Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 2. Обзор литературы 8
2.1. Проблема фармакологической коррекции эмоциональных состояний у здоровых людей 8
2.1.1. Психофармакологическая характеристика бензодиазегтновых транквилизаторов. 10
2.1.2. Психофизиологические исследования действия бензодиазепиновых транквилизаторов 13
2.2. Проблема оценки психического состояния у здоровых людей 20
2.2.1. Определение функционального состояния. 22
2.2.2. Современные подходы к оценке функционального состояния 23
2.3. Статистический подход в психофармакологии и психофизиологии индивидуальных различий. 26
Глава 3. Материалы и методы 33
3.1. Контингент испытуемых 33
3.2. План эксперимента 33
3.3. Модель операторской деятельности 35
3.3.1. Методика оценки психофизиологического состояния 35
3.3.2. Методика оценки успешности операторской деятельности 42
3.4. Модель эмоционально-стрессового воздействия 42
3.5. Статистический анализ данных 42
3.5.7. Инструментарий и методы статистического анализа данных. 42
3.5.2. Проверка данных. 46
ГЛАВА 4. Результаты 49
4.1. Оценка возможности использования параметрических методов статистики для выделения групп лиц с различными фенотипами реакции на феназепам по исходным экспериментальным данным 49
4.1.1. Оценка изменчивости показателей психофизиологических тестов 49
4.1.2. Оценка динамического фактора невалидности по показателям психофизиологических тестов 58
4.1.3. Использование многофакторной дисперсионной модели для оценки факторов невалидности 63
4.2. Разработка непараметрического подхода для выделения из исходного контингента групп лиц с дифференцированными эффектами феназепама 70
4.2.1. Оценка динамики ПФС операторов. 70
4.2.2. Моделирование взаимодействия эффектов экспериментальных воздействий 84
4.3. Проверка валидности разработанного вероятностного динамического подхода 91
4.3.1. Оценка качества типологии здоровых добровольцев, разработанной с помощью ВДП. 91
4.3.2. Оценка зависимости типа эмоционально-стрессовой реакции от эффекта бензодиазепинового транквилизатора (тест «бензодиазепиновой пробы») у здоровых испытуемых. 100
4.4. Сравнительный (типологический) анализ групп здоровых добровольцев с дифференцированными эффектами феназепама в условиях эмоционально-стрессового воздействия 103
4.4.1. Исследование согласованности показателей мобилизованности ПФ «феназепам-негативной» и «феназепам-позитивной» групп испытуемых. 104
4.4.2. Результаты корреляционного анализа структуры ПФ «феназепам-позитивной» и «феназепам-негативной» групп испытуемых. ПО
ГЛАВА 5. Обсуждение 119
5.1. Общебиологическое и математико-статистическое обоснования правомерности разработки ВДП. 119
5.2. Обсуждение результатов сравнительного анализа структур психофизиологических функций у ФП-и ФН-групп, полученных с помощью ВДП 130
Выводы 137
Список литературы 138
- Проблема оценки психического состояния у здоровых людей
- Методика оценки успешности операторской деятельности
- Использование многофакторной дисперсионной модели для оценки факторов невалидности
- Сравнительный (типологический) анализ групп здоровых добровольцев с дифференцированными эффектами феназепама в условиях эмоционально-стрессового воздействия
Введение к работе
Многолетний опыт клинического применения бензодиазепиновых
транквилизаторов (БДТ) свидетельствует о наличии в спектре их действия помимо
основного, анксиолитического, седативного, противосудорожного,
миорелаксирующего, снотворного, амнестического и других эффектов, ограничивающих применение бензодиазепинов здоровыми лицами в целях профилактики эмоциональных расстройств в экстремальных обстоятельствах.
Многолетние экспериментальные и клинические исследования, выполненные под руководством акад. РАМН Середенина СБ. (1979-2001), показали, что индивидуальные эффекты БДТ зависят не только от их химической структуры, но определяются наследственно контролируемыми типами ответов организма на эмоционально-стрессовое воздействие. Экспериментально подтверждён полигенный контроль эмоционально-стрессовых реакций, выявлены генетические различия в фармакодинамике и фармакокинетике БДТ, коррелирующие с индивидуальными проявлениями эффекта.
Исходя из полученных данных следует, что для рационализации применения БДТ необходимо изучение индивидуальной динамики психофизиологического состояния (ПФС) под влиянием бензодиазепинов у здоровых людей. Динамика состояния определяется как целостная характеристика деятельности человека за определённый период времени, показывающая своеобразие протекания психофизиологических процессов в зависимости от отражаемых предметов и явлений действительности, предшествующего состояния и психических свойств личности [81, 86]. Однако, большинство работ по психофармакологии здорового человека в основном сосредоточено на исследовании статичных характеристик в заданные моменты воздействий, не всегда регистрируя динамику формирования эффекта, что ведёт к потере информации об индивидуальных особенностях их проявления.
Наряду с недостатками планирования экспериментов, такое положение обуславливается и отсутствием статистических методов, адекватных задаче оценки динамических процессов разных типов. Объективная трудность состоит в сложности использования значительных выборок при необходимости описания большого комплекса параметров. Однако, традиционными недостатками превалирующего числа ранее выполненных работ является a priori принятое представление о нормальном распределении измеряемых величин [10, 118], что по данным современной фармакогенетики несостоятельно [135, 136].
Последнее определяет актуальность разработки новых статистических подходов к оценке ПФС, базирующихся на понимании асимметрии их показателей.
ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ
Целью настоящего исследования явилась разработка статистических подходов, адекватных задаче изучения временной динамики психофизиологического состояния здоровых добровольцев с учётом различий в их реакциях на эмоциональный стресс и бензодиазепиновой транквилизатор.
Для её достижения необходимо решить следующие задачи:
1. Изучить характеристики распределения зарегистрированных значений психофизиологических показателей здоровых добровольцев.
2. Отобрать адекватные методы статистики для анализа показателей психофизиологического состояния здоровых добровольцев.
3. Разработать статистический подход для оценки эффектов феназепама на динамику психофизиологического состояния здоровых добровольцев в условиях эмоционально-стрессового воздействия с учётом выявленных различий.
4. Оценить валидность разработанного вероятностного динамического подхода.
5. Дать характеристику различиям в действии феназепама на показатели психофизиологического состояния здоровых добровольцев с использованием вероятностного динамического подхода.
НАУЧНАЯ НОВИЗНА
Разработан и валидизирован новый, вероятностный динамический, подход для оценки влияния феназепама на психофизиологическое состояние здоровых добровольцев в условиях эмоционально-стрессового воздействия, учитывающий индивидуальные реакции на стресс и транквилизатор. Его применение позволило впервые описать направленность изменений психофизиологических функций при разных, стимулирующих и дезорганизующих деятельность, влияниях феназепама. Выявлены психофизиологические корреляты противоположных эффектов транквилизатора. Установлены качественные и количественные соотношения психофизиологических показателей, специфические для типа ответа на эмоциональный стресс и бензодиазепиновый транквилизатор.
НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ
Полученные данные обосновывают применение вероятностного динамического подхода для изучения наследственных и приобретённых особенностей психофизиологических реакций здоровых людей на экстремальные воздействия, что может быть использовано в целях профессионального отбора, совершенствования педагогического процесса, оптимизации психотерапевтических методов лечения и проч.
Данные, характеризующие психофизиологические особенности при разных эффектах феназепама, могут явиться основой рационализации фармакотерапии бензодиазепинами при использовании установленных показателей в качестве предикторов их эффектов. Учитывая ведущую роль эмоционально-стрессовых расстройств в формировании нервно-психических заболеваний, разработанная методология может быть апробирована при фармакотерапии другими психотропными средствами. Полученные данные легли в основу рекомендаций к определению индивидуальной чувствительности лиц, отобранных к космическому полёту, к табельному транквилизатору феназепаму.
Проблема оценки психического состояния у здоровых людей
Проблема фармакологической коррекции психических состояний, в частности эмоциональных, у здоровых людей тесно связана с понятием индивидуальности, о чём свидетельствует существование индивидуальной чувствительности к бензодиазепиновым транквилизаторам. Известно также, что конкретное состояние человека зависит от целого ряда факторов; мотивации (ради чего выполняется конкретная деятельность), содержания труда (в задании заложены определённые требования к специфике и уровню состояния), общего уровня сенсорной нагрузки (от сенсорного пресыщения до сенсорной депривации), исходного уровня активности нервной системы, и, наконец, от индивидуальных особенностей субъекта, в частности таких его свойств, как сила-слабость нервной системы, экстраверсия-интроверсия, тревожность и т. д. Г25,26, 66, 70, 81, 97, 107, 108, 109, 113, 122, 126, 1291. Лишь после выхода в 1964 г. книги Левитова Н.Д. «О психических состояниях человека» психологию стали определять как науку о психических процессах, состояниях и свойствах личности [50, 81]. Добавленное определение психического состояния, как особой психологической категории, Левитов Н.Д. формулировал следующим образом: «это — целостная характеристика психической деятельности за определённый период времени, показывающая своеобразие протекания психических процессов в зависимости от отражаемых предметов и явлений действительности, предшествующего состояния и психических свойств личности» [86]. В настоящее время термин «психическое состояние» получил широкое распространение в научной литературе [59, 81,123,124]. В делении психических явлений на процессы, состояния и свойства основная роль отводится признаку динамичности. В перечисленной последовательности кроме самой динамичности происходит снижение лабильности и скорости изменения явлений [81].
Таким образом, психическим процессам отводится роль наиболее быстрых, динамичных и нестабильных явлений психической деятельности. Мысль о различной локализации состояний и свойств или черт личности на шкале «стабильность-лабильность» в современных исследованиях проводится всё более отчётливо. Свойство определяют как постоянный способ индивидуального приспособления к окружающей среде, а психическое состояние - как временное состояние сознания и настроения [195]. Хотя состояния оказывают значимое влияние на формирование свойств, обратное влияние (со стороны свойств) сильнее. В состояниях интегрирована актуальная выраженность черт личности, сила их проявления. Многие авторы отдельно обращались к рассмотрению временных характеристик состояний. Левитов Н.Д. (1964) пишет о состояниях персеверации, которые характеризуются инертностью в переживаниях, неподатливостью изменениям, трудностью переключения [86]. Согласно Платонову К.К. (1984), психические состояния достаточно продолжительны (до месяца и более), хотя при изменении условий или вследствие адаптации могут быстро изменяться [120]. По степени постоянства Марищук В.Л. (1974) выделяет доминирующие (наиболее характерные для субъекта) и промежуточные (переходные) состояния [92]. Сосновикова Ю.Е. (1975) разделяет состояния на продолжительные, относительно малопродолжительные и кратковременные [142]. Ильин Е.И. (1980) пишет о состояниях мимолётных (неустойчивых), длительных и хронических [69]. Трудности в исследовании феномена психических состояний заставили предполагать многокомлонентность их структуры, т.е. существование различных частей и структурных единиц. Выделены составляющие, различающиеся степенью динамичности [81]: текущие, или актуальные, и преобладающие, или доминирующие, состояния.
Доминирующие состояния характерны для личности в протяжённом диапазоне её настоящего, в то время как актуальный момент определяется особенностями данной ситуации. Именно поэтому они (доминирующие состояния) в меньшей степени обусловливаются обстоятельствами актуальной, текущей ситуации с достаточно определённо очерченными временными рамками и в большей степени -факторами социально-психологического уровня личности. Таким образом, доминирующие состояния являются фоном, на котором формируются и существуют актуальные (текущие) состояния. Рассматривают состояния не только психики как целостности, но и состояния отдельных её составляющих [43, 81, 86, 142]. При таком подходе выделяют состояния внимания, состояния анализаторных систем, состояния психомоторики и проч. Описаны и другие важные классы состояний: функциональные, психофизиологические, практические, стенические, астенические, пограничные, кризисные, гипнотические и проч. Достаточно часто в качестве самостоятельного и большого класса выделяют эмоциональные состояния [97]. Это объясняется тем, что среди любых других состояний не удаётся найти ни одного, для которого эмоциональные характеристики не имели бы значения. Большинство состояний трудно с достаточной определённостью отнести к одному конкретному классу.
Одним из возможных критериев для различения психических состояний может быть взят уровень активации нервных центров [23]. Этот нейрофизиологический критерий активации совпадает с психологическим -уровнем сознания и продуктивностью поведения. В этом случае по отношению к организму в целом или его отдельным системам используют словосочетание «функциональное состояние» (ФС) [145]. Согласно большинству авторов, различия между психическими состояниями обусловлены в основном различной интенсивностью функционирования модулирующих систем мозга: ретикулярной формации и неспецифического таламуса с их активирующими и инактивирующими отделами, а также лимбической системы [58, 72, 124, 130, 160]. Исследование модулирующих систем даёт основание вьщелить их в особую функциональную систему, которая имеет несколько уровней реагирования [95]: физиологический, поведенческий и психологический (субъективный). Выражением активности этой функциональной системы и является функциональное состояние. На сегодняшний день методы диагностики и оптимизации ФС остаются недостаточно изученными. Научные исследования, проведённые в этом направлении, привели к тому, что существует большой набор методов для оценки функционального состояния и работоспособности [92]: внешнеэмоциональные проявления
Методика оценки успешности операторской деятельности
Эмоционально-стрессовое воздействие (ЭСВ) моделировалось комплексом факторов, включающим: зависимость размера материального вознаграждения от итоговой продуктивности и качества операторской деятельности (за обучающую сессию все испытуемые получили одинаковое материальное вознаграждение, вне зависимости от успешности их деятельности; общий размер вознаграждения зависел от суммы баллов, реализованной в процессе операторской деятельности в зачётных сериях); монотонию и длительность деятельности; эмоционально-значимый факт приёма неизвестного для испытуемого фармакологического препарата (используемые варианты: плацебо, бензодиазепиновый транквилизатор феназепам). Подготовку к обработке первичных данных, программирование вычислительных процедур, и последующий статистический анализ производили с использованием интегрированного пакета статистических программ (ПСП) STATISTICA 5.5, Edition 99 (StatSoft Inc. USA, 1999). Для статистического анализа экспериментальных данных использовали комплекс параметрических и нспарамстричсских методов, реализованных в ПСП STATISTICA [14,30]. Т-критерий Вилкоксона (Wilcoxon matched pairs test). Применялся для сопоставления показателей, измеренных в двух разных условиях на одной и той же выборке испытуемых. U-критерий Манна-Уитни (Mann-Whithney U test). Применялся для оценки различий между двумя выборками по уровню используемого признака, измеренного количественно. Н-критерий Крускала-Уоллиса (Kruskal-Wallis ANOVA). Применялся для оценки различий (без указания на направление изменений) одновременно между тремя выборками по уровню используемого признака. При множественном попарном сопоставлении независимых выборок достоверность выявленных различий оценивалась при помощи U-критерия Манна-Уитни. Критерий х г Фридмана (Friedman ANOVA). Критерий применялся для сопоставления показателей (без указания на направление изменений), измеренных в трёх условиях на одной и той же выборке испытуемых. При множественном попарном сопоставлении зависимых совокупностей достоверность выявленных различий оценивалась при помощи Т-критерия Вилкоксона. Выборочный коэффициент ранговой корреляции rs Спирмана. Непараметрический аналог выборочного коэффициента корреляции Пирсона г. Выборочный коэффициент конкордации (согласованности) W. Ранговый коэффициент применялся для измерения статистической связи одновременно между несколькими (более чем двумя) показателями. Точный критерий Фишера. Применялся для проверки гипотезы о независимости признаков для 2x2 таблиц сопряжённости. Коэффициент Ф . Применялся в качестве меры связанности, основанной на статистике % , между признаками для 2x2 таблицы сопряжённости. Коэффициент Ф2 стремится к нулю при слабой связанности признаков или к единице при сильной. Выборочный коэффициент корреляции Пирсона г. Применялся для определения степени тесноты линейной связи между двумя разными показателями, измеренными на одной и той же выборке испытуемых. Выборочный коэффициент вариации V. Применялся для оценки и сравнения изменчивости признаков, выраженных в разных единицах измерения.
Стандартная Метод корреляционных плеяд [6, 154]. Применялся при анализе структуры взаимосвязей, выявленных между показателями, для выборки испытуемых. Корреляционные связи характеризовали по уровню статистической значимости а, величине модуля г и знаку коэффициента корреляции Пирсона. Метод корреляционных плеяд использовался для нахождения таких групп показателей -«плеяд», когда корреляционная связь, т. е. сумма модулей коэффициентов корреляции между параметрами одной группы (внутриплеядная связь) оказывалась достаточно велика, а связь между параметрами из разных групп (межплеядная) - мала. По значимым парным коэффициентам корреляции Пирсона из корреляционной матрицы показателей строился чертёж - граф, который затем с помощью метода расслоения по уровню значимости а разбивался на подграфы. Элементы, соответствующие каждому из подграфов, составляли отдельную плеяду. Уровни значимости а выбраны в соответствии с традиционной интерпретацией [143], представленной в таблице 3.6. Кластерный анализ, метод К-средних (cluster analysis, K-means clustering, алгоритм «максимальных различий» при инициализации процедуры). Процедура кластерного анализа использовалась для одновременного разбиения исходной совокупности объектов по целому комплексу измеренных признаков. В качестве основания разбиения по каждому показателю рассчитывался F-критерий однофакторного дисперсионного анализа. Дисперсионный анализ с постоянными эффектами (2- and 3- way ANOVA, fixed effects, сочетание межгруппового плана с планом повторных измерений). Целью дисперсионного анализа являлась проверка статистической значимости совместного влияния двух факторов на выборку испытуемых.
Использование многофакторной дисперсионной модели для оценки факторов невалидности
Чтобы осуществить проверку эмпирических наблюдений, касающихся однонаправленной позитивной динамики показателей функционального состояния психофизиологических функций внутри экспериментальных серий «Предварительное тестирование», «Плацебо» и «Феназепам» и между ними, учитывая индивидуальные различия испытуемых, возникает необходимость в использовании трёхфакторной модели. Обозначим в качестве первого в анализе фактор «индивидуальных различий», имеющий 25 уровней реализации (по величине исходной выборки испытуемых), в качестве второго - фактор «продолжающегося обучения» на уровне серии, имеющий 3 уровня (по количеству зачётных серий), в качестве третьего и последнего - фактор «продолжающегося обучения» на уровне рейда, имеющий 6 уровней (по количеству рейдов ОД в каждой серии, входящей в анализ). Данная схема позволяет проверить гипотезы о статистической достоверности изменения каждого показателя психофизиологических тестов одновременно во времени (порейдовая динамика и изменение от серии к серии) и в зависимости от индивидуальных особенностей испытуемых. Заметим, что последние два фактора в принципе были введены в дисперсионную модель в качестве оценки влияния одного и того же фактора, но на разных уровнях интеграции деятельности. Следует подчеркнуть, что среди непараметрических методов дисперсионного анализа не существует даже двухфакторного плана: критерий L Пейджа и критерий Хх Фридмана неприменимы из-за необходимости определения тенденции изменения признака под влиянием более чем одного фактора одновременно [138].
Поэтому, в качестве предварительной оценки совместного влияния «индивидуальных различий» и «продолжающегося обучения» был использован параметрический метод. Но сразу необходимо отметить, что корректное применение указанного метода возможно при выполнении ряда основных требований: равенства дисперсий в ячейках дисперсионного комплекса или равномерности комплекса данных (т.е. все испытуемые должны пройти все сочетания уровней, используемых в анализе факторов), нормальности распределения зависимого признака. Проверка полученных экспериментальных данных на соответствие указанным требованиям позволила установить следующее. Относительная равномерность комплекса данных в первых 6-ти рейдах серий ослабила требование равенства выборочных дисперсий показателей в рейдах ОД. В случае же пропуска исходных данных, испытуемые с соответствующим личным номером полностью исключались из анализа. Для проверки распределения усреднённых значений исследуемых психофизиологических показателей на нормальность в работе были использованы методы, основанные на расчёте выборочных асимметрии и эксцесса по Плохинскому Н.А. и Пустыльнику Е.И. (табл. 4.5). В статистических расчётах применялись оба варианта формул, приведённых в [138, стр. 232]. Как следует из таблицы 4.5, распределение значений показателей психофизиологических тестов в целом нельзя признать нормальным, за исключением отдельных тестов, оценивающих объём, устойчивость и распределение внимания в сериях «Предварительное тестирование» и «Феназепам» (объём внимания также и для серии «Плацебо»), и воспроизведение элементарных операционных компонентов операторской деятельности (тест РВ) в серии «Феназепам». Таким образом, выявлено неполное соответствие требованиям, необходимым для корректного проведения параметрического дисперсионного анализа. Но учитывая ряд обстоятельств, использование данного метода для предварительной оценки факторов невалидности и их возможного взаимодействия всё же было сочтено возможным.
К числу указанных обстоятельств относятся, прежде всего, относительная равномерность дисперсионного комплекса (незначительное числом пропусков в данных), свойство робастности метода, позволяющее применять его даже в том случае, когда распределение результативного признака не является строго нормальным и, наконец, отсутствие непараметрических аналогов. Как указывалось ранее, неравномерность комплекса данных является серьёзным ограничением для использования параметрических дисперсионных моделей, особенно схемы интраиндивидуального сравнения при числе факторов выше двух. О величине неполноты данных для того или иного теста свидетельствуют значения степеней свободы dfi, отражающие число наблюдений или величину выборки в анализе. Следовательно, чем больше количество факторов повторных измерений (repeated measures ANOVA) будет включено в дисперсионный план, тем меньше будет возможность адекватного анализа всего набора данных. Поэтому, для решения данной проблемы было сочтено целесообразным последовательное проведение дисперсионного плана, соответствующее усилению уровня интегрированное ОД: сначала включающего оценку первого и третьего факторов модели, далее - всего комплекса. На первом шаге дисперсионного анализа был использован двухфакторный алгоритм для связанных выборок (модуль GLM пакета статистических программ STATISTICA, repeated measures ANOVA), детальное описание которого можно найти в [138, стр. 253]. Для каждой экспериментальной серии оценивали фактор «индивидуальных различий» и фактор «продолжающегося обучения» на уровне рейда. Наблюдаемые F-значения для этих оцениваемых факторов вычислялись в виде отношения средних квадратов MS і и MS2 к MSi2. В качестве критического F-значения принята величина o.o5F(dfx,dfy), принадлежащая интервалу значений 4.3 4 4.5. Таким образом, при условии F-набл. F-крит. нулевая гипотеза Н0 (об отсутствии влияния данного фактора) отклонялась. Согласно результатам двухфакторного анализа, приведённым в таблице 4.6, внутри серий «Предварительное тестирование», «Плацебо» и «Феназепам» «индивидуальные различия» между испытуемыми оказались высоко достоверными практически для всех измеренных показателей ОД, а влияние «продолжающегося обучения» на уровне рейда, наоборот, недостоверным. Исключение составил лишь показатель, отражающий функциональное состояние систем воспроизведения моторного компонента операторской деятельности (тест «Лабиринт»), влияние на который одновременно оказывали оба анализируемых фактора. На следующем шаге к рассмотренным двум факторам был добавлен фактор «продолжающегося обучения» на уровне серии (табл. 4.7). Наблюдаемые F-значения для оцениваемых факторов и их взаимодействий вычислялись также в виде отношения средних квадратов MSb MS2, MS3, и MS23 к MSi23, MSi2, MSi3 и MSi23, соответственно. В качестве критического F-значения выступала величина o.o5F(dfx,dfy), которая в случае оценки первого фактора принадлежала интервалу 1.58 4- 1.71, второго—3.20 4- 3.29, третьего —2.30 4- 2.33, и, наконец, взаимодействия— 1.87 4- 1.89.
Сравнительный (типологический) анализ групп здоровых добровольцев с дифференцированными эффектами феназепама в условиях эмоционально-стрессового воздействия
Очевидно, что целенаправленность человеческой деятельности предполагает интеграцию различных психических функций, согласованность их во времени применительно к условиям решаемых задач. Согласно современным представлениям, в процессе ОД отдельные свойства человека объединяются в систему профессионально важных функций и начинают проявлять себя в виде корреляционных взаимодействий [34, 154]. Поэтому, для сведения используемых в экспериментах наборов показателей в единую систему в основном применяют корреляционный или факторный анализ [106, 154]. Подобная система обладает структурой, свойства которой зависят от индивидуальных особенностей субъекта деятельности, условий проведения ОД, уровня профессионализации и др. Выяснение степени согласованности изменений ПФ и их корреляционных взаимодействий для «феназепам-позитивной» и «феназепам-негативной» групп испытуемых позволило бы оценить влияние исследуемого препарата (феназепама) на формирование структуры ПФ в процессе обеспечения решения операторской задачи. Для измерения степени согласованности изменения показателей мобилизованности ПФ и их блоков в экспериментальных сериях «Предварительное тестирование», «Плацебо» и «Феназепам», использовали коэффициент конкордации W. Результаты анализа для ФП- и ФН-групп испытуемых представлены в таблице 4.22. Согласно данным таблицы 4.22, в группе «феназепам-позитивных» испытуемых конкордация показателей мобилизованности в серии «Феназепам» была в среднем в 2-3 раза выше (на уровне рассмотрения отдельных ПФ и их блоков), чем в остальных сериях. В ФН-группе значение W практически не изменялось от одной экспериментальной серии к другой. В обеих группах при переходе с уровня рассмотрения отдельных ПФ к их блокам коэффициент W каждой из зачётных серий также увеличивался в 1.5-2 раза. Ни для одной из групп испытуемых высоких и достоверных показателей согласованности выявлено не было, что совпадает с результатами работ ряда авторов, указывающих на низкую вероятность достижения высокой конкордации на практике [70, 87].
Согласно Ильину Е.П. (1981), при осуществлении испытуемыми операторской деятельности, направленной на получение более высокой эффективности, в большинстве случаев согласованность различных ПФ оказывалась низкой. Причём оптимизация функционального состояния сопровождалась в основном изменениями со стороны одной, максимум двух, функций из исследуемой совокупности [70]. Тем не менее, статистически недостоверный рост согласованности показателей мобилизованности тестов в серии «Феназепам», более чётко наблюдаемый в группе «феназепам-позитивных» испытуемых, по-видимому, мог свидетельствовать и об однонаправленном генерализованном их изменении после приёма препарата. На последнее указывает динамика изменений показателей мобилизованности тестов для рассматриваемых групп испытуемых в серии «Феназепам» (рис. 4.5). Действительно, как показано на рисунке, в группе «феназепам-позитивных» испытуемых при переходе от серии «Плацебо» к серии «Феназепам» наблюдается не только статистически достоверный рост показателя мобилизованности теста КЧМ, но и увеличение остальных показателей мобилизованности. Напротив, в группе феназепам-негативных» испытуемых при переходе от серии «Плацебо» к серии «Феназепам» произошёл статистически достоверный спад показателей мобилизованности тестов РВн. и «Лабиринт» (заметим, однако, что критерий % г Фридмана при одновременном сравнении показателей трёх серий выявил достоверность для показателя только на уровне значимости 10 %). И в целом, наблюдаемая динамика изменения остальных показателей мобилизованности на фоне приёма феназепама по сравнению с серией «Плацебо» оказалась обратной динамике в ФП-группе. Учитывая полученные результаты, определённый интерес вызвал следующий вопрос: за счёт каких психофизиологических функций реализуется позитивное или 107 негативное влияние феназепама на показатели мобилизованности у испытуемых соответствующих групп? С этой точки зрения оказалось целесообразным оценить вклад в ИМ показателей мобилизованности отдельных ПФ для «феназепам-позитивных» и «феназепам-негативных» испытуемых. Чтобы оценить величину вклада в ИМ показателей мобилизованности отдельных ПФ с учётом их направленности в ФП- и ФН- группах испытуемых была использована модель множественного регрессионного анализа. Принимая во внимание способ построения показателя ИМ в виде алгебраической суммы показателей мобилизованности тестов, в настоящей работе была рассмотрена линейная регрессионная модель: у = Д, + Д х х, + /?2 х х2 +... + (Зт х хт + , где зависимая переменная (отклик) представлена в виде линейной комбинации, содержащей свободный член р0 (intercept), m независимых переменных (предикторов), помноженных на коэффициент регрессии Р, и ошибку модели Ъ,. Таким образом, коэффициенты (3 показывали, на сколько единиц мобилизованности изменялся показатель ИМ (отклик) при изменении значений мобилизованности какого-либо теста из используемой совокупности (предикторов) на одну единицу, т. е. собственный вклад данного теста в каждой зачётной серии для каждой группы испытуемых. Учитывая то обстоятельство, что показатель ИМ являлся обычной алгебраической суммой показателей мобилизованности ПФ, свободный член регрессионного уравнения не оценивался.
По этой же причине был выбран алгоритм так называемой хребтовой, или ридж-регрессии (ridge regression), дополнительно включающий в себя коррекцию оценок коэффициентов р. В указанном методе коррекция осуществлялась через введение искусственного смещения X значений корреляционной матрицы для улучшения вычислительных и статистических свойств оценок коэффициентов регрессии, которые в этом случае назывались ридж-оценками (ridge estimators) [44, стр. 792]. Ридж-оценки коэффициентов регрессии для всех показателей мобилизованности тестов ФП- и ФН- групп испытуемых были рассчитаны с помощью соответствующего модуля Multiple regression пакета статистических программ STATISTICA (процедура «Standart»). Значение X было установлено на уровне 0.01 для получения высокого коэффициента детерминации R (не менее 98 %), значение толерантности оставлено без изменений (равное 0.0001). Результаты проведённого в сериях «Предварительное тестирование», «Плацебо» и «Феназепам» анализа для обеих групп суммированы в таблице 4.23. Как показано в таблице 4.23, в ФН-группе от серии «Предварительное тестирование» к серии «Плацебо» наблюдалось уменьшение коэффициентов регрессии для всех без исключения показателей мобилизованности ПФ. В серии «Плацебо» доля достоверных коэффициентов Р выросла почти до 80 % от общего числа, а в серии «Феназепам» снова понизилась. Согласно смыслу, вкладываемому в Р, наибольший вклад в показатель ИМ в «феназепам-негативной» группе после приёма феназепама вносили показатели мобилизованности тестов ОВ, УВ и «Лабиринт», средний - КЧМ и ВПДР, и наименьший - РВ, РВн., ОКЗП и РДО. По сравнению с серией «Плацебо» в серии «Феназепам» большинство коэффициентов р снова увеличилось. Лишь соответствующие коэффициенты для некоторых тестов
