Det finnes et gammelt amerikansk ordtak myntet på cowboyer og rodeo, og det lyder «There’s never been a horse that can’t be rode, there’s never been a rider that can’t be thrown». Dette gjelder like godt for luftfarten.

Ingen flyger er så dyktig at ikke han eller hun kan bli utsatt for en ulykke. Selvsagt er det slik at noen flygere er usedvanlig dyktige og forsiktige. Ikke desto mindre vil det kunne oppstå situasjoner der selv de gjør en feil beslutning, eller at kravene i situasjonen overgår deres eller flyets yteevne. Det som skiller disse flygerne fra andre, er at denne uheldige kombinasjonen av hendelser og omstendigheter sjelden inntreffer. Personlige egenskaper som holdninger, personlighet, evne til psykomotorisk koordinering, luftfartskunnskap, ferdigheter, erfaring med mer, gjør dem mindre utsatt for farlige situasjoner og gir dem større sjanse for å overleve hvis slike situasjoner først skulle oppstå. For flygere i den andre enden av ferdighetsskalaen vil imidlertid hver flytur være risikabel.

Vi skal her presentere noe av forskningen som har forsøkt å forklare hvorfor ulykker oppstår, og hva som kan gjøres for å redusere sjansene for at de inntreffer.

Som en start: La oss undersøke frekvensen av flyulykker slik at vi kan forstå omfanget av problemet. Tabell 1 gir en oversikt over antallet ulykker og den tilhørende ulykkesraten (det vil si antallet ulykker per 100 000 flytimer) for to år fra USA. Ut fra denne tabellen er det lett å se forskjellen mellom store flyselskaper og privatflygere (allmennflygning, general aviation på engelsk). For de forskjellige typene operasjoner øker ulykkesraten med en faktor på 30. Om vi ser litt annerledes på statistikken, det vil si per kilometer reise, er det femti ganger sikrere å fly med et flyselskap enn å kjøre bil. I forhold til bilkjøring er det imidlertid syv ganger så farlig å fly privat fly.

Dette fører oss til et metodisk poeng som bør nevnes i gjennomgang av ulykkesstatistikk: Det er viktig å holde rede på hva som er utgangspunktet for beregningene. For eksempel gir tallene i tabell 1 ulykkesraten per 100 000 flytimer. Dette er en vanlig måte å oppgi slike tall på, men ikke den eneste. I vår sammenligning av ulykkestall for luftfart og bilkjøring sammenlignet vi ulykker per kilometer. Noen typer statistikk bruker ulykker per avgang (typisk for én million avganger). Det er viktig å være klar over disse forskjellene, slik at hvis man skal sammenligne ulykkesstatistikk, må man bruke samme type statistikk, altså der nevneren er den samme. I tillegg – som i vår sammenligning mellom USA og Australia – bør man vite eksakt hva som inngår i de ulike kategoriene. I dette tilfellet der en type operasjoner (multiengine corporate operations) med få ulykker var inkludert i tallene for USA, men ikke for Australia, ville en direkte sammenligning føre til konklusjonen at allmennflygning i USA var tryggere enn i Australia. Det er en konklusjon det egentlig ikke er noe grunnlag for å trekke.

Årsakene til flyulykker

«For ethvert komplekst spørsmål finnes det som regel et enkelt svar – og det er feil.» Sitatet tilskrives den amerikanske journalisten og skribenten Henry Louis Mencken (1880–1956). Før vi går i gang med å diskutere årsakene til flyulykker, må vi klargjøre hva vi mener med årsak. La oss flytte blikket fra luftfarten for et øyeblikk og rette fokus mot et kjemilaboratorium. Hvis vi drypper noen dråper som inneholder sølvnitrat (AgNO3) i en annen løsning som inneholder natrium klorid (NaCl), altså vanlig salt, vil vi observere noen hvite partikler (sølvklorid, AgCl) som synker til bunnen av reagensrøret. Den enkleste testen på om det er klor i vannet er å tilsette vannholdig sølvnitrat. Dette er en av de meste kjente kjemiske reaksjonene, og en av de første tingene en kjemiker lærer. Poenget her er at denne reaksjonen og dannelsen av bunnfallet vil inntreffe hver gang noen blander sølvnitrat og natriumklorid. Dersom vi ikke tilsetter sølvnitrat, vil heller ikke bunnfallet dannes. Tilsetningen av sølvnitrat er en nødvendig og tilstrekkelig betingelse for dannelsen av bunnfallet. Vi kan med sikkerhet si at det ene er årsak til det andre.

La oss forlate laboratoriet og se hva som skjer i virkeligheten. Anta at du er på vei til jobben en dag med bilen, og at det er mye trafikk. Du følger tett bak bilen foran. Av og til må den bremse raskt, og du må reagere hurtig og bruke bremsene slik at du unngår å treffe den. Dette skjer et titall ganger eller kanskje flere hundre ganger, og du lykkes alltid i å unngå en ulykke. På den samme bilturen hører du kanskje på musikk fra radioen, og noen ganger flytter du blikket til radioen for å skifte stasjon. Du gjør dette også flere ganger i løpet av turen, også uten uhell. Det kan hende at mens du skifter kanal, bremser bilen foran deg, og du legger merke til det akkurat i tide til at du rekker å senke farten. Du er heldigvis en forsiktig bilfører, og du opprettholder tilstrekkelig avstand mellom deg og bilen foran slik at du rekke å bremse selv om du skulle komme til å bli midlertidig distrahert av radioen. Det kan hende du gjør dette i årevis uten en ulykke. Men én dag blir du forsinket hjemme slik at du ikke rekker den vanlige kaffekoppen, og du føler deg søvnig. Du føler også at du har det travelt siden du må være på kontoret til riktig tid og har startet litt sent. Kanskje fører det til at du kjører litt nært bilen foran deg. Bilen foran deg bremser raskere opp enn vanlig samtidig som du skifter kanal på radioen. Du ser ikke bremselysene, eller du rekker ikke å reagere raskt nok til å senke farten på kjøretøyet. En ulykke inntreffer. Men hva var årsaken til ulykken?

I det som står i skaderapporten, var det du som var årsaken til ulykken, og dette er nok et eksempel på menneskelig svikt. Dette er imidlertid ikke en veldig tilfredsstillende forklaring. Den er utilfredsstillende fordi den beskriver noe du har gjort i årevis, som en feil. Det har sikkert vært andre dager da du har forlatt hjemmet i full fart for å rekke noe. Det har sikkert vært andre dager da du har følt deg litt trett, men du kjørte likevel til jobben. Du har opplevd mye trafikk tidligere samtidig som du har skiftet radiokanal. Alle disse betingelsene har tidligere eksistert, og vi har ikke kalt dem for feil eller årsaker til ulykker fordi opp til dette punktet så har det ikke skjedd noen ulykke. Ingen av disse betingelsene og hendelsene er enkeltvis nødvendige og tilstrekkelige for at en ulykke skal inntreffe. Imidlertid har hver enkelt av dem på hver sin måte økt sjansene for at en ulykke skal inntreffe.

Vi foreslår derfor at den beste måten å forstå årsaker til ulykker på, er å se på dem som hendelser og betingelser som øker sannsynligheten for at en ugunstig hendelse (en ulykke) skal inntreffe. Ingen av de ulike elementene på en årsaksliste – som å kjøre for nært bilen foran, være en uoppmerksom eller søvnig sjåfør, eller å utsettes for forstyrrelser – vil forårsake en ulykke hver gang de inntreffer. De vil imidlertid hver især øke sannsynligheten for at en ulykke skal inntreffe. Dersom flere opptrer samtidig, vil sannsynligheten for en ulykke øke mer enn summen av de separate sannsynlig hetene. For eksempel: Anta at å kjøre med for liten avstand til bilen foran og kjøre når du er søvnig begge øker sjansene for en ulykke med ti prosent, mens hvis du kjører for nært bilen foran samtidig som du er trøtt, øker ulykkesrisikoen med førti prosent og ikke tjue som er summen av de to se parate sannsynlighetene. Kombinasjonen av disse to faktorene er altså langt mer farlig enn hver især.

Årsaker blir best forstått når man ikke forstår dem som avgjørende faktorer for ulykker, men som faktorer som fremmer at de inntreffer. De øker sannsynligheten for en ulykke, men de krever ikke at de inntreffer. Dette innebærer at ulykker har mange mulige komponenter (årsaker) som kan bidra til at de skjer.

De fleste forskere, i alle fall i den senere tiden, erkjenner i starten av sin egen forskningsartikkel at det ikke finnes noen enkelt årsak til ulykker, men glemmer dette fort når egne resultater skal tolkes.

Det gjelder også forfatterne av denne teksten! For å gjøre godt igjen tidligere feiltrinn, la oss understreke dette poenget: Det finnes ingen enkeltårsak for ulykker. Hver ulykke består at et komplekst sett med omstendigheter som samvirker med hver andre, inklusive miljømessige betingelser, egenskaper ved piloten, egenskaper ved flyet og svakheter ved støttesystemene (for eksempel flykontroll og værmelding). En fullstendig forklaring på hvordan disse elementene samvirker for å produsere en ulykke, ligger utenfor det forskningen kan forklare i dag. Forskningen gjør det ikke mulig å forutsi når en ulykke vil inntreffe gitt et spesifisert sett av betingelser med noe som ligner høy grad av sikkerhet. Dette er ikke et kjemilaboratorium.

Innledningsvis vet vi ikke hvilke sett av betingelser som bør spesifiseres. Ei heller vet vi hvilken verdi hvert enkelt element skal ha slik at vi kan kombinere dem på en riktig måte. Ikke desto mindre er det mulig å si noe om sannsynligheter. Vi kan hevde med en rimelig grad av sikkerhet at sannsynligheten for en ulykke er større under visse betingelser enn andre.

Gjennom mange år har det vært nedlagt mye arbeid i å identifisere årsakene til flyulykker. De fleste lider av den implisitte antakelsen om at én årsak kan identifiseres – en antakelse som vi vurderer som en naiv og forenklet forestilling. Ikke desto mindre kan disse studiene gi et bidrag til vår forståelse av ulykker ved at de identifiserer noen av de omstendighetene og karakteristika som er forbundet med ulykker.

Et litt annerledes perspektiv på ulykker

Tenk deg at du står ved siden av et basseng med stille vann. Du tar en neve grus og kaster den i vannet. Hver stein bryter vannflaten og skaper et komplekst mønster av bølger som påvirker hverandre. Siden noen av steinene er større enn andre, vil de lage større bølger enn de mindre steinene. Der bølgene møtes, vil de kombineres avhengig av fasen og størrelsen på hver bølge. Noen ganger vil resultatet bli høye bølger, andre ganger vil bølgene oppheve hverandre. Av og til vil bølgene møtes på en slik måte at en usedvanlig stor bølge vil dannes. For alle praktiske hensyn er en slik usedvanlig bølge tilfeldig og i stor grad upredikerbar. Produksjonen av en slik bølge avhenger av en rekke faktorer som antallet steiner, størrelsen på steinene, vinkelen de er kastet i vannet med og hvor spredt de treffer vannet.

Observasjon av steiner som kastes i bassenget og bruk av statistikk vil gjøre det mulig å si noe om hvor ofte slike bølger kan forventes å opptre, for eksempel i løpet av hundre kast. Vi kan imidlertid ikke si noe om hvilket av kastene som vil resultere i en slik bølge, ei heller vil vi kunne si hvor i bassenget den vil oppstå. Og ikke minst vi vil ikke kunne forhindre at den oppstår. Vi kan for eksempel redusere antallet steiner som kastes, og vi kan redusere størrelsen på steinene som kastes. Vi kan redusere kraften i kastet, og vi kan redusere vinkelen vi kaster dem i på en slik måte at spredningen blir større. Abnorme bølger vil likevel oppstå, men kanskje bare gjennomsnittlig hvert tusen kast. Ytterligere reduksjoner kan oppnås ved å smøre steinene inn med et belegg som reduserer vannmotstanden når de treffer vannflaten og dermed reduserer bølgehøyden.

På tross av alle de prosedyremessige og teknologiske tiltakene er det likevel en viss sjanse for å få en abnorm bølge. For å være helt sikker på at man unngår en slik bølge, må vi enten slutte med å hive steiner i bassenget eller ta en helt annen tilnærming – nemlig å vente på vinteren.

Klassifikasjon av flyulykker

Ifølge foreningen Aircraft Owners and Pilots Association (AOPA, 2006) kan årsaker til ulykker deles inn i tre kategorier:

• Flygerrelatert. Ulykker som inntreffer på grunn av feil handlinger eller mangel på handling fra pilotens side.
• Mekanisk/vedlikehold. Ulykker som inntreffer på grunn av feil ved en mekanisk del eller feil ved vedlikeholdet.
• Andre eller ukjente årsaker. Ulykkesforklaringer som inkluderer årsaker som at flygeren ble satt ut av spill så vel som ulykker der det ikke var mulig å fastslå noen bestemt årsak.

Tabell 2 viser fordelingen av ulykker mellom de tre kategoriene oppgitt som årsaker innenfor allmennflygning (general aviation) for 2005. Den viktigste faktoren for begge ulykkestypene var piloten.

Dersom vi kun vurderer de ulykkene der flygeren var hovedårsaken, har AOPA inndelt dette i flere kategorier listet opp i tabell 3. Fortolkningen av dataene i tabell 3 er problematisk på grunn av blandingen av de ulike fasene av en flytur (pre flight/taxi, takeoff/climb og landing) med to kategorier (drivstoffhåndtering og vær). Denne sammenblandingen av kategorier gjør fortolkningen av en analyse som i utgangspunktet var noe tvilsom, svært vanskelig. I beste fall kan man betrakte disse tallene og konkludere med at å manøvrere et fly er farlige greier. Tallene sier imidlertid ikke noe om hvor for det er farlig å manøvrere et fly, eller om det er visse deler av turen som er mer farlige enn andre siden det ikke kontrolleres for eksponering, altså hvor lang tid man befinner seg i de ulike fasene av flyturen.

Vi vil understreke at kategorier ikke er årsaker, og kategorier forklarer ikke hvorfor ulykker inntreffer. De viser simpelthen til tidspunkt, betingelser og omstendigheter der ulykkene er mer sannsynlige. For å illustrere dette poenget en siste gang: En ulykke inntreffer ikke fordi en flyger manøvrerer flyet. Den inntreffer mens flygeren manøvrerer flyet og på samme tid bestemmer seg for å kontakte en kamerat, og blir distrahert, og flyr for sakte, og flyet steiler samtidig som det er en nedadgående luftstrøm, og flygeren flyr et fly med liten motorkraft og for mye last om bord; og denne listen kunne blitt enda lenger. Vi minner om den tidligere diskusjonen der alle slike årsaker øker sannsynligheten for at en ulykke skal inntreffe, men samtidig gir de ingen garanti for at den skjer.

I en klassisk og ofte sitert studie viste Jensen og Benel (1977) hvordan feil utført av besetningen kunne klassifiseres i tre atferdskategorier: prosedyre, perseptuell-motorisk og beslutninger. Denne inndelingen baserte seg på en omfattende gjennomgang av alle amerikanske flyulykker mellom 1970 til 1974, basert på statistikk fra National Transportation Safety Board, NTSB. Blant ulykkene med dødelig utgang fant de at 264 skyldtes prosedyrefeil, 2496 skyldtes perseptuell-motoriske feil mens hele 2940 skyldtes feil beslutninger. Eksempler på prosedyreoppgaver inkluderte håndtering av fartøyets undersystemer og konfigurering, mens relaterte feil kunne inkludere heving av landingshjulene i stedet for flaps eller å over se punkter på sjekklisten. Perseptuell-motoriske oppgaver inkluderte håndtering av flymaskinen, og feil ville kunne være å komme for høyt inn i forhold til glidebaneindikatoren, eller å steile flyet. Kategorien beslutninger inkluderte planlegging av flyturen og vurdering av farer underveis, mens feil ville kunne være å ikke delegere arbeidsoppgaver under en nødssituasjon eller å fortsette flyturen selv om været ble dårligere.

Diehl (1991) analyserte ulykker fra både militær (US Air Force) og sivil kommersiell luftfart som inntraff i årene 1987, 1988 og 1989. Analysen hans viste at 24 av 28 alvorlige ulykker (ødelagt fly og/eller med omkomne) blant flyselskap involverte feil hos besetningen. Av disse ulykkene var 16 i kategorien prosedyre, 21 perseptuell-motoriske og 48 beslutningsfeil. De ulike typene summerer seg til mer enn 48 fordi noen ulykker involverte flere feiltyper.

I den samme perioden ble 169 større ulykker som involverte ødelagt fly rapportert av det amerikanske luftforsvaret; mer enn én million dollar i skader eller omkomne. Av disse 169 ulykkene inkluderte 113 en eller annen form for feil hos besetningen, hvorav 32 var prosedyrefeil, 100 perseptuell-motoriske og 157 beslutningsfeil. Disse feiltypene ble betegnet som henholdsvis «slips», «bungles» og «mistakes» (Diehl, 1989).

Sammenligningen av forekomsten av feiltyper mellom de tre sektorene i luftfart er presentert i tabell 4. Selv om disse sektorene er svært forskjellige med hensyn til trening, sammensetning av besetning, flytype og type oppdrag, er forekomsten av typen uhell forbausende lik mellom gruppene.

Sveitserostmodellen

De analysene vi har diskutert så langt, har i stor grad vært utført på en ad hoc-måte. Det vil si at de ikke har vært styrt av noen veldefinert teori om hvorfor ulykker inntreffer. Både arbeidet til Perrow (1984) om ulykker i nært koblede systemer og arbeidet til Reason (1990, 1997) har ført til teoretiseringer om hvorfor ulykker skjer. Denne teorien, som som oftest forbindes med Reasons arbeid, betegnes som sveitserostmodellen. Teorien innebærer at både myndigheter, organisasjoner og mennesker lager barrierer mot at ulykker skal inntreffe.

Eksempler på slike barrierer er regulering som foreskriver en viss lengde på hviletiden mellom turer, sjekklister som må følges under planlegging og gjennomføring av en flytur, prosedyrer for innflygning, og prosedyrer for å løse normale og unormale situasjoner. Hver av disse barrierene er laget for å forhindre eller fremme atferd som resulterer i trygge operasjoner. Så lenge barrierene er på plass og intakte, vil ingen feil assosiert med den aktuelle barrieren inntreffe. Barrieren virker som et skjold mot feil, eller som noe som stopper effekten av feil eller mangler ved andre barrierer, slik at ulykker unngås. Man kan forestille seg disse barrierene i ulike lag, stablet etter hverandre. Dessverre er ikke alle barrierene perfekte. De kan sies å ha hull i seg, områder der forsvarsverket er svekket eller mangelfullt, derav betegnelsen sveitserost (se figur 1).

Reasons sveitserostmodell har blitt operasjonalisert av Wiegmann og Shappell (1997, 2003) gjennom et system for å kategorisere ulykker sekvensielt. Wiegmann og Shappell kalte dette systemet for Human Factors Analysis and Classification System, HFACS. Systemet er en taksonomi for å klassifisere menneskelige faktorers bidrag i ulykker.

Klassifikasjonssystemet har fire nivåer som er organisert i et hierarki. På det øverste nivået er det organisatoriske forhold, neste nivå er aspekter ved utrygt tilsyn, etter fulgt av forhåndsbetingelser for risikable handlinger. På det laveste nivået finner vi risikable handlinger som er utført av operatørene. Disse hovedkomponentene kan videre inndeles i underkategorier som rapportert i den følgende listen (Shappell & Wiegmann, 2000):

1. Organisatoriske forhold
   • Ressursforvaltning
   • Organisasjonsklima
   • Organisasjonsprosesser
2. Utrygt tilsyn
   • Manglende tilsyn
   • Planlagte upassende operasjoner
   • Manglende korreksjon av problem
   • Regelbrudd ved tilsyn
3. Forhåndsbetingelser for utrygge handlinger
   • Manglende standard hos operatørene
     • Ugunstige mentale tilstander
     • Ugunstige fysiologiske tilstander
     • Fysiske og psykiske begrensninger
   • Dårlige metoder blant operatørene
     • CRM (Crew Resource Management)
     • Personlig beredskap
4. Utrygge/farlige handlinger blant operatørene
   • Feil
     • Ferdighetsbaserte feil
     • Perseptuelle feil (synsbaserte feil)
     • Beslutninger
   • Regelbrudd
     • Rutinebrudd: regelmessige avvik fra reglene godkjent av
 ledelsen
     • Unntaksbrudd: regelavvik som ikke er godkjent av ledelsen

HFACS anvendes i en rekke situasjoner, inkludert analyser av ulykker innenfor det amerikanske forsvaret, og blant flyselskaper samt for allmenn flygning (se for eksempel Shappell & Wiegmann, 2002; Shappell & Wiegmann, 2003a; Shappell, Detwiler, Holcomb, Hackworth, Boquet & Wiegmann, 2006). Systemet har også blitt bruk i andre land enn USA (se Gaur, 2005; Li & Harris, 2005; Markou, Papadopoulos, Pouliezos & Poulimenakos, 2006). I en studie utført i Australia (Australian Transport Safety Bureau) ble ulykker i USA sammenlignet med australske ulykker ved hjelp av HFACS-systemet (Inglis, Sutton & McRandle, 2007). Resultatene av disse analysene er presentert i tabell 5.

Forfatterne konkluderte med at:

… andelen ulykker som involverer usikre handlinger, var omtrent lik i de to landene. Av til sammen 2025 ulykker i Australia var 1404 (69 %) i denne kategorien. Tilsvarende tall for USA var 72 % av til sammen 13 700 ulykker. Mønstret for årsaker var forbausende likt mellom landene. Rangerin gen av elementene innenfor kategorien usikre handlinger var den samme for begge landene. Ferdighetsbaserte feil var den hyppigst rapporterte feilen blant besetningen, etterfulgt av beslutningsfeil, regelbrudd og perseptuelle feil, i den rekkefølgen.

– Oversatt etter Ingles et al., 2007, s. 39.

Selv om HFACS har en omfattende bruk, er systemet ikke uten begrensninger, kritikk eller alternativer. Det er viktig å legge merke til at HFACS er en sekundær analyseprosess, det vil si at primærdata ikke anvendes. I systemet anvendes data som produseres av ulykkesetterforskere, og er dermed et stykke unna den faktiske ulykken. Til sammenligning: Tenk på en botaniker som skal klassifisere et nytt blad. Vedkommende undersøker selve bladet, formen, strukturen, fargen og sågar de kjemiske bestanddelene. Botanikeren anvender ikke en annens beskrivelse av bladet. Det er dette som er tilfelle med HFACS. Analytikere som anvender dette systemet, bruker beskrivelser og rapporter fra de som har etterforsket selve ulykken som sine data. Studier har påvist god reliabilitet mellom ulike personer som anvender systemet (Shappell et al., 2006; Wiegmann og Shappell, 2001), men det innebærer ikke at systemet er valid. Analytikerens informasjon er begrenset til de dataene som er tilgjengelige fra den opprinnelige etterforske ren, og hvilke data som luftfartsmyndighetene krever blir innsamlet.

Man kan faktisk si at bruken av slike data, eller «hodeløse» data som Dekker (2001) kaller dem, for å forklare en hendelse etter at den har inn truffet, er en fåfengt øvelse. Det er bare med etterpåklokskap at vi kan si at en beslutning var dårlig eller at en handling er feil. Gitt situasjonen slik den var, er det godt mulig at beslutningene og handlingene virket fullstendig rimelige og korrekte for de som var involvert i den på det tidspunkt, og gitt den kunnskapen de da satt inne med. Kjennskap til at en ulykke passer inn i en gitt kategori innebærer ikke at vi vet hvorfor ulykken inntraff. Å vite at en ulykke inntraff på grunn av pilotfeil, forteller oss ikke hvorfor det som vi har klassifisert som feil etterpå, skjedde. Det å sette merkelapper på noe innebærer ikke at vi forstår det. Merkelapper innebærer heller ikke at vi klarer å forebygge ulykker, mens forståelse kan muligens ha den effekten.

På tross av denne kritikken er antakelig HFACS det beste systemet dersom man først skal anvende slike kategorier av politiske eller forsikringsmessige grunner. Det finnes imidlertid alternativer, og en god oppsummering finnes hos Beaubien og Baker (2002) som går igjennom ulike slike systemer som i dag anvendes for å klassifisere flyulykker.

Kilder

Aircraft Owners and Pilots Association (2006). The Nall Report. Frederick, MD: AOPA Air Safety Foundation.

Diehl, A. E. (1989). Human performance aspects of aircraft accidents. I R. S. Jensen (red.), Aviation Psychology (s. 378–403). Brookfield, VT: Gower Technical.

Diehl, A. E. (1991). Does cockpit management training reduce aircrew error? Paper presented at the 22nd International Seminar of the International Society of Air Safety Investigators. Canberra: November 1991.

Federal Aviation Administration (2007). Administrator’s fact book. Lastet ned 15. mai 2007 fra http://www.faa.gov/

Gaur, D. (2005). Human factors analysis and classification system applied to civil aircraft accidents in India. Aviation, Space and Environmental Medicine, 76, 501–505.

Inglis, M., Sutton, J. & McRandle, B. (2007). Human factors analysis of Australian aviation accidents and comparison with the United States. Aviation Research and Analysis Report – B2004/0321. Canberra, ACT: Australia Transport Safety Bureau.

Jensen, R. S. & Benel, R. A. (1977). Judgment evaluation and instruction in civil pilot training. Technical Report FAARD78–24. Washington, DC: Federal Aviation Administration.

Li, W. C. & Harris, D. (2005). HFACS analysis of ROC air force aviation accidents: Reliability analysis and crosscultural comparison. International Journal of Applied Aviation Studies, 5, 65–81.

Markou, I., Papadopoulos, I., Pouliezos, N. & Poulimenakos, S. (2006). Air accidents-incidents human factors analysis: The Greek experience 1983–2003. Paper presented at the18th Annual European Aviation Safety Seminar. Athens, Greece.

Perrow, C. (1984). Normal accidents: Living with high-risk technologies. New York: Basic Books.

Reason, J. (1990). Human error. New York: Cambridge University Press.

Reason, J. (1997). Managing the risks of organizational accidents. Aldershot, England: Ashgate.

Shappell, S. A., Detwiler, C. A., Holcomb, K. A., Hackworth, C. A., Boquet, A. J. & Wiegmann, D. A. (2006). Human error and commercial aviation accidents: A comprehensive fine-grained analysis using HFACS. Technical Report DOT/FAA/AM06/18. Washington, DC: Federal Aviation Administration.

Shappell, S. A. & Wiegmann, D. A. (2000). The human factors analysis and classification system – HFACS. Technical Report DOT/FAA/AM00/7. Washington, DC: Federal Aviation Administration.

Shappell, S. A. & Wiegmann, D. A. (2002). HFACS analysis of general aviation data 1990–98: Implications for training and safety. Aviation, Space, and Environmental Medicine, 73, 297.

Shappell, S. A. & Wiegmann, D. A. (2003a). A human error analysis of general aviation controlled flight into terrain (CFIT) accidents occurring between 1990–1998. Technical Report DOT/FAA/AM03/4. Washington, DC: Federal Aviation Administration.

Wiegmann, D. A. & Shappell, S. A. (1997). Human factors analysis of post-accident data. International Journal of Aviation Psychology, 7, 67– 82. doi: 10.1207/s15327108ijap0701_4.

Wiegmann, D. A. & Shappell, S. A. (2003). A human error approach to aviation accident analysis: The human factors analysis and classification system. Burlington, VT: Ashgate.