Coeficiente De Gravedad

6.2.4 COEFICIENTE DE CORRECCIÓN DE GRAVEDAD

En el capítulo 9 se definieron los conceptos correspondientes a los coeficientes de frecuencia y de gravedad y sus respectivas fórmulas:

Para la primera fórmula, es preciso considerar en los cálculos, que A es el número de lesionados a computar y no. el número de accidentes; es decir, si un accidente ocasiona lesiones a cinco personas, se consideran cinco lesionados a fin de calcular el coeficiente de frecuencia. Los costos se registran en una hoja de control para cada accidentado y se reparten por partes iguales los costos no asegurados, independientes de la propia lesión (daño de materiales, equipo, horas extra, supervisores, etcétera).

Como consecuencia de lo anterior y de acuerdo con la categorización de los accidentes se toman en cuenta los días a deber para el coeficiente de gravedad.

Por otra parte, dichos coeficientes son elementos estadísticos utilizados para el control del sistema de seguridad en la empresa y también para comparar índices de gravedad y frecuencia con los de empresas similares.

En la fórmula Cg, los días a deber se utilizan para dar una idea más exacta de la gravedad de los accidentes, tratados en forma de estadísticas. En la determinación del costo, lo que interesa son los días perdidos, que equivalen a dinero gastado por la empresa.

Ejemplo:

Un trabajador pierde el dedo pulgar a raíz de un accidente, como con secuencia deja de trabajar 30 días (30dp). El anexo 1 para este caso no indica el número de días a deber, pero la tabla de la American Association indica 600 D.D. Si se aplica este valor en la fórmula del Cg, es correcto a nivel estadístico, pero al calcular los costos, distorsiona en extremo los valores reales.

La relación entre el Cg y el Cf proporciona un nuevo coeficiente, el Cm o coeficiente medio, es decir, el promedio de días perdidos por accidente.

Por lo tanto, si la fórmula es:

entonces:

Al revisar las estadísticas, en primer lugar destaca la ausencia de una relación proporcional directa entre el número de accidentes y su respectiva gravedad; por ejemplo, se toman los datos estadísticos correspondientes al estado de Sao Paulo (Brasil) y dentro de él, se delimita el estudio al sector metalúrgico entre los años 59 y 70 (tablas 11.12 y 11.13).

En los datos de referencia se observa que para un mismo número de accidentes existe una gravedad diferente, así por ejemplo:

Industria metalúrgica

Año 63...Cf=61...Cg= 1430

Año 70...Cf=61...Cg= 641,

Al profundizar un poco a través de la estadística, mediante un modelo de regresión, se intenta medir cada variable, según su importancia relativa e interrelaciones, así como las debidas al azar.

Se presentan en un sistema de coordenadas los valores correspondientes a los coeficientes de frecuencia y de gravedad de la industria metalúrgica de acuerdo con las tablas 11.12 y 11.13 y se trata de ajustar una recta a los datos representados como puntos, a fin de estudiar después su coeficiente de correlación. Se emplea el método de los mínimos cuadrados.

Trazadas las curvas respectivas (figura 11.2) se analizan:

a) En primer lugar se observa una gran dispersión de los puntos correspondientes.

Donde:

b = 36

α = 383

b) De acuerdo con los datos originales existe una variación considerable entre el valor de las Y, siendo su valor mínimo de 491 y el máximo de 1728, en la industria metalúrgica, y de 661 y 2,532, respectiva mente, en todas las industrias.

c) Del examen de los datos se concluye que una parte de la variación total es atribuible al azar, y otra a la relación entre las variables (frecuencia y gravedad).

Para solucionar la última cuestión, conviene separar la variación total en sus componentes, la atribuida al azar y la que proviene de la relación entre variables. Si se analizan las figuras anteriores será fácil comprender el problema.

Se anota la desviación Y respecto a su media, , como equivalente a la suma de dos partes diferentes:

• El valor correspondiente a la desviación de la recta de regresión respecto a la media de las Y, es decir, .

• La desviación del valor real de Y, respecto al correspondiente valor sobre la recta, o sea , por lo tanto:

al elevar al cuadrado y realizar operaciones se tiene:

donde:

= variación total (es decir, n — 1 veces la variancia de las Y)

= variación de regresión (relación entre variables)

= variación debida al azar.

Para facilitar el cálculo, con los valores determinados en las tablas 11. 14 y 11.15, se utiliza la fórmula tomada de la obra de Freud Williams.

variación total (a)

variación aleatoria (azar) (b).

Se resta b) de a), se obtiene la variaci de regresión c).

Al aplicarla a los casos específicos se tiene:

Para la industria metalúrgica (Y= 986.5):

a) = 13,951,610 – 12 X 973,182.25 = 2,273,423 (total).

b) = 13,951,610 – 200 X 11,838 – 17.5 X 612,040 = 873,310 (azar)

c)

...