人因研究中的环境选择与实验设计
在广泛的人因研究中，选择合适的研究环境、进行精密的实验设计是完成一个研究的关键环节。
一个周密而完善的实验设计，能合理地安排各种实验因素，严格地控制实验误差，从而用较少的人力、物力和时间，最大限度地获得丰富而可靠的数据资料。
同时，在人因工程与人机工效测评中，遵照国际系统研制过程，在正向设计的过程中建立边设计边评估的技术路线，进行有效的人机工效评价，对于降低设计成本、缩短研发周期、满足需求等具有重要意义。
实验是通过人为的、系统的控制操作环境，进而影响个体某些行为的变化，并对之进行观察、记录和解释的科学方法。
研究人员需选择合适的研究环境，通过精密的实验设计，采集个体客观的数据反应，进而揭示变量之间的相关关系或因果关系，验证实验假设。
根据科学研究方法以及智能装备开发与测评阶段，从数字样机、虚拟样机或装备原型、到物理样机与环境模拟、以及最后的实际测试，均需考虑合适的测评环境。
常见的研究环境包括:
1.1 实验室环境研究
实验室研究是指在标准的实验室环境中，完成特定的实验设计任务，并使用相关的仪器设备进行有控制的观察与数据采集。
它可以提供精确的实验结果，常用于对感知、记忆、思维、动作和生理机制方面的研究。
研究的刺激材料一般以电脑或手机终端为载体进行，如人机交互原型、APP应用程序、以及图片、文本、视频、音频、网页等。
标准的行为观察实验室一般包括测试室和分析室，之间用单向行为观察透视玻璃隔开，使研究人员可以透过单向玻璃随时观察操作人的行为状态，而操作人则不能看见主控室及外界干扰信息，从而降低对实验的影响。
严格控制人-机-环实验变量，降低环境干扰;实时同步监测数据指标变化情况、语音传达任务指令;支持一对多的云端群体实验。
2.通过标准实验室单向玻璃实时观察被试行为，减少旁观者效应。
3.任意安排被试的组别与实验任务，优先随机化设计。
4.支持以最高精端的仪器设备进行多模态定量化数据的采集。
5.由于实验是标准化的，可以进行重复性验证，具有更高的“可信度”。
6.实验的生态效度降低。
1.2 虚拟现实环境研究
虚拟现实研究，是近些年新兴的研究方法，已广泛应用于核电、航空等领域。
通过VR/AR技术创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，利用计算机生成一种模拟环境，使用户沉浸到该环境中。
虚拟现实环境，一般包括可穿戴虚拟现实实验室、多人交互虚拟现实实验室以及CAVE虚拟现实实验室等。
研究者可以根据自己的研究目的自由创建实验环境或设计场景，并采集操作者在虚拟环境下的交互行为、脑电、眼动、生理、动作姿态、时空轨迹等客观的数据反应。
研究的刺激材料一般包括全景图片、全景视频、三维模型、三维场景等。
1.适合于现实环境中难以实现或控制的研究内容，如火灾逃生、煤矿安全、飞行模拟等。
2.兼容CATIA, UG/NX, Pro/E, SpaceClaim等国际标准CAD平台，可将数字仿真模型导入虚拟现实环境中进行呈现进行人机交互研究。
3.可以在虚拟环境下采集被试真实的数据反应，如眼动、生理、动作姿态等数据。
4.可进行重复性研究，以及开展纵向研究。
5.虚拟场景需要进行模型搭建，对主试有一定要求。
1.3 真实现场环境研究
现场研究与实验室研究相比，是在真实的自然环境中进行的。
被试在完全真实的环境下，进行任务操作，如自然驾驶任务、消费行为研究等，主试采集其多维数据反应的研究方式。
在该研究方法中，主试无法控制其他可能的因素对研究结果的影响，但是研究的生态效度更高。
真实现场研究，一般要求可穿戴、可移动、更便携的无线数据采集设备，降低对人机交互任务的干扰性、保证运动状态下的高质量数据采集。
支持各种终端设备进行数据采集，如笔记本或手机等，可以在真实的现场环境下，实时同步采集人-机-环境定量化多模态数据。
1.现场实验比实验室研究更能测量到操作人员的真实反应，具有较高的生态效度。
2.在真实环境中采集被试的客观数据反应，如行为反应、眼动注视点、心电活动、脑电活动等数据。
3.现场研究更加注重数据采集设备的可穿戴性与便携性，尽量减少对被试的其他影响。
1.4 环境模拟实验室研究
环境模拟研究，一种为物理环境模拟研究，通过创建物理环境模拟舱，如驾驶模拟舱、飞行模拟舱，基于模拟舱、投影图像显示系统以及自由度实现。
另一种为声光环境模拟研究，通过仿真数据库驱动环境模拟，包括光学数据库、声学数据库等，可进行声、光、振动、微气候模拟，以及在不同模拟环境中同步采集人-机-环境多维度主客观数据并进行人机交互测评研究。
1创建模拟环境进行研究，可以更加接近真实的测验环境，采集被试更加客观的数据反应。
2通过仿真驱动环境模拟，可以对设备材质、光学属性、声音属性以及太空光进行设计、采集与评价，进而迭代产品设计。
3通过人类生理视觉模型对视觉感知行仿真，预测视觉障碍、眩光和反射等;通过优化颜色、对比度、和谐性、光均匀度和光强度，改善视觉感知质量;充分考虑各种影响因素，包括日夜视觉差异和观赏角度等。
变量是指在数量上或质量上可变的事物的属性，在人因与科学研究中一般包括自变量、因变量与控制变量。
此外，相关研究还会引入调节变量或中介变量。
2.1 自变量
在实验中主试所操作和控制的变量。
例如:任务的难度水平、疲劳诱发的时间长度、房间的不同温度、操作任务的不同条件等。
典型自变量分类:
作业自变量:任务难度、飞行高度、疲劳诱发水平、教学方法等，由主试操纵的任务变量。
环境自变量:温度变化、湿度变化、噪音变化、环境设计等，控制试验环境的研究变量。
被试自变量:被试的年龄水平、性别、经验程度、左右利手等与被试相关的研究变量。
2.2 因变量
由自变量的变化而产生的现象或结果。
因变量即被试的反应变量，它是自变量造成的结果，是主试观察或测量的客观数据反应。
例如:操作反应时、错误率、生理水平反应、眼动状态变化、主观报告等。
典型因变量分类:
主观报告结果:主要由访谈、问卷、量表测量获得的主观报告数据，受被试的意识、经验、环境所影响。
客观量化结果:指用量化数字来描述和表征人类行为，如HR心率、瞳孔大小、EEG脑电活动、EMG肌电等，能够反应被试的潜意识及生理水平变化。
2.3 控制变量
亦称为额外变量或无关变量，是指与研究目的无关的变量。
实验中，除了自变量之外，还可能会影响实验结果，需要加以控制的变量。
例如:研究男、女生在飞行任务中的视觉轨迹加工特点。
自变量为性别，因变量为眼动注视轨迹，那么需要控制的额外变量，如原有基础水平、年龄水平、智力水平等，以保证研究结果准确的反应自变量与因变量之间的关系性。
典型的额外变量:
试验者效应(皮格马利翁效应和罗森塔尔效应):主试有意无意的给被试的一些暗示，使其反应符合自己的期望。
要求特征(安慰剂效应和霍桑效应):被试对主试的实验目的产生假设或猜想，并使自己的反应满足假想的实验目的。
控制是实验的精髓所在，但是不可能控制所有的额外变量。
2.4 调节与中介变量
调节变量和中介变量是挖掘复杂因果关系所引入的重要变量。
实验研究中的基本路径:
3.1 刺激类型刺激有多种形式，包括听觉、视觉、触觉、嗅觉等。
多模态刺激结合为几种刺激形式，用于学术研究和商业研究，主要包括:
人机交互原型、VR交互模型、HMI智能座舱、APP应用程序、以及图片、视频、音频、网页、问卷量表、以及API/SDK等研究内容
3.2 刺激呈现
固定刺激序列: 当随机序列没有意义或不能使用时，固定序列是必要的。
如:先呈现情绪诱发图片，然后呈现情绪评价Likert量表。
随机刺激序列: 给所有的被试以相同的顺序呈现刺激可能会产生顺序效应。
被试对第一个刺激因素的评价可能总是更高，因为投入更到的动力和好奇心，随着试验的时间进程，疲劳可能会占据主导，所以会直接影响被试的测量数据或者主观评分。
这样可以通过随机呈现刺激材料来平衡。
优势:适用于几乎所有的刺激序列。
抵消/避免顺序效应。
问题:对于小样本，随机化可能会导致某些序列比其他序列更频繁地发生。
ABBA 平衡设计: 为了避免完全随机化的问题，平衡设计可以在实验刺激之间实现条件的均匀分布。
优势:所有刺激组合均匀的呈现给被试。
问题:伪随机限制了实际样本数据到总体数据的解释能力。
Block 区组设计: 将整个试验分成若干个区组，要求各区组内变异尽可能小，而各区组间的变异可以较大，可通过方差分析将误差从组间变异中分离出来。
然后随机呈现各个区组的试验刺激组合。
优势:高度的自定义设计，实验者可以完全控制区组内的的刺激序列。
被科学界广泛接受。
问题:报告中需要对刺激的顺序进行精确的描述。
刺激的重复设计: 脑电实验和其他生理记录有时需要重复呈现相同的刺激，以确保多次呈现相同的刺激的时间片段进行数据叠加平均分析后结果的有效性。
实验设计中很重要的一部分，选择哪些数据作为因变量。
人类的行为是极其复杂的认知过程，从完全无意识的生理反应到基于意识的思维和认知决策，每一个认知过程都是由一些因素驱动的，比如觉醒、工作量、环境条件、疲劳状态等，可以使用客观的数据进行评价分析。
常见的因变量指标，如:
眼动数据
眼动追踪通过采集个体的瞳孔数据，获取其眼部或头部3D空间位置、注视时间、瞳孔大小、眨眼次数、眼跳、眼睑闭合度等数据，进一步分析个体的视觉加工特点、疲劳、分心状态，可用于产品设计、人员状态监测等研究。
皮肤电导
皮肤电反应(GSR)或皮肤电活动(EDA)通过测量皮肤汗腺变化引起的皮肤电导率的变化，来反应个体的自主神经系统活性。
可用于肌肉工作的工效学分析、安全操作姿态分析、康复状态功能评价、疲劳识别以及肌电假肢控制等动作模式研究等。