Fernandes, DanielBeenders, Maud José Anna2023-10-112023-10-112023-06-292023-06http://hdl.handle.net/10400.14/42828This research study examines the factors influencing fatigue levels among cabin crew members. The study utilizes interviews and a survey questionnaire to collect data on various variables. While factor analysis was initially intended, it was found unsuitable due to low variable correlation and a high unsuitable number of identified components. Consequently, regression and ANOVA analysis was performed. The dependent variables, reveals average fatigue levels among respondents compared to other healthy adult populations. The independent variable, time difference of 6-7 hours and quality of the hotel facilities have a positive significant influence and a flight duration of 8-12 hours has a negative significant influence on current fatigue levels in the regression model. Alarming fatigue signals from cabin crew are observed from West-American destinations and the Airbus A330 aircraft. The influence of WIFI on fatigue levels is also studied with a situational recall experiment. A paired sample t-test shows a significant difference of increased fatigue levels on planes with WIFI than those without. Although the appropriateness of using current fatigue levels as the dependent variable is questioned, the findings offer valuable insights into identifying fatigue among cabin crew members. These results emphasize the importance of considering multiple factors to mitigate fatigue-related issues in the aviation industry.Este estudo de investigação examina os factores que influenciam os níveis de fadiga dos membros da tripulação de cabina. O estudo utiliza entrevistas e um questionário de inquérito para recolher dados sobre diversas variáveis. Embora inicialmente se pretendesse realizar uma análise factorial, esta foi considerada inadequada devido à baixa correlação entre as variáveis e a um número elevado e inadequado de componentes identificados. Consequentemente, foi efectuada uma análise de regressão e ANOVA. A variável dependente revela os níveis médios de fadiga dos inquiridos em comparação com outras populações adultas saudáveis. A variável independente, a diferença horária de 6-7 horas e a qualidade das instalações do hotel têm uma influência significativa positiva e a duração do voo de 8-12 horas tem uma influência significativa negativa nos actuais níveis de fadiga no modelo de regressão. Os sinais alarmantes de fadiga da tripulação de cabina centram-se nos destinos da América Ocidental e no avião Airbus A330. A influência do WIFI nos níveis de fadiga é também estudada através de uma experiência de recordação situacional. Um teste t de amostras emparelhadas mostra uma diferença significativa de aumento dos níveis de fadiga nos aviões com WIFI em relação aos aviões sem WIFI. Embora se questione a adequação da utilização dos níveis de fadiga actuais como variável dependente, os resultados oferecem informações valiosas para a identificação da fadiga entre os membros da tripulação de cabina. Estes resultados sublinham a importância de considerar múltiplos factores para atenuar os problemas relacionados com a fadiga na indústria da aviação.engAviationFatigueCabin crewFactor analysisRegression analysisANOVA analysisTime differenceFlight durationMixed researchAirbusBoeingAircraftWIFIAviation industryAviaçãoFadigaTripulação de cabinaAnálise factorialAnálise de regressãoAnálise ANOVADiferença horáriaDuração do vooInvestigação mistaAeronavesIndústria da aviaçãomaster thesis203328817