Synthèse sur la sécurité des dispositifs de contrôle de la circulation

Synthèse sur la sécurité des dispositifs de contrôle de la circulation Mars 2003
la conception et la conduite de recherches. La possibilité d’une régression vers la
moyenne se produit lorsque les sites sont sélectionnés aux fins d’intervention en raison
d’une fréquence (ou d’un taux) anormalement élevée de collisions. Étant donné que c’est
souvent le cas, la régression vers la moyenne présente un problème fréquent.
Voici une brève explication de la régression à la moyenne :
La fréquence moyenne des collisions à long terme (si tous les éléments restent stables)
constitue la véritable mesure de la sécurité à un emplacement donné. Le compte annuel
des collisions représente une mesure à court terme généralement utilisée pour approcher
la moyenne à long terme. Cependant, nous savons que les nombres de collisions sont
sujets à certaines variations aléatoires d’une année à l’autre. Donc, si les sites sont choisis
aux fins d’intervention en raison du nombre annuel de collisions anormalement élevé,
nous pouvons nous poser la question suivante : le compte élevé de collisions est-il
représentatif de la moyenne à long terme ou n’est-il qu’une fluctuation due au hasard?
Dans certains cas, le compte des collisions à court terme est représentatif de la moyenne à
long terme, ce qui signifie que le compte à court terme est élevé par hasard. Lorsque le
compte est élevé par hasard, on peut s’attendre à ce que le prochain ensemble de comptes
de collisions soit plus représentatif de la moyenne à long terme. Ce qui signifie que le
prochain ensemble de comptes serait plus proche de la moyenne à long terme (c.-à-d. plus
bas). Par conséquent, si le compte de collisions anormalement élevé est utilisé comme
données « avant » et que le compte de collisions à court terme n’est pas représentatif de
la moyenne à long terme, on aurait un avantage en matière de sécurité même sans aucune
intervention. La tendance des fréquences élevées de collisions à court terme à produire
des comptes plus bas (plus près de la moyenne) dans les périodes d’observation
subséquentes s’appelle la régression vers la moyenne.
Les chercheurs en sécurité routière utilisent fréquemment un historique de collisions de
trois à cinq ans afin de tenir compte de la variation aléatoire des comptes de collisions
annuels. Il s’agit d’une part importante de la minimisation des effets de régression vers la
moyenne, mais cela ne suffit pas à les éliminer.
Hauer (1997) a proposé la méthode empirique bayésienne (MEB) afin de tenir compte de
ce biais dû à la régression vers la moyenne. En bref, en fonction de la MEB, le compte de
collisions réel à l’emplacement donné est tempéré par le compte de collisions moyen
provenant d’emplacements similaires, afin de rendre une meilleure estimation à long
terme de l’efficacité de la sécurité au lieu donné. L’application de la MEB nécessite un
ensemble de données assez important en provenance de bon nombre d’emplacements
similaires ainsi qu’une certaine expertise statistique. Il arrive souvent que les praticiens
ne possèdent pas les ressources nécessaires à l’application de la MEB.
Ils peuvent alors faire un choix parmi au moins trois autres options afin de tenir compte
de la régression vers la moyenne. Les voici :
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