В работе исследуется влияние формы, размера и способа захвата рукоятей джойстиков оператором на качество человеко-машинного взаимодействия, а именно, на скорость и точность позиционирования рукоятей джойстиков. Приведены результаты натурного эксперимента с участием 82 добровольцев по изучению скорости и точности позиционирования рукоятей джойстиков различных размеров, формы и способа захвата. Установлено, что с точки зрения скорости и точности операторского взаимодействия с джойстиками различие в форме, размерах и способе захвата рукояти джойстика не оказывает существенного как негативного, так и позитивного эффекта, при условии сохранения эргономичности конструкций рукояти джойстика. Установлено также, что при использовании полноразмерных джойстиков с захватом ладонью в некоторых задачах, требующих высокой скорости операторских реакций, возможно добиться большей эффективности операторского взаимодействия по сравнению с другими джойстиками. В статье также приведены рекомендации по практическому применению джойстиков в различных ситуациях организации операторского интерфейса. Introduction. Manipulator control is widely used in operator-driven systems, including logging, construction equipment, and aircraft. To facilitate operator input into control systems for such machinery, joysticks or sidesticks—manipulated along two or three axes – are commonly employed. The design of these joysticks can vary significantly depending on the control task at hand. The shape of joystick handles may influence tactile feedback perception, mechanical force application, and overall feedback depth between the operator and the equipment. The aim of this study is to examine how different joystick handle shapes, sizes, and gripping methods affect the accuracy and speed of operator control. Methods and materials. To objectively measure joystick handle positioning accuracy and speed, a computer-based test was developed, displaying visual feedback on a monitor. A bootstrapping approach was used to assess statistically significant differences between groups. Cluster analysis and dimensionality reduction techniques, including Principal Component Analysis (PCA) and Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP), were applied alongside the k-means unsupervised machine learning method to identify potential clusters in the data. Results. Cluster analysis using PCA, UMAP, and k-means did not reveal distinct groups. However, weak clustering tendencies were observed in the UMAP representation. No statistically significant differences were found in joystick positioning accuracy across different handle shapes, sizes, and gripping methods. From a speed and accuracy perspective, variations in joystick handle shape, size, and grip do not significantly impact operator performance, provided the joystick handle maintains an ergonomic design. In tasks where speed is prioritized over precision – while maintaining acceptable accuracy – full-size joysticks with a palm grip are recommended.