SEGURIDAD 84 6 que no hay relación entre variables. Sin embargo, atendiendo a lo comentado con anterioridad en cuanto al número de datos con los que se trabaja y, analizando de manera visual el mapa de la Figura 5, sí que se observa una cierta relación entre la variable explicada y la explicativa, aunque quizás por el número de datos no sea estadísticamente significativa al 95%. Figura 5. Mapa de clasificación de las provincias en función del tipo de cultivo que ocupa mayor SAU y diagrama sectorial de las tasas de accidentes para cada tipo de cultivo. Se observa que los cultivos leñosos son los más peligrosos, seguidos de los pastos y, por último, de las tierras arables, debido principalmente a que se sitúan en parcelas más peligrosas para el trabajo con el tractor. Las 11 provincias en las que el tipo de cultivo que ocupa mayor SAU son los leñosos son las que muestran una mayor tasa de accidentes, con un 46% del total y 21 de los accidentes analizados. Por otro lado, las 24 provincias en las que predominan las tierras arables son las que ocupan la mayor parte de la superficie de España. Sin embargo, en las tierras arables la tasa de accidentes es la menor con un 22%, siendo el número de accidentes en valores absoluto prácticamente el mismo que en los leñosos, 22. La correlación más significante encontrada entre las variables ha sido entre la pendiente y el tamaño. El análisis de regresión lineal múltiple, entre el número de accidentes en función de la pendiente y la SAU/nº explotaciones ha tenido como resultado un coeficiente de correlación múltiple de 0,42, junto a un R2 ajustado de 0,17. Serían valores que no permitirían confirmar una relación entre ambas variables. Sin embargo, si observamos la Figura 6 se comprueba cómo a mayor superficie por explotación menor es la pendiente, con un coeficiente de correlación de -0,49, por lo que se puede concluir que las zonas con explotaciones más extensas tienen una menor pendiente y, por lo tanto, esas regiones reúnen dos características que reducen el grado de accidentalidad: tamaño y extensión. Figura 6. Regresión lineal entre las variables pendiente y SAU/nº de explotaciones. Valladolid, Palencia y Toledo no han tenido accidentes. La variable continua SAU/nº de explotaciones se analizará conjuntamente con la variable discreta tamaño, ya que en ambas se pretende observar si una mayor atomización de las explotaciones está relacionada con un mayor número de accidentes. Esta ha sido la variable que ha presentado mayor grado de correlación, con un coeficiente de -0,4. En la Figura 3 se observa una tendencia notable a disminuir en zonas con explotaciones más extensas. En el mapa de la derecha se pueden ver las provincias y el número de accidentes recogidos en cada una de ellas. Se observa cómo las provincias con mayor atomización de explotaciones, como las cuatro provincias gallegas y Valencia, presentan unas cifras de accidentados muy elevadas, en comparación con las de Castilla y León y Guadalajara que tendrían unas explotaciones más extensas y el número de accidentados es prácticamente nulo. Respecto al tamaño, presenta un p-valor de 0,051, por lo que se acepta la hipótesis nula, verificando una vez más lo observado en el análisis del SAU/nº de explotaciones. La zona de Castilla y León donde se presentan explotaciones más extensas, el número de accidentes es muy bajo, mientras que la zona del Levante y Galicia con explotaciones predominantes de menos de 2 ha junto a las de entre 2 y 10 ha, tienen las cifras más elevadas de accidentalidad (Figura 4). Las provincias con explotaciones de entre 10 y 50 ha, tienen valores similares a los que presentan aquellas que se encuentran en el rango de 2 a 10 ha. Siendo los valores brutos de 24 accidentes sobre 19 provincias que presentan estas características. La variable tipo de cultivo ha dado un p-valor de 0,1, para un nivel de significación del 0,05, por lo que se acepta la hipótesis nula y podemos afirmar que no hay relación entre variables. Sin embargo, atendiendo a lo comentado con anterioridad en cuanto al número de datos con los que se trabaja y, analizando de manera visual el mapa de la Figura 5, sí que se observa una cierta relación entre la variable explicada y la explicativa, aunque quizás por el número de datos no sea estadísticamente significativa al 95 %. Se observa que los cultivos leñosos son los más peligrosos, seguidos de los pastos y, por último, de las tierras arables, debido principalmente a que se sitúan en parcelas más peligrosas para el trabajo con el tractor. Las 11 provincias en las que el tipo de cultivo que ocupa mayor SAU son los leñosos son las que muestran una mayor tasa de accidentes, con un 46 % del total y 21 de los accidentes analizados. Por otro lado, las 24 provincias en las que predominan las tierras arables son las que ocupan la mayor parte de la superficie de España. Sin embargo, en las tierras arables la tasa de accidentes es la menor con un 22 %, siendo el número de accidentes en valores absoluto prácticamente el mismo que en los leñosos, 22. Figura 6. Regresión lineal entre las variables pendiente y SAU/nº de explotaciones. Figura 5. Mapa de clasificación de las provincias en función del tipo de cultivo que ocupa mayor SAU y diagrama sectorial de las tasas de accidentes para cada tipo de cultivo.
RkJQdWJsaXNoZXIy Njg1MjYx