作为全球使用最普遍的交通工具,汽车在人们日常生活中起着举足轻重的作用。据统计,全球每二十五秒就会有一个人因为汽车交通事故而死亡,如何减少事故的发生,已经成为人们普遍关注的问题。本文通过统计分析,旨在找出导致道路事故发生的因素并分析其影响程度。基于道路交通事故的随机性特征,使用多元统计方法分析事故以及对其影响的相关因素的数据,可以直接有效分析出风险因素对事故影响的显著性规律,为道路交通研究者提供依据。本文以William Haddon于1970年开发的哈顿理论(Haddon matrix)为理论基础,以人为因素,车辆和设备因素,道路因素以及环境因素为框架,对事故因素进行全面的整理分析。文中首先使用多项事故统计指标对2000-2009年加拿大全境共3400852起交通事故进行分类事故分布描述,得到基本的加拿大汽车交通事故单一因素分布情况,概括加拿大全境范围内交通事故特点。然后利用负二项回归模型对人车路环四大因素中的64项相关解释因素进行显著相关性分析。得到在人自身因素中,酒驾是导致车祸的最大因素;驾驶人驾驶车辆不当因素中,超速行驶导致事故的可能性最高;在车辆故障因素中灯光失效因素导致事故发生的概率最高;路面因素中干燥路面发生事故的次数和后果都更高:道路形状因素中,平坦笔直路面最易发生事故;各类型路口中没有交通信号或者交警控制的路口是导致事故的最大因素;夏令时时段会增加事故的发生;天气因素中雪天对事故的影响最大。此研究结果的应用和意义表现为多个方面,可用于改善道路和交通工程设施设计,为政府部门实施交通安全管理提供决策支持,有助于针对机动车驾驶员设计交通安全教育内容,提高驾驶员安全意识,从而改善交通安全状况。本文统计了加拿大2000-2009十年间的交通事故数据,数据全部来自加拿大交通部国家交通事故数据中心,National Collision Database(NCDB)。