Keywords
risks
injuries
labour accidents
Análisis Cluster Jerarquico
riesgos
lesiones
accidentalidad laboral
How to Cite
Abstract
From the analyses cluster of risks and of injuries, there is obtained the sequence of the process of conglomeration, based on this case in Ward’s method. The interest of the above mentioned process of conglomeration, for the case of the variables risk and injury, components of the accident at work, centres that allows interpreting the relations between the above mentioned variables stepwise, that is to say, it allows interpreting the existing affinities between the above mentioned variables to scale intragroup. Hereby can be explained the relations that the diverse clusters are describing. For the case of the accidents at work this interpretive information performs vital importance on having made possible to associate a meaning with the relations between variables obtained mathematically, conceptual base of any intelligent system.
References
Castillo, W.; Trejos, J. (2000) “Nuevos resultados en clasificación bimodal jerárquica y por particiones”, Rev. Inv. Oper. 21(3): 247–259.
Conte Solano, J.C. (2004) Teoría del accidente en poblaciones laborales. Bases matemáticas”. Tesis Doctoral, Universidad de Zaragoza.
Conte Solano, J.C.; García Felipe, A.I.; Domínguez Gracia, A.I.; Rubio García, B. (2004) “Interpretaciones fenomenológicas clásicas del accidente laboral: planteamiento de una orientación alternativa”, Arch. Fac. Méd. Zar. 44(2): 119–124.
Conte Solano, J.C.; Marcos Aragüés, G.; García Felipe, A.I.; Rubio Calvo, E. (2007) “Análisis del problema empírico de identificación del riesgo”, Cuad. Bio. Apl. Inf. 17 (Extra. Bioincertidumbre): 12–25.
Conte, J.C.; Rubio, E. (2005) “Estudio de la relación riesgo-lesión mediante análisis factorial”, Real Acad. Cienc. Zaragoza 60: 65–85.
Conte Solano, J.C.; Rubio Calvo, E.; García Felipe, A.I.; Domínguez Gracia, A.I. (2006) “OMEGA: metodología para la previsión de accidentes en poblaciones laborales. Aplicación a microempresas”, Med. Seg. Trab., LII (203): 27–37. I.S. Carlos III-CSIC. Madrid.
Conte Solano, J.C.; Rubio Calvo, E.; García Felipe, A.I.; Domínguez Gracia, A.I. (2006) “Método OMEGA: aplicación a pequeñas y grandes empresas”, Med. Seg. Trab., LII (203): 39–49. I.S. Carlos III-CSIC. Madrid.
Cuadras, C.M. (1981) Métodos de Análisis Multivariante. Eunibar, Barcelona.
Diday, E.; Lemaire, J.; Pouget, J.; Testu, F. (1982) Eléments d’Analyse des Données. Dunod. Paris.
García Felipe, A.I.; Conte Solano, J.C.; Rubio García, B. (2007) “Propuesta de un proceso automático para planificación en prevención de riesgos laborales”, Cuad. Bio. Apl. Inf. 17 (Extra. Bioincertidumbre): 39–49.
Gaul, W.; Schader, M. (1996) “A new algorithm for two-mode clustering”, in: Bock, H.H. & Polasek, W. (eds.): Data Analysis and Information Systems. Springer, Heidelberg.
González López-Valcárcel, B. (1991) Análisis Multivariante. Aplicación al Ámbito Sanitario. SG-editores. Barcelona.
Joaristi Olariaga, L.; Lizasoaín Hernández, L. (2000) “Análisis de correspondencias”. La Muralla-Hespérides, Col. Cuadernos de Estadística, No. 5. Madrid-Salamanca.
Pyle, D. (1999) Data Preparation for Data Mining. The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems.
Rubio Calvo, E.; Conte Solano, J.C.; García Felipe, A.I.; Torres Portero, M. (2007) “Minería de datos, salud laboral y sistemas inteligentes”, Cuad. Bio. Apl. Inf. 17 (Extra. Bioincertidumbre): 2–11.
Trejos, J.; Castillo, W. (2000) “Simulated annealing optimization for two-mode partitioning”, in: Gaul, W. & Decker, R. (eds.): Classification and Information Processing at the Turn of the Millenium. Springer, Heidelberg