26、自动驾驶车辆信任度的元分析

自动驾驶车辆信任度的元分析

1. 分类定义

在研究影响自动驾驶车辆（AV）信任度的因素时，可将这些因素分为以下几类：
| 一级因素 | 二级因素 | 定义 |
| — | — | — |
| 与人类相关 | - | 来自人类自身的因素 |
| 与人类相关 | 基于能力 | 代表人类操作员在驾驶AV某些方面的能力的因素 |
| 与人类相关 | 特征 | 描述人类操作员内在特征的因素 |
| 与AV相关 | - | 来自AV的因素 |
| 与AV相关 | 基于性能 | 描述驾驶和人机界面（HMI）性能的因素 |
| 与AV相关 | 属性 | 描述AV设计特征的因素 |
| 环境相关 | - | 来自环境的因素 |

2. 元分析方法

元分析的步骤遵循Field和Gillett的指南，具体如下：
1. 进行文献搜索
2. 确定纳入标准
3. 计算效应大小
4. 进行元分析

2.1 效应大小

本研究使用皮尔逊相关系数 (r) 作为计算的效应大小。皮尔逊相关系数是两个变量协方差的标准化形式，与其他类型的效应大小（如Cohen’s (d) 和优势比）不同，它介于0（无效应）和 ±1（完美效应）之间，在进行比较时更直观。计算皮尔逊 (r) 使用标准公式。

由于相关方向相对于因素的定义而言不重要，所以取皮尔逊 (r) 的绝对值。相关值接近1时，可能表示对信任有正向或负向的强效应。若一项研究中考察了多个独立因素，每个因素将分别纳入元分析。当使用多个问卷测量信任时，选择明确测量对自动化信任的问卷。若因素包含