Корреляции показателей памяти с ЭЭГ- индикаторами свойств нервной систем представлены в табл. 1.
Таблица 1.
Матрица интеркорреляций показателей памяти с ЭЭГ- индикаторами свойств нервной систем.
N= 35, r05 = 0.33, r01 = 0.43
| №№ | НП | ПП15 | ПСД | УП | КУП% | ВексПр | ВексОбр | ВЕКС |
| D | -0.01 | -0.06 | -0.05 | -0.25 | -0.18 | -0.03 | -0.13 | -0.10 |
| T | 0.16 | 0.07 | -0.02 | -0.16 | -0.19 | 0.02 | 0.03 | 0.03 |
| A | 0.11 | -0.11 | -0.13 | -0.36 | -0.31 | 0.02 | 0.17 | 0.12 |
| B1 | -0.04 | -0.10 | -0.39 | -0.36 | -0.27 | -0.11 | -0.21 | -0.19 |
| B2 | -0.14 | -0.01 | -0.39 | -0.23 | -0.18 | -0.04 | -0.15 | -0.11 |
| D-4 | -0.07 | 0.01 | -0.05 | -0.10 | -0.07 | 0.04 | -0.05 | -0.01 |
| T-4 | -0.24 | -0.19 | -0.33 | -0.31 | -0.13 | -0.04 | -0.14 | -0.11 |
| A-4 | -0.15 | -0.21 | -0.27 | -0.44 | -0.22 | -0.14 | -0.06 | -0.11 |
| B1-4 | -0.27 | -0.04 | -0.26 | -0.42 | -0.32 | -0.06 | -0.08 | -0.08 |
| B2-4 | -0.17 | -0.10 | -0.37 | -0.20 | -0.08 | -0.13 | -0.21 | -0.21 |
| D18 | 0.11 | -0.02 | 0.08 | 0.05 | 0.06 | -0.19 | -0.14 | -0.19 |
| T18 | -0.23 | -0.14 | -0.18 | -0.24 | -0.11 | -0.09 | -0.02 | -0.06 |
| A18 | -0.11 | -0.19 | -0.22 | -0.45 | -0.31 | 0.10 | 0.05 | 0.08 |
| B1-18 | -0.20 | 0.10 | -0.27 | -0.30 | -0.31 | -0.08 | -0.04 | -0.07 |
| B2-18 | -0.18 | 0.06 | -0.32 | -0.26 | -0.25 | -0.03 | -0.14 | -0.10 |
| Кол (-) | ||||||||
| Кол.(+) | ||||||||
| Р | <0.05 | <0.05 | <0.01 | <0.01 | <0.01 | <0.05 | <0.05 | <0.05 |
Четкие данные были получены для КП в условиях совмещенной деятельности и устойчивости памяти к ретроактивному торможению - наиболее ранимой у больных с медиобазальными поражениями мозга (ЛурияА.Р., 1974-1976; ХомскаяЕ.Д., 1998; и др.). В наших опытах остальные показатели памяти (объем непроизвольной памяти, краткосрочной в пробе Бине, оперативной в тесте Векслера) не показали статистически значимых связей.
Вместе с тем бросается в глаза доминирование отрицательных корреляций: т.е. чем ниже общий вольтаж биопотенциалов коры, тем меньше значения параметров всех видов памяти (P<0.05). Таким образом, по показателям ЭЭГ можно прогнозировать уровень развития или задержки мнемических процессов (Аминев Э.Г., 1996), что согласуется с концепцией о ЭЭГ- кодах памяти и одаренности А.Н. Лебедева(1998).
Далее решалась обратная задача: возможность определения значений компонентов ЭЭГ по данным мнемометрии и оценки свойств нервной системы. Это означает, что ЭЭГ- параметры переводятся в традиционные Т-баллы, а затем рассчитывают уравнения регрессии. В нашем случае это оказалось возможно для показателя лабильности - энергии b1 ритмов ЭЭГ (НебылицынВ.Д., 1976; ГолубеваЭ.А., 1980; и др.):
b1 = 74.63 -5.12ПСД -0.43УП +0.33ПСД2 -0.11УП2,
где ПСД - объем запоминания в условиях совмещенной деятельности; УП - устойчивость памяти к ретроактивному торможению.
Проверим методом теории наблюдений, насколько успешно применение полученного регрессионного приближения для отбора кандидатов на работы, требующие высокой лабильности нервной системы. При Ттеор > 60 считали испытуемого пригодным, и непригодным в противоположном случае. Этот расчетный показатель сравнивали с результатами экспериментальных замеров ЭЭГ по той же схеме. Вероятность совпадений, т.е. правильных решений по данным памяти (Ттеор > 60 и Тээг > 60, и наоборот), составила P1 = 0.80.
Соответственно вероятность ошибок P0 = 0.20, в том числе вероятность ошибочного приема на работу кандидата с гиполабильной нервной системой составила P1.0 = 0. Это означает, что отбор по данным памяти жесткий, и ошибки состоят из случаев требовательного отказа P0.1 = 20.0.