人因工程学的重要性及应用.doc

第一章 人因工程学概述第一节 学科概述在人类的进化过程中，从最原始的完全依靠自然的生活（比如采集食物、狩猎以及逃避猛兽的追捕）到逐渐学会制作简单的工具，再到各种复杂工具和技术的发展。人类经历如此漫长的道路，才从原始社会发展到今天。现在，我们已经能够使用各种技术生产大量的产品和设备，其中包括我们的祖先所不可能想象的产品。在这个过程中，科学技术作为第一生产力发挥着至关重要的作用。然而技术发展与人的因素是不可分割的，他们的关系就是人们开始研究人因的起因。人们都有这样的经历，一些工具、装置、设备或机器的使用十分不方便，而只要稍加改动，用起来就会舒服的多。这些只是非常简单的人因工程学的应用。随着生产技术的发展和人类对于自身认识的加深，人因工程学学也越来越深入与技术融合再一起，同时也越来越深入地溶入人们的生活之中，例如在各种日常用品，家用摄像机、浴盆，电视机的遥控器等都非常典型地应用到人因工程学。下面将对人因工程学这门学科从总体进行认识并且较深入地理解几个比较重要的概念。、人因工程学的定义目前国际上对人因工程学有几种不同的称呼。美国称之为人因工程学（Human Factors），在欧洲工效学(Ergonomics)更为流行。有些学者称之为人类工程学（Human Engineering）、人机工程, 也有一些心理学家喜欢使用工程心理学（Engineering Psychology）的叫法。在具体的定义上，也没有统一。例如国际人机工程学会将人机工程学定义为：研究人在某种工作环境中的解剖学、生理学和心里学等方面的因素，研究人和机器及环境的相互作用，研究在工作中、生活中和休息时怎样统一考虑工作效率、人的健康、安全和舒适等问题的学科。中国企业管理百科全书将人机工程学定义为研究人和机器、环境的相互作用及其合理结合，使设计的机器和环境系统适合人的生理、心理等特点，达到在生产中提高效率、安全、健康和舒适的目的的学科。有些学者通过对于各种定义的归结，认为人机工程学可定义为：按照人的特性设计和改善人-机-环境系统的科学。我们认为人因工程学的定义应该结合人因工程学研究的核心、目标以及方法来给出。在研究重点上，人因工程学着重于研究人类以及在工作和日常生活中所用到的产品、设备、设施、程序与人之间的相互关系。研究重点在于人和通过设计来影响人。人因工程学试图改变人们所用的物品和所处的环境，从而使其更好地满足人的工作能力和限制，适应人的需要。在研究目标上，人因工程学有两个主要的目标：第一是为了提高工作的效率和质量，例如简化操作、增加作业准确性、提高劳动生产率等；第二是为了满足人们的价值需要，如提高安全性、减少疲劳和压力、增加舒适感、获得用户认可、增加工作的满意度和改善生活质量等。在研究方法上，人因的基本方法就是对人的能力、限制、特点、行为和动机等相关信息进行系统研究，并将之用于产品、操作程序及使用环境的设计。它包括对人本身和人对事物、环境等反应的有关信息的科学研究。这些信息是进行设计的基础，并且可以用来分析当设计有所变化时可能产生的影响。作为一门注重设计的科学，人因工程学还包括对设计的评价等方面。 综上所述，人因工程学可以简单地定义为：人因工程学是基于对人和机器，技术的深入研究，发现并利用人的行为方式、工作能力、作业限制等特点，通过对于工具、机器、系统、任务、和环境进行合理设计，以提高生产率、安全性、舒适性和有效性的一门工程技术学科。作为一门工程技术，人因工程学不同于其他一般工程技术学科的一些要点有：*牢记产品是用来为顾客服务的，在设计时必须始终把用户放在首位。* 必须意识到个体在能力和限制上的差异，并且充分考虑到这些差异对各种设计可能造成的影响。* 强调设计过程中经验数据和评价的重要性。依靠科学方法和使用客观数据去检验假设，推出人类行为方式的基础数据。* 运用系统的观点去考虑问题，意识到事物、过程、环境和人都不是独立存在的。 另外，还需要指出的是：* 人因工程学不只是基于表格数据和一些指标来进行设计。实践中，人因工程师要制订和使用列表和指标，但这并不是其全部工作的意义。如果使用不当，同样不能确保设计出一件好的产品。一些设计中非常重要的因素、具体的应用和思想方法是不可能通过列表或指标得到的。* 人因工程学不是设计产品的模型。对工程师来讲，成熟的工作程序并不能保证所有人都能成功的进行工作。人因工程师必须通过研究个体差异，从而在为用户设计产品时考虑到不同的特征。* 人因工程学不同于常识。从某种程度上说，应用常识也能够改进设计，而人因工程学远不止这些。标志上的文字需要多大才能够在一定的距离内看到，如何选择一个听的见的报警声，使它能够不受其他杂音的干扰，这些都是简单的常识做不到的，常识也测不出驾驶员对报警灯和汽笛的反应时间。、人因工程学的历史 了解人因工程学的历史对学好这门课程是非常重要的。然而，想要详细叙述全世界人因工程学的发展历程是十分困难的。这里只能以一些重要事件和任务的贡献来简单地描述人因工程学的发展历程。1、 早期历史 人因工程学开始于十九世纪的晚期和二十世纪初，从那时起，人因工程学的发展就不可避免地和技术的发展相互交织在一起。例如在二十世纪早期，Frank 和Lillian Gilbreth就已经在进行动作研究和商务管理方面的工作了。Gilbreth后来被认为是人因工程学领域的先驱之一。他们致力于熟练动作和作业疲劳方面的研究、进行工作站设计以及为残疾人设计合适的工具。例如他们对外科手术过程的研究成果直到今天还在使用。现在，在手术中外科大夫只需说出所需的器械，同时把手伸向护士，由护士从器械盘中拿起所需器械并递给大夫。而以前，外科大夫是自己从托盘中拿器械的。显然，这样很浪费时间，尤其是当大夫正在手术却又不得不去寻找工具时。 尽管有Gibreth 等人所作了巨大的努力和贡献，但是人们还是没有意识到使设备及操作程序适应人的要求的必要性。二战前，进行行为研究的科学家主要工作还是通过测验为工作选择合适的人员，对培训过程进行不断的优化来使人员满足工作的需要。这种理论在二战期间出现了问题，因为即使是采用最好的人选和培训手段，有些复杂设备的操作还是超出了工作人员的能力要求。这时，人们开始重新考虑使设备满足人员的需求的问题。2、1945年到1960年：专职人员的出现1945年战争结束的时候，美国空军和海军共同建立了工程心理实验室。与此同时，第一家私人公司也开始进行有关方面的研究（Dunlap & Associates）。在国家医药研究委员会、科学与工业研究部的鼓励下，英国也在进行着同样的努力。战后诞生了人因工程学职业。1949年，在英国成立了工效学研究协会，Chapanis等人出版了应用实验心理学：工程设计中的人因。这是第一部关于人因工程学的著作。在以后的几年里，国际上举行了一些学术讨论会，发行了人因工程学的出版物，设立了许多人因工程学实验室，并不断有新的研究与应用团体出现。 1957年是美国人因工程学史上一个非常重要的年代。当年，美国建立了人因工程学协会，由工效学研究协会出版了“工效学”期刊，并由 21个部门组成了美国心理学家协会。1959年，世界上美英等国的人因工程学和工效学协会联合成立了世界工效学组织。3、 1960年到1980年：迅速增长时期 1960年到1980年间的二十年，是人因工程学迅速发展和壮大的时期。到六十年代，美国的人因工程学基本上集中在复杂的军事工业应用上。随着航天技术的发展和载人宇宙航行的出现，人因工程学迅速成为航天工业的一个重要部分。在此期间，人因工程学迅速成长，1960年人因工程学协会的成员还只有500人，到1980年已经超过了3000人。更重要的是，人因工程学已经开始在军事和航天工业以外的领域得以应用。许多公司都建立了人因工程学小组，包括医药公司、计算机公司、汽车公司和其他消费品公司。工厂也开始认识到人因工程学在工作地和产品设计方面的重要性和它所做出的贡献。尽管1980年人因工程学增长的如此迅速并且获得了工业界的共识，但它仍旧不能做到妇孺皆知。4、 1980年到1990年：计算机、灾难和诉讼时期1990年人因工程学协会的成员已经增加到将近5000人。计算机革命使得人因工程学成为公众瞩目的焦点。利用工效学设计计算机、用户友好界面的软件、办公室中的人因工程学等的话题似乎已经成为人们话题。计算机技术向人因工程学提出了新的挑战。新的控制设备、屏幕显示的信息输出、新技术对人类的冲击都是人因工程学正在研究的领域。八十年代，也是一个充满不幸的、大规模的技术性灾难的十年。1979年三里岛核电站的事故为之揭开了序幕。尽管没有造成人员的伤亡和反应机组本身财产上的损失，事故还是差点导致核泄漏的严重后果。1984年的12月4日，印度博帕尔的一家碳化物农药厂发生有毒化学物质泄漏，造成将近4000人死亡，200000人受伤。两年以后的1986年，前苏联切尔诺贝利核电站的爆炸和大火，导致300余人死亡，大量的人员遭到有害射线的辐射，上百万的土地被放射性物质所污染。三年以后，又一场大爆炸席卷了得克萨斯州的一家塑料工厂。其爆炸力相当于10吨的TNT，有23个人死亡，100多人受伤，使美国商业保险公司蒙受了历史上最惨重的损失，赔款达到了1.5亿美元。根据美国学者的研究，这几起灾难事故发生的重要原因之一就是不恰当的人因设计。 另外，牵涉到人因工程学有关领域的辩论以及关于产品可靠性和个人伤害方面的诉讼案件大大增多。法庭已经越来越重视人因工程学专家在解释人类行为和期望、界定设计的缺陷、评价警报和指令系统的有效性等方面所作的贡献。人因工程学协会约有15%的成员担任着有关司法鉴定的专家工作。5、 1990年以后人因工程学越来越多地应用于计算机和信息技术（计算机界面、人机交互、互联网等）及空间技术的应用之中。建立永久性空间站的计划必然涉及到大量的人因工程学方面的研究。其他领域的发展也会增加对人因工程学的需求。例如，美国职业安全与健康管理部对一般企业明文规定了人因方面的标准。1988年美国国会通过了一项法令，要求联邦航空管理局进一步增强对人因工程学的研究，以提高飞行的安全性。此外，医药设施的设计和老年人使用的产品及设施的设计也是人因工程学的重要人物。我们希望将来人因工程学师为改善生活和工作的质量而做出的贡献能够被人们所承认，比如象满意度、幸福感、尊严等，早已远远超出了对生产率、安全性和其他一些无形范畴的讨论。而且，在不发达国家，人因工程学对工作和生活质量的提高可能更为重要。第二节 人因工程学的重要性及应用人因其实早已不是什么新鲜概念了，历史上应用人因工程学的例子屡见不鲜。特别是随着近几十年来技术进步飞速发展，使得人因工程学的地位越来越重要。人因工程学涉及到的领域包括宇航系统，城市规划，建筑设施，工厂运作，机械设备，交通工具，家具制造，服装，文具，生活用品制造等等。人类的各种活动都不可避免地与人发生关系，而如何使各种活动更加适合于人的需要都会不可避免地应用到人因工程学。而且，人们逐渐认识到，在各种产品设计，系统设计等设计阶段的初期就必须用系统的方法考虑人因工程学。实际工作中经常有这样的情况，许多新设计的系统由于十分复杂，人们使用起来十分不便，且成本过高，因此在实际使用中不得不加以改动。而在此时重新进行改动的费用是很高的。所以，在项目的最初设计中必须尽可能地充分考虑人的因素。人因工程学的应用可以利用下列表格来表示：范围对象举例例子产品和工具设计及改进机电设备机床，计算机，农业机械交通工具飞机，汽车，自行车建筑设施城市规划，工业设施，工业与民用建筑宇航系统火箭，人造卫星，宇宙飞船仪器设备计量仪表，办公器械，家用电器工作服装劳保服，安全帽，劳保鞋作业的设计与改进作业姿势、作业方法、作业量及工具选用和配置等工厂生产作业，监视作业，车辆驾驶作业，物品搬运作业，办公室作业等环境的设计与改进声，光，热，色彩，振动，尘埃，气味等等环境工厂，车间，控制中心，计算机房，办公室，驾驶室，生活用房等表1-1 人因工程学研究领域举例第三节 基本原理和研究方法 人因工程学在很大程度上是一种实验科学。它的主要任务就是把与人的能力和行为有关的信息及研究结果应用于产品、设施、程序和周围环境的设计之中。这些知识主要来源于试验和观察。人因工程学不仅把采集的经验数据应用于产品的设计当中，而且用于评价设计的优劣。这样，人因工程学在系统设计中具有双重任务：开始时是设计的基础，结束时是评估手段。在这一节里，我们讨论与人因工程学有关的基本研究方法。 人因工程学以人及其有关的设备及环境为研究对象。研究方法通常被分为三类：描述性研究、试验性的研究、评价研究。现实中一个具体的研究往往涉及多个类别。虽然每一类都有不同的目标，使用不同的方法，但它们全都有同样的基本决策过程：选择研究地点、选择变量、选择采样主体、收集数据、分析数据。1、描述性研究 描述性研究用于描绘人的某些特性。如人体尺寸的测量、不同年龄的人的听力损失、人们对把手如何旋转的偏好、能够抬多重的箱子等等。 虽然描述性研究比较枯燥，但它们对于人因科学的意义非常重要。许多的设计决策都是基于它得出的基本数据。另外，在方案给出之前，描述性研究还常用于评定问题的大小和范围。比如说，对操作者进行调查，了解他们对设计效率和操作问题的一些看法等。2、试验性研究 试验性研究的目的是为了检测一些变量对人的行为的影响。通常根据实际问题、预测理论来决定需要调查的变量和检测的行为。例如比较人们编辑手稿的不同偏好，评价手臂活动的时候肩部的负荷大小、人们的视野等。、通常，试验性的研究更关心变量是否对行为有影响以及将如何影响的问题。描述性研究则更关心所描述对象的统计结果，如平均值、标准偏差和百分比等。3 评价研究 评价研究类似于试验性研究，但它的目的多是为了评价一个系统或产品，并希望事先了解人们在使用系统或产品时的行为表现。评价研究比试验性研究更为全面和复杂。它通过比较目标的差异来评价一个系统或产品的各个方面。人因工程学专家通过对设计优劣的系统评价，提出改进的建议。评价研究常用的方法是成本收益分析。评价作为各种设计过程的一部分，它可能是最具挑战性的一部分，也是最难的一部分。它的研究成果通常被用来改进现实系统或产品的设计，作用比较大，但进行这种研究是很不容易的。在这方面，Murphy的话几乎成了一个规则：任何事物只要它有毁坏的可能，它就不会永远完好无缺。因此在无法预测的环境下，评价研究要特别注意选择数据的收集方法和设备。下面我们分别对于各种研究方法中的各种决策序列分别进行分析：研究地点选择 研究地点的选择是第一个需要决定的问题，其内容就是选择实地研究，还是选择在实验室中进行研究。对于不同的研究方法有不同的选择规则。1、描述性研究描述性研究是为了收集一个特殊群体的有关数据的，如煤矿工人，计算机操作者，或者是普通市民。要接近这些人，必须进入现实世界才行。当然，实际的数据收集可以在实验室中完成，这种实验室常常是可以到处移动的。2、试验性研究 试验性研究在选择地点时要略微复杂一些。对于任务变化，环境约束、被测者的特征等方面的研究，在实际环境中进行比较理想，因为这样获得的结论更容易推广到现实中去。然而，它也有不利的方面，比如成本高，被测者有一定危险，不能进行试验控制。由于受到资源限制，常常不能够重复很多次试验，因此许多变量不能保持恒定。而且有时过程太分散，一些数据还收集不到。 实验室中进行的研究，在实验控制方面具有极大的优势。许多变量都能受到控制，试验能被随意重复，数据的收集也更加精确。但是它可能过于理想化，失去了一定的普及性。一般认为：实验室研究的成果有时不太实用，在应用之前，必须经过现实世界的检验。 对于理论研究，最好是在实验室中进行，因为需要把多个变量分离开，观察它们的不同影响。这样的精确度在不受控的现实中是不可能实现的。然而，现实世界又是应用研究结果的本质的环境。往往有些变量在高度控制的实验室中非常有效，但在现实世界中，受到其他变量的影响时，就完全失去了作用。在有些案例中，实地研究也能进行很好的控制。 为了把实验室和实地研究的优势结合起来，研究人员常采用模拟现实的方法。模拟显示可以分为实体模拟和计算机模拟。实体模拟常由硬件和模拟的系统、程序或环境组成。如简单的布娃娃到异常复杂的太空模拟舱。 计算机模拟要在计算机上对一系列的事件和过程进行建模。通过改变参数来运行模型，推断结果。比如，劳动力的需求，超载时间，设备停工时间等都可以通过计算机模拟的工作过程来得到。建立一个正确的计算机模型需要对被测系统有较深的理解，通常要求人们根据实际系统的操作进行一些简单的假设。3、评价研究 选择一个研究地点对于评价研究同样是没有任何意义的。要想检测一个系统或设备的性能，让被测物体在一个完全可以替代实际环境的情形下使用，这样才比较真实。举个例子，对于汽车上用的计算机地图显示器，就应该在汽车行驶当中测量，这样在不同的路况下，测量才能反映真实的情况。在实验室中时，显示器可能非常清晰，但在行驶中的车上也许就很难看清楚了。在实验室的桌子上，设备可能很好操作，但在刮着大风、交通繁忙的路上也许就比较困难了。变量选择 在研究中，选择被测变量是一个非常基础和重要的问题。1、描述性研究 这里被测变量被分为两个基本的类别：标准变量、分层变量（预测）。 标准变量：标准变量描述研究中的重要特征和行为。根据所收集的数据的不同类型，这些变量被分为下面几组：实体特征，比如手臂的活动空间、体重等；行为表现方面的数据，如反应时间、视觉的敏锐性、手的握力和记忆的范围等；主观数据，如偏好、观点和等级观念等；生理数据，如心跳速率、体温等。 分层变量：在一些描述性研究中，常选择有层次的样本研究。这些样本都是经过年龄、性别、教育程度等特征进行划分以后，比较有代表性的一些人。即使不用分层的样本，信息也常常从那些具有某种相似特征的人员中获得。这样，数据就能以那些特征为依据来进行分析，如性别、年龄等。2、试验性研究 在试验性研究中，研究人员在其他变量受控的情况下，改变一个或多个变量考察他们对被测行为的影响。被改变的变量称为独立变量（或外部变量、辅助变量、相关变量）。用独立变量变化来影响的被测行为被称为非独立变量。独立变量都有可能影响飞独立变量，因此，试验中要控制独立变量，以免独立变量的影响相互混淆。 独立变量：人因工程学研究中，独立变量通常被分为三类：（1）与任务相关的变量，包括设备变量和程序变量；（2）环境变量，如照明、噪声和振动等；（3）与被测者相关的变量，如性别、身高、年龄和经验等。多数研究中，独立变量的数目都比较少。在1985年到1972年在人因工程学上发表的141篇试验论文中，60%的实验只研究了一到两个独立变量，不到3%的研究了五个以上的独立变量。 除了实体特征用得较少以外，非独立变量同描述性研究中的标准变量大体类似。试验性的研究中大多数非独立变量是人员的成绩、个人效用或其他心理方面的变量。3、评价研究 为评价研究选择变量，要求研究人员把被评价系统或设备的目标转化成具体的、可测量的标准变量。标准变量必须能够评价系统使用当中出现的一系列未知的问题。它与描述性研究和试验性的研究中的基本类似。被测者选择选择被测者就是决定选择什么人、如何选择、选择多少等这样的问题。1、描述性研究恰当的选择被测对象，是对描述性研究的基础。研究人员往往要花费很大的精力制定抽样计划，选择被测对象。 代表性的抽样：描述性研究的目标是从具有代表性的样本中收集数据。抽样的代表性是指样本应该包含总体的所有相应特征，而且两者构成也要相同。例如，30%的煤矿工人年龄不到21岁，40%在21到40岁之间，30%在40岁以上，那么代表性的抽样就是以相同的比例包含每一年龄层的群体。代表性的定义中，相关性是很重要的。但也有某些采样，尽管与被测群体的特性不完全符合，但对整个研究的影响不是很大，因此仍然比较有用。例如，在测量人们对空中交通控制的听觉警报器的反应时间时，可以只选一、两个城市进行研究，并不需要在全国各地进行抽样。这样做的理由是地理位置不是影响反应时间的相关变量。但在抽样中却要十分关注样本中不同年龄、性别的人的合适的比例关系，因为这些变量都是相关的变量。不具有代表性的样本是有偏的样本。 随机抽样：为了获得具有代表性的样本总体，应该从群体中随机的选择样本个体。随机抽样就是群体中的每一个个体都有相等的机会被选入样本。在现实社会中，获得一个完全随机的抽样几乎是不可能的。通常研究人员都是选择一些比较容易获得的个体，并不一定按照严格的随机过程进行。 样本空间大小：描述性研究的一个关键的课题就是确定被测对象的个数，即样本空间的大小问题。样本空间越大，结果的可信度越高。但是抽样需要花费大量的财力和时间，因此研究人员往往只收集必要数量的数据。有一些公式可以用来决定要求的被测对象的数目。三个主要的参数影响着数目的选择：期望的准确度（置信度）；群体的变化性；建立的统计量，如平均值、第5百分位等。2、试验性研究 为试验性研究选择被测对象就是要选择那些具有代表性的、一般化的个体。被测对象对目标群体的代表性并不需要达到与描述性研究同等的程度。试验性研究更关心被测对象是否和目标群体受独立变量影响的方式一样。例如，我们要依据研究数据来设计办公环境时，研究室内照明度对显示在计算机屏幕上的文件的阅读的影响的实验中，不必只选择那些对于计算机屏幕阅读有丰富经验的人，因为无论经验多少，在很强的照明下任何人都比在合适的照度下的阅读能力要差一些。 样本空间的大小：决定样本空间的大小其实就是确定如何以最小的成本收集足够的数据，保证评价独立变量的影响时的可信度。确定样本空间的大小有好几种方法，可以参见统计学教材。在上述的人因工程学中发表的论文中，50%的研究实验的样本容量还不到9个，25%使用9-11的样本容量，只有25%的采用了11个以上的样本容量。这比描述性研究中使用样本容量的要小得多。使用太少的数据是很危险的，可能得出错误的结论。3、评价研究评价研究中选择个体与描述性研究和试验性研究考虑的因素一样。被测对象必须能够代表最终用户群体。被测者必须达到一定的数量，能够据此对用户群体的行为做出科学的判断。数据收集描述性研究中数据的收集可以在实地或实验室中进行。比如在煤矿工人工作时测量他们的能量损耗。带上秒表去工厂测量工人操作的时间。通常采用调查和访问的方法收集数据。调查问卷可以在实地填写或者邮寄给被测者。存在的主要问题是回复率不太高，这样产生偏差的可能性就会增大。回复率不到50%的调查偏差就相当高了。 试验性研究中数据的收集和描述性研究一样。试验性研究常在实验室中进行，往往比较复杂，所以常采用计算机辅助的方法。这种方法具有很大的潜力，能够在试验中加入更多的变量，而且在收集数据时具有更大的精确度和更高的采样率。 在评价研究中，收集数据经常比较困难。被评价的设备可能本身不具有检测能力，工程师们还要专门为了评价而改造机器。大多数情况下，原则上的方法还是通过研究人员观察或访问使用者来收集数据，了解他们所面对的问题和想法。数据分析收集数据到之后，研究人员必须对数据进行分析。1、描述性研究 这里的数据分析常采用基本的统计方法进行。如计算频率分布、平均值、中位数、标准偏差、相关系数、百分位数等。2、试验性研究 试验性研究中的数据常用一些较为复杂的数理统计方法进行分析，比如变量分析或者多元变量分析法。 统计重要性：研究人员常说，“自变量对因变量有显著的影响。”或者说“他们均值之间的差异是非常显著的”。这里的显著其实是统计重要性的简称。统计学上的重要性就是表示把观察到的效果，或均值之间的差异归因于偶然性的可能性是不大的。正因为如此，所以得出这种效果是因变量造成的。 对于显著结果需要记住几个要点。（1）具有显著性的结果也有可能由偶然因素引起，尽管这种可能性非常小。（2）不显著的自变量对因变量也会有影响，如果样本数目较少，这种影响还可能较大。（3）统计显著性与重要程度无关，非常微小的影响也可能具有统计显著性。（4）从统计分析中不能看出实验设计是否有误，或者外部变量是否会混淆结果。 因此，一个研究不能确定事实。只有采用不同的方法和被测对象进行研究，得到同样的结论时，才可以确定自变量对因变量的确有影响。变量范围的检验 测量范围是指描述性研究中被测的特征和行为，试验性研究中的因变量，评价研究中判断设计优劣的基础。在人因工程学领域，我们大致把它分为三类：描述系统功能的，描述任务如何完成的，描述人员的反应的。任务执行测量常常和人的反应测量相互结合出现。1、系统描述因变量通常反应整个系统的基本硬件性能，多用于评价研究，描述性研究和试验性研究中比较少用。比如设备的可靠性、耐磨损性、操作成本和维修性能，以及一些具体的特性，如最大转速、重量等。2、任务执行标准通常指任务的完成情况，无论有没有人员的介入。这样的变量有（1）产出数量：如搬运的土方数等（2）产出质量：如事故次数、错误次数、钻孔的精确率或设计好的路径的偏差等（3）完成时间：如在电路中找出错误的时间，任务开始时的延迟时间。尽管人员的执行情况与任务的执行以及系统的设备特征紧密相连，任务执行情况还是比人员执行情况用的广泛。3、人员标准人员标准用于处理执行任务时人的行为和反应。常用绩效测量、生理指标、主观反应来度量。 绩效测量：人员的测量通常指频率测量、强度测量、反应时间测量或耐力测量等。有时是这些基本类型的结合，如单位时间内错过的目标数目。 生理指标：生理指标常用来测量在体力劳动或脑力劳动时，人体的紧张程度。或者是在受到如热源、噪声和振动等这样的环境影响时，人体生理上的反应。生理指标按照人体生理系统可以分为：心血管，呼吸道，神经系统，感觉器官，和血液中的化学物质。 主观反应：通过被测者的主观判断来进行测量其感受。比如座椅的舒适性，计算机使用的方便性，对工具手柄长短的偏好等。主观反应还可以测量脑力和体力的负荷程度。因为人们在评价喜欢、不喜欢或他们的感觉时有各种不同的偏好，所以在测量主观反应时必须要特别注意。言辞、问题次序或指令的形式上的微小的变化，都可能改变被测者的反应。尽管有这样的缺点，主观反应的数据还是非常有价值的，而且有时还是唯一合理的方法。4、最终行为与中间行为的对比 在试验时我们既可以测量最终行为，也可以测量中间行为。中间行为比最终行为更加具体和详细。然而因为最终行为描述最终的结果，它往往比中间行为更有价值。在进行诊断和解释时，中间行为是比较有效的。比如，要检测一种药瓶上的警告标签的作用，标签要求患者在服药以前需要摇动药剂使其均匀，最终行为是检测人们是否摇动药剂并使其均匀，而中间行为是监测人们是否记得标签的内容，是否读了标签。中间测量数据对于解释人们为什么没有按照指示去做的问题是非常有用的，是没有看到它，还是没时间读，还是不能记起标签的内容？因变量的要求 研究中的因变量一般都必须满足特定的要求。有实际测量方面的，也有心理测量方面的要求。心理测量要求有可靠性、正确性、抗干扰性和敏感性。1、基本要求要保证实验是可信的话，因变量必须满足（1）客观存在（2）数量比较多（3）无突变（4）容易收集（5）不需要特别的数据收集技术（6）消耗尽可能的少财力和实验者的精力。2、可靠性在测量中，可靠性是指对一个变量测量多次结果保持稳定的特性。从测量意义上讲，可靠性就是进行一系列的测量不出现错误的程度。每次测量结果不稳定的测量就是不可靠的。增加测量次数可以提高可靠性。3、正确性在人因工程学研究中，有几种比较常见的正确性类型。如方向正确性，内容正确性，体系正确性。另一种类型对于选择人员这样的测验是比较有效的，就是行为判断正确性。 方向正确性：主要指通过测量想得到什么，也就是动机是什么？在有些测量中，方向正确性可能影响被测者参与的积极性。因此，研究人员应该尽可能的选择与用户相关的方面进行测量。如测量办公用计算机屏幕的可辨认性时，最好选用办公室中常用的文件进行实验。 容量正确性：指被测变量在某个相关领域中采样的程度，比如知识领域、工作行为领域等。例如，对空中交通控制者的行为表现的测试中。通常要包括对控制者各个方面的测试，不是仅仅某个方面。 体系正确性：指测量范围能够包括根本因素的程度。如对静止靶子射箭准确度的测量只能作为实际格斗技术中很小一部分的测量。图1-1说明测量体系（格斗技术）和测量（射箭）之间的关系。中间的阴影表明结构正确性，阴影范围比较小，比表明测量只涉及到目标很小一部分，正确性比较低。体系正确性主要基于经验积累而形成的判断。测量考虑因素相关体系效率：处于体系中，但测量没有考虑体系正确性：体系中被测量评价的干扰因素：测量考虑了，但不属于体系图1-1 体系正确性和干扰因素的概念关系4、防止干扰因素的影响因变量不能受那些与体系无关的变量的影响。例如在射箭的过程中，风、光照和箭的质量都是干扰因素的来源，他们能够影响射箭的准确率，但又与被测内容无关。5、敏感性 被测者应该能够区别因变量变化。如使用不舒适、一般、舒适的标准检测不同的椅子，得到的结果都是舒适。但通过在舒适的椅子之间比较，就可以得出哪些比其他的更舒适。这样用三级标准评价，所有的椅子都一样，都是舒适。如果使用七级标准来描述，就可以加以区别。但级别太多，在一个极端敏感的范围里，有时会降低可靠性。人的可靠性 人的可靠性总是同人的错误联系在一起。研究人的可靠性有两方面要求：一是指对人的错误做出定量分析；二是对人员出错原因做出解释。作为一种测量方法，人的可靠性是指人员成功完成任务概率的大小。1、历史上的观点研究人员从50年代开始注意人的可靠性问题，当时想以测量硬件可靠性同样的方法确定人的可靠性。这以前，人因工程学活动也常是公司质量保证部的一部分，尤其是在航天工业中比较普遍。1962年，第一个人员可靠性数据库的原型建立了。但只有少数人在这一领域进行研究，规模相当小。三里岛核电站的事故重新引起了人们对人员可靠性研究的兴趣，一些数据和方法论方面的工作又继续进行。2、数据库和方法论这么多年来，对人的可靠性信息的数据库的发展研究人员有过几次尝试。尽管这些数据库的建立付出了很大的努力，但它们的使用还是非常有限的。在大多数情况下，数据都太少了，而且主要都是手工操作的任务，如控制仪器，修理部件。然而，现代技术已经去掉了许多重复性的工作，取而代之一些更复杂、更高级的任务。因而人的错误也更多的和决策制定、解决问题联系在一起。人员可靠性数据库目前还不能解决这方面的问题。除了数据库以外，还有一些方法用于决定人员可靠性。其中一个比较完善的方法就是人员出错率预测技术（THERP）。它主要用来进行核电站的人员可靠性鉴定。在分析一个复杂问题时，它把问题细化，分成较小的任务和步骤。然后用图表来说明这些任务和步骤与成功或失败的行为的关系。从经验数据和专家判断得出的成功完成任务的概率，被分配给各个步骤，然后根据逻辑规则合成进行复杂操作的人员的可靠性大小的判断。另一个完全不同的方法是利用随机仿真模型来测量人员可靠性。也就使用计算机来模拟任务的执行情况的方法。计算机一遍又一遍的执行任务，从组成元素的成功或失败的概率分布上进行采样，然后计算成功完成整个任务的次数。计算机模拟的最大的优势就是可以从任务的不同侧面，对其效果做出可靠性评价。例如，Siegel等在对声波系统的模拟研究中发现，当允许操作者完成任务的时间从23分钟增加到25分钟时，可靠性就从0.55变化到了0.94。这个例子说明，时间上的微小变化可以对系统产生深远的影响。3、人员可靠性的评论尽管在人的可靠性的数据库和方法论上做出了很大的努力，人因工程学专家对这个课题还是兴趣不大。问题可能出在一些行为科学家不喜欢使用工程方法来进行可靠性评价，还有一些人认为人的行为变化多端，是动态的，仅仅评价一个点的可靠性是错误的。Adams提出了人的可靠性的几个实际问题。比如并不是所有的错误都会导致最终失败，目前的几种技术还不能很好的解决这样的问题。Regulinski认为对人员可靠性的静态评价对于连续性工作是不可取的，用古典的工程可靠性模型进行离散的评价是不负责任的。Williams指出人员可靠性研究专家在如何使他们的方法更有效的方面做出的努力太少。然而，meister说尽管我们的评价可能不完全正确，但它们还是有很高的利用价值的。在具体的研究方法上，包括如下多种方法：观察法，实测法，实验法，模拟和模型试验法，计算机数值仿真法，调查研究法以及各种分析法，例如瞬间操作分析法，知觉与运动信息分析法，动作负荷分析法，频率分析法，危象分析法，相关分析法等等。随着人因工程学地不断发展，它同时在不断地吸收各种其它学科的方法，特别是系统工程方法论，计算机仿真技术等，例如层次评价法，模糊评价法，解释结构模型，系统动力学等等。第四节、人因工程学与其他学科的关系一、与其他学科的关系从人因工程学的发展历史可以知道，它与系统工程、劳动科学、心理学等有着密切的关系。从工程角度看，人因工程学必然要在系统工程思想的指导下，利用各种工程技术手段实现人、机系统的最佳配置。同时，还要利用心理学、劳动科学、经济学、管理学等的知识，追求提供最适宜的劳动条件、获取最高的劳动效率和创造最舒适的工作环境等目标。下图简要地显示了人因工程学与相关学科的关系。社会学劳动科学管理科学心理学生理学医学生物力学系统工程生物学工程技术信息科学人因工程人体测量人体解刨劳动医学环境医学工作研究人机系统时间研究动作分析认知工效 图1-2 人因工程学学与相关学科的关系图二、人机系统 人因工程学中一个最基本的概念就是系统。不同的专家对它有不同的理解，我们只给出一个最简单的定义。系统是一个为了实现某种目的的实体（Bailey,1982）。系统由人、机器和其他一些相互作用的事物组成，实现一些个体不能独立实现的目标。系统的观点用于把一些方法组织起来，比如对比较复杂的人机关系进行改进、分析、评估的方法等等。正如Bailey所说：“系统的概念暗示我们要寻求一个目标，仔细分析它，明白实现这个目标需要什么。我们要设计系统的各个部分去满足这些要求，建立一个组织合理的系统，有效的满足我们的目标。”下面我们讨论人机系统的有关内容，然后给出它的一般特点，最后介绍一下系统可靠性的概念。1. 人机系统人机系统是指一个或多个人员和实体设备的结合，向系统输入给定的数据，就会产生期望的输出。这里面，机器的概念太严格了，我们不应该只认为“机器就是一种物体、设备、事物或任何人们在使用的东西。简单的说，人机系统可以简单到只是人和一把锤子或一个卷发器的系统。复杂一些，可以是一个家用电器、办公设备、割草机，当然还包括操作者。更复杂的系统有飞行器、电话系统、自动化的炼油设备等等。还有一些系统更加难以描述，比如像一些服务系统：加油站、医院、健康中心、游乐园、高速公路、海边的机场等等。系统中人是最活跃的因素,和系统相互作用,实现设计的功能。人机交