Sicherheit in Autobahn- und Strassentunneln - Fonds für ...

Methodik 35
5. Statistische Analyse
Ziel der statistischen Analysen war zu untersuchen, ob bzw. inwieweit die erhobenen anlage- und
betriebstechnischen Merkmale das Unfallgeschehen beeinflussen.
Zu diesem Zweck wurde in einem ersten Schritt überprüft, ob signifikante Zusammenhänge
zwischen den einzelnen anlage- und betriebstechnischen Merkmalen und dem Unfallgeschehen
bestehen.
Zur Berechnung der bivariaten Zusammenhänge wurden Unfall- und Verunfalltenraten verwendet.
Die Kenngrösse war somit nicht die Anzahl Unfälle bzw. Verunfallte per se, sondern die Anzahl
Unfälle bzw. Verunfallte im Verhältnis zur Exposition. Die Operationalisierung des Unfall- und
Verunfalltengeschehen als Raten ist notwendig, da die Exposition eine Störvariable darstellt, die
durch Konfundierungseffekte zu Scheinkorrelationen führen kann. Das Analysieren des expositonsbereinigten
Unfall- und Verunfalltengeschehen ermöglicht validere Aussagen.
Diese bivariaten Zusammenhänge konnten trotz Intervallskalierung der Variablen nicht mittels
Produkt-Moment-Korrelationen (Pearson-Korrelationen) berechnet werden, da die entsprechenden
statistischen Voraussetzungen (bivariate Normalverteilung) nicht erfüllt waren. Stattdessen wurden
Rangkorrelationen (Spearman-Korrelationen) berechnet.
Diese mittels Korrelationsberechnungen ermittelten bivariaten Zusammenhänge stellen lediglich
eine Vorabklärung dar, die es erlaubt mögliche Einflüsse einzelner Merkmale auf das Unfallgeschehen
abzuschätzen. Gesicherte Erkenntnisse lassen sich nicht ableiten, da nicht ausgeschlossen
werden kann, dass die gefundenen Zusammenhänge lediglich Scheinkorrelationen sind,
die durch Drittvariablen verursacht werden. Deshalb wurden auf der Basis der bivariaten Ergebnisse
in einem zweiten Auswertungsschritt multivariate Analysen durchgeführt, wobei Anlage- und
Betriebsmerkmale als unabhängige Variablen (Prädiktoren) und das Unfallgeschehen als abhängige
Variable (Kriterium) fungierten. Multivariate Analyseverfahren haben den Vorteil, dass die gemeinsamen
Varianzen der unabhängigen Variablen berücksichtigt werden. Dadurch ist es einerseits
möglich präzisere Aussagen über die Auswirkung einzelner Tunnelmerkmale zu machen und andererseits
die kombinierte Auswirkung mehrerer, gemeinsam auftretender Merkmale abzuschätzen.
Des Weiteren ermöglichen multivariate Verfahren Aussagen über die relativen Einflussstärken der
verschiedenen Tunnelmerkmale.
Im Gegensatz zu den bivariaten Analysen konnten die multivariaten Analysen nicht auf der Basis
von expositionsbereinigten Raten durchgeführt werden. Hierzu wäre eine multiple lineare Regression
notwendig gewesen. Dieses statistische Verfahren musste jedoch aus zwei Gründen verworfen
werden: Zum einen waren die statistischen Voraussetzungen (multivariate Normalverteilung) nicht