Методы обработки результатов инженерно-психологического эксперимент

   При обработке результатов инженерно-психологического эксперимента необходимо проверить влияние какого-либо фактора на исследуемый показатель деятельности оператора. Для этого применяем метод дисперсионного анализа, целью которого является изучение влияния переменных факторов на генеральное среднее наблюдаемой величины.

   Применение  дисперсионного анализа возможно при  соблюдении следующих условий:

1. изучаемая величина подчинена нормальному закону распределения;
2. измерения этой величины на каждом уровне изменения фактора равноточные, т, е. дисперсия не меняется при изменении фактора.

   Рассмотрим  основные положения методики однофакторного дисперсионного анализа, применяемого при изучении влияния одного какого-либо фактора. В общей постановке задача формулируется следующим образом.

   

   Имеется k уровней изменения фактора А. На каждом уровне зафиксировано N значений измеряемой величины. Всего будем иметь kN измерений, обозначаемых x_ij, где i — условный номер уровня фактора (i = 1, 2, ..., k), j - номер измерения (j= 1, 2, …, N).

   Среднее значение и дисперсию измеряемой величины на i-м   уровне    изменения    фактора    определяем     по формулам:

               (1.8)

   Если  между дисперсиями  нет существенных различий, то все их можно использовать для оценки генеральной дисперсии:

         (1.9)

   Эта дисперсия имеет k (N- 1) степеней свободы. Кроме того, нужно определить дисперсию фактора А по всем N наблюдениям:

   ,                                (1.10)

   где - среднее значение всех измерений,

   Дисперсия имеет k-1 степеней свободы. Для того чтобы влияние фактора A было значимым, необходимо и достаточно, чтобы дисперсия значимо отличалась от . Указанное сравнение проводим по критерию Фишера, т. е. влияние фактора А признаем значимым (неслучайным), если

   ,                           (1.11)

   где F — распределение, которое имеет f₁=k-1 и f₂=k(N-1) степеней свободы.

   В случае значимости влияния фактора А на изучаемую величину (особенно при случайном изменении фактора) важно сравнить между собой действия фактора и случайных причин. Иными словами, необходимо определить, какая часть общей дисперсии обусловлена случайными причинами, а какая часть - изменением фактора, т. е. определить компоненты дисперсии. Можно показать, что дисперсия фактора А:

                                          (1.12)

   

   Общая дисперсия всех наблюдений

                                  (1.13)

   Если  результаты дисперсионного анализа  показывают значимость влияния фактора А, то в некоторых случаях необходимо определять, какие средние значения различны. Эту оценку можно получить с помощью критерия Стьюдента. Рассмотренный алгоритм проведения дисперсионного анализа показан на блок-схеме (рис. 1.1). В соответствии с принятыми правилами вычислительные блоки изображены в виде прямоугольников, логические - в виде овалов.

   Рассматриваемые до сих пор методы сравнения математических ожиданий (двух - с помощью критерия Стьюдента и нескольких - методом дисперсионного анализа) справедливы в предположении равенства дисперсий сравниваемых выборок. Однако в практике инженерно-психологических исследовании очень часто имеют место случаи, когда необходимо сравнивать математические ожидания двух выборок, дисперсии которых существенно различаются. Различие между математическими ожиданиями   двух выборок, дисперсии которых существенно различны, будет значимым при выполнении условия:

   .                   (1.14) 
 
 
 
 
 
 

   

   

     
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Рис 1.1 Алгоритм проведения дисперсионного анализа 

   

   

2. Анализ  рисков технической  эргатической системы  «воздушное судно-экипаж-среда»
1. Основные понятия

   Значительное  внимание в каждой сфере исследований отводится оценке риска. Но результаты такой оценки, числовой эквивалент уровня риска и методики оценки могут быть применены лишь для решения отдельных задач, например, для определения риска третьей стороны, риска попадания ВС в неблагоприятные атмосферные условия либо риска столкновений ВС в полете. Тем не менее, в исследовании процесса эксплуатации СТС эти методики, как правило, неприемлемы. Поэтому одной из важнейших задач является оценка риска эксплуатации СТС, который порождается свойствами и возможностями ее элементов, а также их взаимодействием. В этом случае целесообразно определять один тип риска риск потери человеческой жизни, который является понятием, содержащим все частные составляющие.

   Первым  шагом в определении риска  эксплуатации ЭС «ВС экипаж среда» является анализ понятия «риск», его толкование и определение типов, факторов и методов оценки, в частности, в техногенной области.

   До  недавнего времени риском считали  действия в условиях неопределенности, следствиями которых могут быть благоприятный и неблагоприятный результаты. С развитием точных фундаментальных наук возникли объективные предпосылки для создания методов определения опасности на основе введения некоторой меры. Практическая потребность введения такой меры опасности вызвана необходимостью иметь механизм управления опасностью в разных сферах человеческой деятельности.

   

   В начале 1960-х годов анализ безопасности основывался преимущественно на эмпирических методах. Понятие «анализ риска» не применялось, а термин «надежность» использовался преимущественно в аэрокосмической и военной промышленности. По очевидным причинам начальный толчок к разработке числовых методов оценки надежности дала авиационная промышленность. После Первой мировой войны в связи с ростом интенсивности полетов и количества АС были разработаны критерии надежности для самолетов и установлены требования к уровню безопасности полетов.

   В исследовании процесса эксплуатации ЭС «ВС-экипаж-среда» наиболее интересным является техногенный риск - объективно-субъективная категория, характерная для процесса функционирования элементов сложной технической системы и связанная с преодолением неблагоприятной ситуации при наличии факторов неопределенности. Техногенный риск проявляется, как правило, в процессе принятия решения. Эта категория отображает степень отклонения фактического состояния ЭС от цели функционирования (ожидаемого результата) и уровень убытков в случае непреодоления неблагоприятной ситуации, а также учитывает влияние управляемых (неуправляемых) факторов и разных типов связей между элементами СТС. Такое определение базируется на системном под- холе к исследованию СТС и свидетельствует о необходимости анализа влияния на процесс функционирования СТС множества внешних и внутренних факторов риска и на отношение к риску эргатических компонентов системы.

   Определим основные составляющие, которые рассматриваются при исследовании процесса эксплуатации ЭС «ВС экипаж среда». В контексте этих исследований объектом риска является ВС, а субъектом риска небольшая группа лиц (экипаж), которая отличается высокой мотивацией для достижения системой цели функционирования, осуществляет непосредственную процедуру управления и имеет право принятия решения по формированию такой процедуры. Источник риска - это факторы (явления, процессы), которые служат причиной различных неопределенностей и, как следствие, конфликтности элементов исследуемой системы.

   

   Приведенные соображения позволяют установить цель исследований, которой является определение множества всех факторов риска (риска потери жизни). Благодаря этому ЛПР может прогнозировать и идентифицировать связанные с риском опасные состояния исследуемой системы и формировать решение по избежанию таких состояний.

  Достижение  этой цели опирается на существующий опыт исследования и оценки рисков.

2. Методы оценки рисков

   Рассмотрим  толкование и оценки риска, принятые в некоторых сферах человеческой деятельности.

   Риск  в теории принятия решений - это средние потери, возникающие в случае принятия некорректного решения. Их рассчитывают по формуле

,                            (2.2.1)

где L(w, d) — известная функция потерь двух аргументов; w - результат принятия конкретного решения; d - принятое решение (; D — пространство возможных решений); Ω - пространство возможных реализаций решения ; P(w) — функция распределения вероятности случайного события (параметра, фактора).

   Риск  распознавания в  кибернетике - это математическое ожидание информационных потерь от ошибок распознавания объекта (сигнала, изображения), которое определяется из выражения

  ,          (2.2.2)

где X - пространство распознаваемых сигналов х, i = 1, ..., I - номера классов сигналов; к = 1,..., K - номера вариантов распознавания ; L(i, k) - информационные потери при отнесении сигнала класса i к классу k; - известные априорные вероятности классов; p(x/i) - известные априорные плотности вероятности каждого класса.

   Техногенный социально-экономический  риск в промышленной безопасности представляет собой общее количество погибших на протяжении года в расчете на 1000 человек. Он обусловлен недостаточным развитием экономики и снижением жизненного уровня, т. е. хозяйственной деятельностью государства. Этот вид риска является функцией, зависящей от годового дохода на человека:

,                                           (2.2.3)

где А = 280 нормативное количество человек; L - годовой доход человека в долларах.

   Абсолютный  радиационный канцерогенный  риск определяется по данным абсолютного увеличения смертности или количества раковых заболеваний на I0⁴ человек, получивших дозу радиационного облучения D.

   Если  облучение произошло в возрасте , то соответствующий риск смерти в течение жизни

   ,                  (2.2.4)

где — переменная интегрирования (возраст, верхний предел которого составляет 100 лет); — абсолютная дополнительная смертность при дозе облучения D в возрасте t лег; — вероятность дожить до возраста t у человека, который выжил в возрасте с учетом риска умереть от радиационного рака или по любой другой причине.

   Сейсмический  риск — это вероятность гибели людей в определенном населенном пункте в течение года после землетрясения. Определяется по формуле

                                     (2.2.5)

где N — продолжительность статистических наблюдений, лет; L — общее количество людей в населенном пункте; — вероятность нахождения людей в зоне риска.

   Математическое  ожидание потерь людей в населенном пункте за период наблюдений 

               (2.2.6)

   

где S - площадь населенного пункта; и — соответственно минимальная и максимальная возможная интенсивность землетрясения в баллах для данного региона; р(I) - параметрический закон поражения людей; f(x, y, I) — функция плотности распределения интенсивности проявления землетрясения I в пределах элементарной площадки с координатами              (х, у); — густота населения в пределах площадки.

   Индивидуальный  риск в теории предотвращения и ликвидации чрезвычайных ситуаций является частотой гибели людей по определенным причинам или из-за совокупности причин в определенной точке пространства:

                    (2.2.7)

где M — множество индексов, соответствующих рассматриваемым событиям; L — множество индексов, соответствующих веем поражающим факторам; — вероятность влияния на человека в точке с координатами () -го поражающего фактора с интенсивностью, соответствующей гибели (поражению) человека (здорового мужчины в возрасте 40 лет) при условии реализации А_т-го события (аварии, опасного естественного явления и т. п.); - частота возникновения А_т-го события в течение года.