of explaining the behavior of a given variable as a function of several variables and market sector. Predicting what your loss ratio is allows the possibility of a timely and effective planning of investment in prevention and occupational health and safety in the workplace. To this purpose, we included exogenous variables, such as the unemployment rate and the growth rate of GDP of Portugal. These models serve as statistical forecasting models, since the coefficients of the independent variables are significant. Linear regressions were used due to the lack of temporal data other types of regression are difficult to prove solid. Still managed to get three multiple linear regression models partially significant, a simple linear regression model was statistically significant and a multiple linear regression model was statistically significant. Thus, the final result of this study allowed finding that only two models have demonstrated the good predictive capability and reliability for future use. In these, appear as relevant variables the unemployment rate and the cost of formation per employee. These models can be used by companies in the industry, such as tools to enhance Prevention of occupational accidents.

Language: Portuguese

Type (Professor's evaluation): Scientific

Notes: http://www.ricot.com.pt/artigos/1/IJWC.4_Oliveira%20et%20al_1.10.pdf