To determine the risk factors assoc

To determine the risk factors associated with traffic violations and injury severity, the dependent variables are set as follows: (a) whether there was any traffic violation—‘1’ = yes and ‘0’ = no; (b) whether the accident resulted in a serious injury/fatality—‘1’ = yes and ‘0’ = no. As the outcome measure is either 0 or 1, a logistic regression model can be used to estimate the effect of the risk factors on the probability of (i) traffic violation; and (ii) fatal/serious injury in an accident. Although binary logit model is the most common method to analyze injury-severity outcomes, ordinal discrete outcome model is a viable alternative when injury data are of ordinal type (Savolainen et al., 2011). In current study, for the ease of interpretation of results and the sake of devising corresponding local road safety programs, injury severity is classified into two groups according to fatal/serious injury or not. The risk factors that were considered include the following: human, vehicle, road and environment.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพื่อระบุปัจจัยเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับจราจรละเมิดและความรุนแรงของการบาดเจ็บ ตัวแปรขึ้นอยู่กับการตั้งค่าดัง: (a) ว่า มีการละเมิดการจราจรใด ๆ — '1' = yes และ '0' =ไม่ (ข) ว่าเกิดเหตุทำให้บาดเจ็บร้ายแรง/ผิว — '1' = yes และ '0' =ไม่ วัดผลลัพธ์เป็น 0 หรือ 1 แบบถดถอยโลจิสติกสามารถใช้ในการประเมินผลของปัจจัยเสี่ยงต่อการละเมิด จราจร (i) และ (ii) การบาดเจ็บร้ายแรง/ร้ายแรงในอุบัติเหตุ ถึงแม้ว่าแบบจำลอง logit ไบนารีเป็นวิธีพบมากที่สุดเพื่อวิเคราะห์ผลลัพธ์ของการบาดเจ็บรุนแรง รุ่นแยกกันผลเลขลำดับเป็นทางเลือกทำงานได้เมื่อบาดเจ็บข้อมูลเครื่องหมายสัญลักษณ์ชนิด (Savolainen et al., 2011) ในการศึกษาปัจจุบัน ง่ายน่าตีความผลของการทบทวนตรงถนนท้องถิ่นความปลอดภัยโปรแกรม บาดเจ็บรุนแรงถูกจัดประเภทเป็น 2 กลุ่มตามการบาดเจ็บร้ายแรง/ร้ายแรง หรือไม่ ปัจจัยเสี่ยงที่ได้รับการพิจารณารวมต่อไปนี้: บุคคล ยานพาหนะ ถนน และสิ่งแวดล้อม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การตรวจสอบปัจจัยเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการละเมิดกฎจราจรและความรุนแรงก​​ารบาดเจ็บตัวแปรตามที่กำหนดดังต่อไปนี้ (ก) ว่ามีการจราจรใด ๆ ที่ละเมิด-'1 '= ใช่และ' 0 '= ไม่; (ข) ไม่ว่าจะเป็นอุบัติเหตุที่เกิดขึ้นส่งผลให้ได้รับบาดเจ็บสาหัส / ตาย-'1 '= ใช่และ' 0 '= ไม่ เป็นตัวชี้วัดผลที่เป็นทั้ง 0 หรือ 1 ตัวแบบการถดถอยโลจิสติกสามารถนำมาใช้ในการประเมินผลกระทบของปัจจัยเสี่ยงที่น่าจะเป็น (i) การละเมิดการจราจร และ (ii) เสียชีวิต / บาดเจ็บสาหัสในอุบัติเหตุ แม้ว่าแบบจำลองโลจิตไบนารีเป็นวิธีที่พบมากที่สุดในการวิเคราะห์ผลการบาดเจ็บรุนแรงแบบผลต่อเนื่องลำดับเป็นทางเลือกที่ทำงานได้รับบาดเจ็บเมื่อข้อมูลที่เป็นประเภทลำดับ (Savolainen et al., 2011) ในการศึกษาในปัจจุบันเพื่อความสะดวกในการแปลความหมายของผลและประโยชน์ของการณ์ที่สอดคล้องโปรแกรมความปลอดภัยทางถนนในท้องถิ่นได้รับบาดเจ็บรุนแรงแบ่งออกเป็นสองกลุ่มตามร้ายแรง / ได้รับบาดเจ็บสาหัสหรือไม่ ปัจจัยความเสี่ยงที่ได้รับการพิจารณามีดังต่อไปมนุษย์ยานพาหนะถนนและสภาพแวดล้อม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อศึกษาปัจจัยเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการละเมิดการจราจรและความรุนแรงของการบาดเจ็บ ตัวแปรตามคือตั้งค่าดังนี้ ( ก ) ว่ามีการละเมิดการจราจร - ' ' = ใช่และ ' 0 ' = ไม่ ; ( b ) ไม่ว่าจะเกิดอุบัติเหตุทำให้เกิดการบาดเจ็บร้ายแรง / อุบัติเหตุ - ' ' และ ' ' = 0 ครับ = ไม่ เป็นผล วัดเป็น 0 หรือ 1การถดถอยแบบโลจิสติกสามารถใช้ในการประมาณการผลกระทบของปัจจัยความเสี่ยงต่อโอกาสของ ( ผม ) ฝ่าฝืนกฏจราจร และ ( 2 ) ร้ายแรงมาก บาดเจ็บในอุบัติเหตุ แม้ว่าแบบจำลองโลจิตแบบไบนารีเป็นวิธีที่พบมากที่สุดเพื่อวิเคราะห์ความรุนแรงของการบาดเจ็บ ผลแบบผลเดี่ยว เป็นทางเลือกอันดับได้ เมื่อข้อมูลได้รับบาดเจ็บมีกฎหมายประเภท ( ร์ ซาโวเลเนียน et al . , 2011 )ในการศึกษาปัจจุบัน เพื่อความสะดวกในการแปลผล และประโยชน์ของการสอดคล้องกันโปรแกรมความปลอดภัยทางถนนท้องถิ่น ความรุนแรงของการบาดเจ็บจะแบ่งได้เป็นสองกลุ่มตามร้ายแรง / การบาดเจ็บที่ร้ายแรงหรือไม่ ปัจจัยความเสี่ยงที่พิจารณา ได้แก่ ยานยนต์ คน สภาพแวดล้อม ถนนและ