Este trabajo presenta y justifica la elaboración de un novedoso método de registro y codificación de la secuencia de eventos que se producen en un accidente de tráfico (AT), con el fin de ampliar y mejorar las posibilidades de investigación estadística de la accidentalidad y seguridad vial. La propuesta plantea una alternativa que pretende superar la clasificación tradicional de la tipología de accidente propia de la mayoría de cuestionarios estadísticos de AT actuales, los cuales utilizan una categoría única que incluye solo uno de los eventos -el que el observador considera más importante- que conforman el accidente, lo que supone unas limitaciones considerables en la información recogida. La secuenciación del accidente, tal y como se plantea en el método METRAS (Measuring and Recording Traffic Accident Sequence), permite el registro, mediante un cuestionario, de los distintos eventos dinámicos ocurridos en el desarrollo de un accidente de tráfico de forma secuenciada y detallada. De esta forma, el método METRAS permite abordar mediante cuestionarios la descripción de eventos complejos de naturaleza dinámica. Así, este método posibilita describir y registrar por un lado, desde las acciones previas al accidente, las infracciones, errores cometidos hasta los factores que hayan podido afectar a la atención en la conducción. Por otro lado, permite contemplar la sucesión de los distintos eventos acaecidos y el orden de participación y presencia de los vehículos para cada evento a lo largo del desarrollo del accidente, todo ello de una forma relativamente sencilla, práctica y abordable en el contexto de un cuestionario estadístico. Conocer los distintos eventos y su orden de ocurrencia en el accidente permitirá estudiar en profundidad, desde una perspectiva estadística, las diversas variables de los usuarios, las vías, los vehículos y el entorno y su rol en las distintas tipologías o patrones de accidentes, sin incurrir en los elevados costes y recursos necesarios propios de los estudios tradicionales en profundidad (in<br>depth).