SEGURIDAD 82 Málaga con 2,23% y cero accidentes. A pesar de ello, sí que se observa una pequeña tendencia a disminuir, con un coeficiente de correlación de -0,245, una cifra no muy significativa, pero teniendo en cuenta el tipo de datos que se analizan y el número, se puede considerar que sí influye la variable y presenta una tendencia a tener en cuenta. Figura 1. Izda. Regresión lineal entre el nº de accidentes y el porcentaje de jefes de explotación con formación reglada. Dcha. Mapa de clasificación de las provincias en función del porcentaje de jefes de explotación con formación reglada. La pendiente ha sido la variable continua con el valor absoluto de coeficiente muchos menos los casos en los que era fallo de la máquina y no un error humano [9]. Aunque han sido muchos los investigadores que han hecho y siguen haciendo análisis de la siniestralidad para encontrar sus causas y poder tomar las medidas oportunas, hay que seguir profundizando en ello para poder atajar esta lacra. Por eso, en este trabajo hemos analizado la influencia de otros factores como son: 1) la pendiente, 2) el tipo de cultivo, 3) la formación del jefe de la explotación y 4) el tamaño de la explotación por provincias de los accidentes graves y mortales en el sector agrario. MATERIALES Y MÉTODOS Los datos con los que se ha realizado el estudio se han obtenido a partir de las informaciones sobre accidentes graves y mortales con el tractor agrícola publicada en diferentes medios de comunicación entre los años 2017 y 2021. No se ha recurrido a los datos oficiales de siniestralidad laboral por incluir solo los accidentes laborales según la ley 31/1995, en la que quedan fuera muchos de los accidentes que se producen en este sector [4]. De esta misma fuente de información se ha obtenido el dato de la localización del accidente. El resto de variables analizadas (tipo de cultivo predominante, formación, tamaño de la explotación, superficie agrícola utilizada (SAU) y nº explotaciones) se han extraído del Instituto Nacional de Estadística (INE, 2022) y se ha realizado su análisis por provincias. Por último, la información espacial, el mapa de provincias georreferenciado y el modelo digital del terreno (MDT) se ha obtenido del Centro Nacional de Información Geográfica (CNIG, 2023). La pendiente, por su parte, se ha obtenido mediante el uso de herramientas SIG (sistemas de información geográfica) con el programa “QGIS 3.16 Hannover”, con el que también se han generado todos los mapas. Para el análisis de los datos, se ha procedido primero a filtrarlos de la base de datos original. Para las variables continuas (pendiente, formación y SAU/ nº de explotaciones) se han realizado regresiones lineales en Excel y calculado los coeficientes de correlación de cada una de ellas. Las variables discretas han sido analizadas con “R Commander”, el cual se ha utilizado para llevar a cabo la prueba de KruskalWallis, ya que los datos no seguían una distribución normal. También se ha estudiado si existía correlación entre las variables independientes y, entre las que había, se ha realizado una regresión lineal múltiple RESULTADOS Y DISCUSIÓN El número de accidentes graves o mortales con el tractor analizados ha sido de 62 con el resultado de muertes y uno grave. En la Figura 1 podemos ver los resultados de la relación entre el número de accidentes con el porcentaje de jefes de explotación que cuentan con formación y su distribución por provincias. Se puede observar cómo a medida que aumente la formación disminuye ligeramente el número de accidentes. En la derecha, podemos observar cómo provincias como las de Jaén, La Coruña y Lugo tienen un mayor número de accidentes y un bajo porcentaje de formación, mientras que regiones con mayores porcentajes de formación como Barcelona, Gerona, Álava y Huesca no han sufrido ningún accidente estos últimos cinco años, salvo en Barcelona con uno. Se ven excepciones como Zaragoza con un 7,7 % de formados y tres accidentes y Málaga con 2,23 % y cero accidentes. A pesar de ello, sí que se observa una pequeña tendencia a disminuir, con un coeficiente de correlación de -0,245, una cifra no muy significativa, pero teniendo en cuenta el tipo de datos que se analizan y el número, se puede considerar que sí influye la variable y presenta una tendencia a tener en cuenta. La pendiente ha sido la variable continua con el valor absoluto de coeficiente de correlación más bajo, siendo únicamente de 0,09. En la Figura 2 Figura 1. Izda. Regresión lineal entre el nº de accidentes y el porcentaje de jefes de explotación con formación reglada. Dcha. Mapa de clasificación de las provincias en función del porcentaje de jefes de explotación con formación reglada.
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