розділ 2.3).
Дослідження групи В.
Використовувалися комп'ютерні системи СПОРО для моніторингу працездатності операторів (Зміївська ТЕС, Красноярська, Саяно-Шушенська, Курейська ГЕС; ОДУ Красноярськенерго) та СПФІ для обстеження програмістів. В системі СПОРО використовується варіант тесту Т6 [2, 5-6 Додатку А]. Обстеження програмістів включали виконання тестів Т2, Т4, Т3, Т5, Т6 з паралельною реєстрацією тривалість RR-інтервалів ЕКГ (безперервно, з використанням кардіомонітору "Сольвейг") та артеріального тиску АДс систоли і АДд діастоли перед початком та після виконання тестів (з використанням вимірювача артеріального тиску OMRON R5-I).
2.5. Математична обробка і аналіз результатів
Результат аналізу експериментальних досліджень напряму залежить від якості вимірювань досліджуваних показників. Як вказують методологічні та методичні принципи кваліметрії, якість вимірювання і фізичних, і соціальних (в тому числі, психологічних) величин потребує коректного використання вибору та оцінки множини показників, на підставі яких виконується подальший аналіз процесу чи явища [360]. В цьому дослідженні використовувалася реєстрація різних типів даних, в тому числі таких, які потребували дотримання метрологічної чистоти. Тому математичній обробці отриманих даних передував аналіз можливостей появи погрішностей вимірювань, який дозволив зробити такі висновки щодо погрішностей [361]:
* погрішність результату вимірювання (відхилення результату від істинного значення величини, що міряється): залежала від особливостей вимірювальних приладів і вважалась відсутньою, оскільки медична апаратура, використовувана в дослідженнях, була сертифікованою та проходила відповідну перевірку;
* систематична погрішність вимірювання (постійна складова для даного ряду вимірювань): не впливала суттєво на результати досліджень, оскільки аналіз отриманих даних був орієнтований на динаміку досліджуваних показників із усуненням лінійного тренду та їх відносний характер, а не абсолютні значення;
* інструментальна погрішність: обладнання перед застосуванням в дослідженні проходило обов'язкову перевірку на придатність до використання;
* суб'єктивна погрішність вимірювання: в цих дослідженнях була відсутня, оскільки і бланкові, і комп'ютерні, і апаратні методики обстеження є незалежними від суб'єктивізму дослідника, а результати аналізу будувались на фактичних даних;
* погрішність внаслідок відхилень умов вимірювань: методологія цього дослідження була розроблена саме на зведення цього фактору до мінімуму завдяки повторенню експериментів на різних когортах випробувачів в різний час та в різних умовах;
* випадкова погрішність: могла бути присутньою внаслідок неоднорідності (індивідуальності) об'єктів експериментальних досліджень - операторів. Оцінювалась за варіацією величин, що мірялись, та рівнем достовірності статистичних даних.
Враховуючи обсяг та різнохарактерну природу експериментальних даних (лабораторних і виробничих), попередня обробка даних проводилася виходячи з можливостей наявності у вхідних даних різноманітних збоїв, помилок реєстрації, втрат даних при введенні в комп'ютер. Процес підготовки даних до подальшої обробки включав декілька етапів :
* відбір даних Х, придатних для використання, шляхом контрольної візуалізації введених в базу експериментальних даних реєстрованих параметрів і визначенні придатності експериментального матеріалу;
* грубі артефакти xi ? Х що перевищують реально можливі значення, усуваються шляхом заміни на граничні для конкретного параметра:
якщо xi > sup (x), xi = sup (x);
якщо xi < inf (x), xi = inf (x),
де xi - i-е значення аналізованого показника.
Верхня та нижня границі встановлюються виходячи з реально можливих значень параметра, значення, що виходять за припустимі границі, вважаються помилковими;
* змістовна перевірка (за критерієм Стьюдента) на значення, що "вискакують" [362]:
t = , (2.12)
де M - середнє значення ряду даних, що аналізується,
? - стандартне відхилення.
Якщо значення t перевищує табличне, xi замінюється на середнє по виборці даних (за умови виключення усіх аналогічних точок-артефактів).
* при необхідності проводиться фільтрація за допомогою різновиду методу ковзаючої середньої - простим згладжуванням. При цьому елемент нового ряду yk обчислюється за формулою:
yk = , (k = 1,2,...,n-p+1), (2.13)
де p - кількість точок, за якими проводиться усереднення, p = [2,9];
k - порядковий номер середньої.
Підготовлені таким чином дані вважалися придатними для подальшого аналізу та записувалися до бази експериментальних даних.
У дослідженнях загальної працездатності операторів (дослідження групи А) та періодичного контролю ПО (дослідження групи Б) проводився аналіз варіаційної статистики (середнє, стандартне відхилення тощо) та статистичний аналіз даних за методами, описаними в розділі 1.6 з дотриманням загальних вимог до використання методів статистики.
Більш складним є аналіз рядів динаміки в дослідженнях групи В. Справа в тому, що об'єкти живої природи знаходяться в постійному русі, розвитку, зміні. Причому зміни характеристик цього розвитку впорядковані в часі й утворюють динамічні (часові) ряди. Аналіз динамічних рядів звичайно включає декілька етапів: визначення наявності тренду, перевірка нормальності й випадковості, автокорельованості, гармонійний аналіз. Що стосується нормальності і випадковості, то для біологічних об'єктів і, зокрема, для людини на рівні організму, ці вимоги, строго кажучи, не дотримуються [363]. Проте відсутність відповідного розробленого математичного апарату вимушує вводити такі припущення і в деяких випадках все-таки дозволяє одержувати задовільні результати [277].
Автокорельованість рядів динаміки в біології не є постійною і типовою зважаючи на неавтономність більшості параметрів фізіологічних систем. Проте, на коротких рядах таке яви