Este estudio presenta un nuevo enfoque de modelado para los conteos de choques por alcance en las autopistas interestatales de Ohio, basado en un conjunto de datos de 2021 que contiene 2745 choques por alcance. El análisis abarca 20 autopistas interestatales, que comprenden 1833 segmentos homogéneos y se extienden por aproximadamente 1313 millas. Estas autopistas interestatales exhiben diferentes desempeños en seguridad, lo que indica un grado significativo de heterogeneidad. Se diseñó una tasa de riesgo de choque por alcance única para cada interestatal, capturando diversos perfiles de riesgo. Se desarrollaron tres modelos distintos: un modelo binomial negativo estándar, un modelo binomial negativo de dos niveles no correlacionado y un modelo binomial negativo de dos niveles correlacionado. El modelo binomial negativo de dos niveles correlacionado demostró un mejor ajuste, como lo evidencian la prueba de razón de verosimilitud, el criterio de información de Akaike y el criterio de información bayesiano. El modelo binomial negativo de dos niveles correlacionado mostró una mayor precisión en las previsiones, medida por el error cuadrático medio. Un hallazgo significativo es que la tasa de riesgo de choque por alcance mejora significativamente el ajuste de los modelos. El estudio también revela que se espera que los choques por alcance ocurran con mayor frecuencia en segmentos urbanos de autopistas interestatales con altas tasas de riesgo de choque por alcance. Sin embargo, los segmentos rurales no experimentan tales variaciones significativas en la tasa de riesgo de choque por alcance. Sin embargo, un aumento en el ancho del arcén interno se asocia con una disminución en los choques por alcance esperados. Esta investigación ofrece una valiosa metodología para modelar choques por alcance en autopistas interestatales, proporcionando información sobre las variables contribuyentes que podrían informar mejoras de seguridad específicas.