Otkako je metoda nezavisnih komponenata prvi put primijenjena na elektroencefalografskim podatcima, njena uporaba proširila se među mnogim istraživačima i zdravstvenim djelatnicima zbog sposobnosti metode da na jednostavan način ukloni neželjene smetnje iz snimljenih podataka. Porastom popularnosti metode nezavisnih komponenti za otklanjanje često pojavljujućih smetnji iz signala, ostale korisne karakteristike ove metode poput mogućnosti lokalizacije izvora signala zanemarene su i ostavljene po strani te se analiza elektroencefalografskih podataka nakon uklanjanja smetnji ovom metodom većinom vraćala na klasično promatranje i analiziranje signala s elektroda. Metoda nezavisnih komponenti iz elektroencefalografskih zapisa pokušava pronaći nezavisne izvore tih signala u mozgu koji se mogu analizirati istim metodama kao i snimljeni podatci, ali su zbog primjene metode dodatno prostorno filtrirani. Ovo samu metodu i komponente koje metoda generira čini zanimljivom za istraživanje jer se nad nezavisnim komponentama mogu primjenjivati iste dobro poznate elektroencefalografske metode analize poput evociranih potencijala i analize spektra snage, a činjenica da se izvorima može dodijeliti i prostorna informacije može se iskoristiti kako bi se povećala prostorna razlučivost elektroencefalografije koju ona ne posjeduje. Kako većina istraživača i dalje koristi metodu nezavisnih komponenata samo za uklanjanje smetnji, ne postoje dobro definirani postupci analize nezavisnih komponenata i malo toga je poznato o aktivnostima koje opisuju nezavisne komponente. Cilj ovog rada je provjeriti koliko je analiza nezavisnih komponenti konzistentna kad se primjenjuje na snimke više ispitanika koji obavljaju isti zadatak, odnosno postoji li i kakva je sličnost među komponentama različitih ispitanika te razmotriti načine grupiranja komponenti po značajkama koje proizlaze iz samih komponenta.