Análisis de sensibilidad

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Analisis de sensibilidad El análisis de sensibilidad es una técnica utilizada para evaluar cómo los cambios en las variables clave de un modelo o proyecto afectan el resultado final. Es especialmente útil en la toma de decisiones y en la gestión de proyectos, ya que permite identificar las variables más influyentes y prever cómo pueden impactar en los resultados.

¿Qué es el análisis de sensibilidad?

El análisis de sensibilidad estudia el impacto de la variación de una o más variables independientes sobre una variable dependiente. Por ejemplo, en un análisis financiero, se puede observar cómo un cambio en los costos de producción afecta la rentabilidad de un proyecto.

Tipos de análisis de sensibilidad

  1. Análisis unidimensional: Evalúa el impacto de cambiar una sola variable a la vez.
  2. Análisis bidimensional: Examina el efecto de cambiar dos variables simultáneamente
El análisis de sensibilidad se aplica en la gestión de proyectos para evaluar cómo las variaciones en las variables clave pueden afectar el resultado final del proyecto. Por ejemplo, en un proyecto de construcción, se puede utilizar este análisis para entender cómo los cambios en los costos de los materiales o en los plazos de entrega pueden impactar el presupuesto y el cronograma del proyecto. Esto permite a los gestores de proyectos identificar las áreas de mayor riesgo y tomar decisiones informadas para mitigar estos riesgos, asegurando así una mejor planificación y ejecución del proyecto

El análisis de sensibilidad es crucial en la gestión de proyectos porque permite predecir los resultados esperados y añadir flexibilidad al modelo de valoración. Esto es especialmente útil durante el análisis y la presentación ante clientes, inversores o grupos de interés. Entre sus beneficios destacan:

  • Facilita la toma de decisiones: Proporciona pronósticos respaldados por datos, lo que simplifica la toma de decisiones de inversión y la planificación futura.
  • Asegura el control de calidad: Ayuda a identificar y corregir procesos defectuosos a tiempo, mejorando la calidad del producto y permitiendo una mayor diversificación.
  • Mejor asignación de recursos: Permite identificar áreas fuertes y débiles, facilitando la dirección de recursos hacia las variables que más lo necesitan.
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