Психология профессиональной пригодности полностью

В последовательной статистической процедуре отношения вероятностей предусматриваются два порога:

где α, β – ошибки классификации, которые назначаются заранее. Простая зависимость порогов от вероятностей ошибок классификации позволяет выбирать нужный порог, основываясь на сложившейся конъюнктуре.

Необходимость выбора небольшого числа лиц из больших контингентов делает возможным определить a = b порядка 0,001 или даже 0,0001. С другой стороны, при ограниченном количестве лиц естественно выбрать α = β = 0,05 или даже 0,10.

Если окажется, что ошибка пропустить хорошего специалиста и, наоборот, ошибка приема малопригодного неравноценны, то имеется возможность учесть это, выбирая разные вероятности α и β.

Таким образом, выбор порогов является весьма гибким и учитывает реальную обстановку, а также цену возможных ошибок.

Проиллюстрируем на примере изложенный выше алгоритм определения профессиональной пригодности по психологическим показателям.

Разбиение на классы. В качестве исходного материала для составления дифференциально-диагностической таблицы были использованы результаты психологического обследования двух групп операторов, которых по объективным производственным показателям и характеристикам ведущих специалистов можно отнести к классу «хороших» («А») и «плохих» («В») специалистов.

Представители этих двух классов различались между собой по своей квалификации, а также, частично, по опыту работы.

Операторы, отнесенные к классу «А» (34 человека в возрасте 27–32 лет), прошли длительную подготовку по специальности и имели практический опыт работы в сложных системах управления. Все они характеризовались как специалисты высокой квалификации.

Лица, объединенные в класс «В» (33 человека в возрасте 23–29 лет), имели более низкий уровень подготовки и выполняли операторскую деятельность в менее сложных системах управления.

Психологические показатели. Для оценки состояния ряда психологических качеств и психофизиологических функций был использован комплекс табличных тестов и аппаратурных методик, выбор которых определен требованиями к состоянию ведущих систем организма у данных специалистов. Это:

1. Корректурная проба с кольцами: а) время выполнения задания в сек; б) относительная частота ошибок;

2. «Компасы»: коэффициент успешности;

3. «Отыскивание чисел с переключением»: а) время выполнения задания в сек.; б) производительность – время выполнения одной операции в сек.; в) количество ошибок;

4. «Сложение с переключением»: а) производительность – количество сложений за мин.; б) величина различия в темпе работы; в) относительная частота ошибок;

5. «Перепутанные линии»: а) производительность – количество просмотренных линий за 10 мин.; б) количество ошибок;

6. «Расстановка чисел»: а) производительность; б) относительная частота ошибок;

7. «Память на числа» – воспроизведение сразу после экспозиции: а) коэффициент успешности

где с – общее число зафиксированных чисел, m – число ошибочно воспроизведенных чисел, n – число невоспроизведенных чисел; б) количество правильно воспроизведенных чисел;

8. «Память на числа» – воспроизведение через 30 мин. после экспозиции: а) коэффициент успешности; б) количество правильно воспроизведенных чисел;

9. «Реакция на движущийся объект»: а) относительная частота точных ответов

где x – количество точных ответов; б) суммарная величина отклонений от «0»;

10. Тремометрия – проведение стержня в прорези: а) количество касаний за 1 сек.; б) средняя продолжительность одного касания;

11. Тремометрия – удержание стержня в отверстии: а) количество касаний за 1 сек.; б) средняя продолжительность одного касания;

12. Рефлекс на время – 1 сек.: величина ошибки;

13. Рефлекс на время – 15 сек.: величина ошибки.

Построение распределений. Небольшое число лиц в группах «А» и «В» потребовало проведения грубого квантования, которое был сделано в соответствии с изложенными выше рекомендациями (см. 10.5.3). Диапазоны квантования приведены далее в таблице 15.

Полученные распределения, как правило, существенно отличаются от нормальных, а в ряде случаев имеют U—образную форму (например, показатель относительной частоты ошибок в корректурной пробе). Важно отметить, что для классов «А» и «В», вообще говоря, получены разные по форме распределения одного и того же признака.

Информативность признаков. Оценка признаков проводилась при помощи критерия χ².

Если P_j > 0,10, то признак считался неинформативным.

В результате анализа было установлено, что некоторые признаки мало информативны для различения классов и могут не рассматриваться. Необходимо отметить, что при других диапазонах квантования информативность признаков может быть несколько другой. Экспериментальное варьирование диапазонов в разумных пределах показало, что получающееся изменение информативности не очень существенно.