[논문]산업재해 사례인자의 범주형 분석

지경택; 송영호; 정국삼

산업재해 사례인자의 범주형 분석
Categorical Analysis for the Factors of Incustrial Accident Cases 원문보기

This study aimed to search for the fundamental accident causes using a categorical analysis, a kind of statistical methods. As the analysis methods, correlation analysis, independence test and logistic regression analysis were used. And the SPSS package, a general-purpose mathematical library, was used to obtain statistical characteristics. As the result of this study, the accident causes associated with factor of 'lost working days' were factors such as 'employed periods', 'sex', 'type of accident', 'month'. In case of applying independence test method, the most important cause was the factor of 'month'. In case that logistic regression analysis method was applied, the cause contributed to the increase structure'. 'less than 6 month'. On the basis of these results, the plan for accident prevention and the proper investment for accident prevention expenditure could be carried out in each workshop.

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문제 정의

그러므로, 본 연구에서는 국내의 충북지역에서 발생한 산업재해를 대상으로 통계적 기법인 범주형 분석을 이용하여 재해발생에 있어서의 요인별 상관성, 요인간의 영향성 및 중요요인을 파악하여 보다 효과적인 산업재해 예방의 대책과 안전관리 활동방안을 수립하는데 필요한 기초자료로 활용하고자 하였다.
본 연구에서는 이 중에서 가장 무난하고 해석이 명확한 人를 채택하여 관련성을 측정하기로 한다. 人 는 식(7)과 같이 정의되는데, 취할 수 있는 값의 범위는。M 人 Ml으로, /! = 0일 때 두 변수는 완전히 독립적이고, 人 = 1일 때 두 변수는 완전한 관계임올 의미한다.

가설 설정

행한 결과이다. 양측검정의 점근 유의 수준이 설정 유의 수준(a=0.05)보다 작으므로 "두 변수가 상호 독립이다, , 라는 귀무가설을 기각하게 되어 대립가설, 즉 “두 변수가 상호 독립이 아니다.”를 채택하였다. 즉, 근로손실일수는 재해가 발생하는 월에 따라 다르다는 결론을 얻었다.

제안 방법

Logistic 회귀분석에서는 상관도 분석에서 나온 결과를 바탕으로 반웅변수, 즉 '근로손실일수' 항목에 큰 영향을 미친다고 판단되는 독립변수 네 가지 (재해형태, 기인물, 근속기간, 업종)를 채택하여 반웅변수의 발생확률을 예측하였다. 이 분석기법에서는 반응변수가 2원화 되어야 하므로 반응변수 '근로손실일수' 항목을 경상(근로손실일수 56일 이하) 및중상(근로손실일수 56일 초과)으로 나누어 독립변수들에 따라 각각의 발생확률을 계산하였다.
0)을 사용하였다. 그리고 통계분석을 용이하게 하기 위하여 data의coding을 변경하거나 변환을 시도하였다.
두 변수간의 관련성의 여부와 검정 결과 만일 상호 관련성이 있다면, 그 정도는 얼마나 되는지를 알아보기 위하여 다음과 같이 독립성 검정 방법을 채택하였다.
둘째, 명목 및 서열척도의 범주형 변수(categorical variables)들을 분석하여 변수간의 교차분석을 통하여 독립성과 관련성을 분석하였다.
분석을 위해 수집된 산업재해사례 da拋들은 모두 25개의 항목들로 구성되어 있는데, 신뢰성 있는 분석을 위하여 10개 항목으로 재분류하였고, 또 각각의 항목들에 대해서 통계분석기법을 처리하는데 있어서 용이하도록 coMe화하였다.
산업재해 사례에 있어서의 재해발생 요인에 대한 제반 분석을 범주형 자료 분석기법을 이용하여 분석한 결과, 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.
발생확률을 예측하였다. 이 분석기법에서는 반응변수가 2원화 되어야 하므로 반응변수 '근로손실일수' 항목을 경상(근로손실일수 56일 이하) 및중상(근로손실일수 56일 초과)으로 나누어 독립변수들에 따라 각각의 발생확률을 계산하였다. Table 4에 logistic 회귀분석의 결과를 나타내었는데, 유의수준으로 볼 때 독립변수 중 반응변수에 영향을 주는 것은 '연령', '근속기간', '기인물 항목이었으며, 회귀식은 식(10)과 같다.
재해사고의 과정상 중요한 변수라고 할 수 있는사고의 발생형태와 근로손실일수에 영향을 줄 수있는 기타 변수들간의 상관관계를 상관도 분석을통하여 그 결과를 도출해 내었는데, 이 결과를 Table 1 및 Table 2에 나타내었다. 이들 Table에서 보는 바와 같이 가장 높은 상관도를 보이는 것은 Table 1의경우 '61 일〜90일 - 6개월 미만'에서는 0.
첫째, 산업재해 사례의 da疯를 분석하여 근로손실일수 및 재해형태와 기타 변수들간의 상관분석을 통하여 상관도를 도출하였다.

대상 데이터

위와 같은 분석을 위하여 사용된 산업재해 사례 da拋는 모두 2, 133건으충북지역의 사업장에서 1997 년 한 해 동안 수집한 data로 하였고, 분석에 사용된통계 package는 SPSS(Statistical Package for the So cial Science ver. 8.0)을 사용하였다. 그리고 통계분석을 용이하게 하기 위하여 data의coding을 변경하거나 변환을 시도하였다.

데이터처리

셋째, 종속변수와 독립변수들간의 인과관계와 독립변수들의 변동에 따라 종속변수의 변화를 예측하기 위하여, logistic regression analysis을 적용하였다.

성능/효과

1) 상관도의 분석 결과, 변수 '근로손실일수'와 다른 변수간의 가장 높은 값을 나타내는 경우는 '(29- 60일) - 업종(제조업)'인 경우 0.198, '(29-60일) - 성별(남자)'인 경우 0.230. '(181-270일) - 발생 월(6월)' 인 경우 0.
2) J-Test로 독립성 검정을 한 결과, 독립변수 중근속기간, 기인물, 재해발생월, 성별, 업종, 재해 형태등이 종속변수인 근로손실일수와 상호관련이 있는 것으로 나타났고 zi 값을 적용시킨 결과 근로손실 일수와 가장 관련성이 높은 요인은 재해발생월로 나타났다.
3) 근로손실일수를 경상 및 중상으로 나누어 반웅변수와 독립변수의 인과관계를 추정하여, 중상재해의 발생확률을 높게 하는 변수요인들을 파악할 수 있었다.
”를 채택하였다. 즉, 근로손실일수는 재해가 발생하는 월에 따라 다르다는 결론을 얻었다. 또 우도비 검정 (Likelihood Ratio Chi-Square) 결과도 같은 결과를 나타내고 있었다.
즉, 중상재해의 발생확률이 높은 경우는 재해발생 형태 중에서는 '질식중독', '추락', '개인질병' 둥이고, 기인물 중에서는 '건조설비', '화학설비' 등이었으며, 재해자의 연령은 '45-49세 미만', *55-59 세 미만'과 같이 연령이 높고 근속기간은 '6개월 미만과 같이 짧은 경우에 발생확률이 높게 나타났는데, 이는 안전교육을 충분히 실시하지 않은 채 위험작업에 종사하게 되어 재해가 발생한 것으로 사료된다.

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