Son análisis estadísticos básicos de la totalidad de los datos o de conjuntos filtrados de los mismos: gráficos de barras y distribución conjunta de variables. 

Estas herramientas permiten un análisis visual sencillo de las diferentes variables involucradas en los accidentes.

Permite detectar problemas que en la mayoría de los casos podrían solucionarse aplicando algún tipo de medida de control: aumento de las medidas de seguridad, modificación del trazado de alguna calzada, realización de controles de alcoholemia, etc. Un ejemplo sencillo es el del alcohol: según los datos analizados, el sábado y el domingo están sobrerrepresentados respecto a los accidentes con presencia de alcohol. Otros muchos análisis son posibles con esta intuitiva y potente herramienta.

Explicación adicional: el cálculo es sencillo. En el ejemplo, si el 20% de los accidentes sin presencia de alcohol ocurre en fin de semana pero el 40% de los accidentes con alcohol ocurre durante esos mismos días, entonces el alcohol está sobrerrepresentado en un factor 40%/20% = 2 durante los fines de semana.

Ante la sobrerrepresentación de un factor de riesgo, cabe preguntarse cuál sería el máximo número de accidentes que se podrían reducir si se aplicara una medida de control para evitarlo. Dicho número se denomina máxima ganancia, y permite realizar un análisis coste/beneficio del diseño de las contramedidas a aplicar para disminuir el factor.

Explicación adicional: en el ejemplo del alcohol el fin de semana, será poco probable reducir los accidentes ocurridos durante el fin de semana a un porcentaje inferior al 20% (correspondiente al porcentaje de accidentes en ausencia del factor alcohol).

Más detalle: para calcular la máxima ganancia, se calcula primero el límite mínimo de accidentes que podríamos alcanzar, que se corresponde con el porcentaje de accidentes ocurridos el fin de semana de entre todo el conjunto de accidentes sin presencia de alcohol (20% en nuestro ejemplo) multiplicado por el número de accidentes totales con presencia de alcohol. Este número es el límite inferior alcanzable. Por tanto, la máxima ganancia es el número de accidentes con alcohol ocurridos durante el fin de semana (la situación actual) menos ese límite inferior alcanzable.

Las variables implicadas en un accidente de tráfico tienen una correlación espacial que permite clasificar los tramos de carretera de acuerdo a perfiles de dichas variables. Por ejemplo, en determinadas vías los accidentes suelen estar concentrados a primera hora de la mañana y durante la tarde, correspondiendo con los flujos diarios de personas que van y vuelen del trabajo, mientras que en otras zonas los accidentes suelen concentrarse durante las madrugadas de los fines de semana. La innovadora técnica de agrupamiento espacial incluida en HECA permite analizar de forma local, i.e. en tramos de carretera, la ocurrencia de determinadas variables relacionadas con la accidentalidad. Cada uno de los tramos viales considerados es posteriormente clasificado según un perfil de accidentalidad tipo.

Este análisis permite responder a preguntas del tipo: ¿en qué tramos se producen accidentes de mayor gravedad? ¿A qué hora del día y en qué tramos debemos controlar la velocidad para reducir de forma considerable el número de accidentes? ¿qué zonas tienen perfiles de accidentalidad nocturnos?

El análisis de correspondencias realiza una representación 2D de los diferentes valores que pueden tener dos variables, de forma que permite descubrir relaciones entre las categorías de las variables analizadas. Por ejemplo, podemos encontrar relación entre la variable lesividad (ileso, leve, grave, muerto) y la variable tipo de vía.

Este análisis permite responder a preguntas del tipo: ¿qué relación hay entre la lesividad de un accidente y la hora del día? En aquellos puntos donde se producen los accidentes, ¿existe alguna relación entre el estado de la calzada y el tipo de vía?

Todas las herramientas estadísticas de InCa permiten una georeferenciación de cada uno de los accidentes existentes en la base de datos, esta potencialidad de InCa permite la elaboración de complejos planos temáticos en función de los filtros seleccionados por el usuario.

En el este ejemplo, mostramos un plano temático diferenciando por colores los accidentes en función del trimestre del año en el que han ocurrido.