Для исследования статистически связанных признаков с целью установления определенного числа скрытых от наблюдения факторов используют факторный анализ. С его помощью устанавливается связь изменения одной переменной (например, показателя деятельности оператора) с изменением другой переменной и определяются основные факторы, лежащие в основе указанных изменений. Несколько реже по сравнению с рассмотренными при математической обработке данных в инженерной психологии используются латентный и кластерный анализы. Многие из изучаемых в инженерной психологии процессов носят вероятностный характер и поэтому описываются случайными функциями. Примером их является большинство электрофизиологических показателей, рассмотренных в главе VII: ЭЭГ, ЭКГ, ЭМГ, ЭОГ и др. Математическая обработка экспериментальных данных заключается в этом случае в вычислении основных характеристик данной случайной функции по ее отдельным реализациям, зарегистрированным в ходе эксперимента. Важной задачей при этом является установление таких свойств случайного процесса, как стационарность (постоянство основных характеристик во времени) и эргодичность (совпадение математических ожиданий и других характеристик для всех имеющихся реализаций данной случайной функции). Для анализа стационарных процессов применяется спектральный анализ. Свойство эргодичности позволяет выявить все характеристики данной случайной функции по одной достаточно длинной реализации, в то время как характеристики не эргодических процессов возможно определить лишь при достаточно большом числе реализаций. В инженерной психологии, как правило, экспериментальному изучению подвергается не вся генеральная совокупность, а только часть ее — выборка; т. е. группа испытуемых, представляющих определенную популяцию и отобранных для эксперимента или наблюдения. На основании полученных характеристик выборки делаются выводы о генеральной совокупности. Практически любое статистическое исследование в инженерной психологии основано на анализе свойств и характеристик определенной выборки. Ее объем определяется двумя противоречивыми условиями. С одной стороны, она должна быть достаточно большой, чтобы правильно отразить все свойства генеральной совокупности. С другой стороны, она не должна быть чрезмерно большой, чтобы была реальная возможность ее изучения. Поэтому результаты математической обработки экспериментальных данных для выборки (вследствие случайного отбора в нее объектов из генеральной совокупности) могут отличаться от соответствующих характеристик генеральной совокупности. В связи с этим необходимо оценить достоверность полученных результатов, т. е. возможность их распределения на всю генеральную совокупность. — 190 —
|