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Methodik

Sensitivitätsanalyse

Sensitivitätsanalyse

Sensitivitätsanalysen prüfen die Aussagekraft und Verlässlichkeit von neuen Modellen. Insbesondere in der Ökonomie werden diese Analysen durchgeführt, um beispielsweise die Auswirkungen von Preisanpassungen auf den Gewinn zu analysieren.

Sensitivitätsanalysen untersuchen die Empfindlichkeit von Modellparametern, um die Reaktion des Gesamtmodells auf Änderungen dieser Parameter zu verstehen. Dabei wird der Einfluss der Eingangsgrößen auf die betrachtete Zielgröße ermittelt und mittels Verfahren die kritischen Werte identifiziert.

 
Definition

Sensitivitätsanalyse Definition

Der Begriff „Sensitivität“ beschreibt die Empfindlichkeit einer Variablen gegenüber Veränderungen ihrer Eingangsbedingungen. Damit wird das Zusammenwirken einzelner Variablen in komplexen Prozessen verständlich.

Um den Einfluss der Varianz auf die betrachteten Zielgrößen zu ermitteln, werden mithilfe von Sensitivitätsanalysen mathematische Gleichungssysteme analysiert, die das Beziehungsgefüge des betrachteten Objekts abbilden.

Ein bekanntes Beispiel ist die Analyse der Kreditwürdigkeitsprüfung.

Kreditwürdigkeitsprüfung

Sensitivitätsanalysen werden häufig in Entscheidungssituationen eingesetzt, in denen Unsicherheit herrscht. Ein typisches Beispiel hierfür sind große Investitionsprojekte. Bei solchen Projekten lassen sich die Investitionskosten und -erträge oft nicht eindeutig vorhersagen, da diese von verschiedenen Faktoren beeinflusst werden können.

Sensibilitätsanalysen zeigen, inwieweit die Wirtschaftlichkeit eines Projektes von den Einflussfaktoren bestimmt wird. Hierzu werden zunächst die Unsicherheiten, wie Kosten, Marktnachfrage, Rohstoffpreisen ermittelt und ihr möglicher Einfluss systematisch variiert. Dadurch kann gezeigt werden, welche Auswirkungen sie auf das finanzielle Ergebnis des Projektes haben können.

Dies ermöglicht es den Entscheidungsträgern, sich auf potenzielle Risiken vorzubereiten und geeignete Strategien für den Umgang mit Unsicherheiten zu entwickeln.

Ziele der Sensitivitätsanalyse:

Mit der Sensitivitätsanalyse können verschiedene Ziele erreicht werden:

  • Verbesserung des Verständnisses des mathematischen Modells
  • Optimierung des Modells durch Eliminierung von Eingangsvariablen mit keinem oder geringem Einfluss
  • Überprüfung der Gültigkeit des Modells
  • Bestimmung der Modelleigenschaften
  • Risikobewertung

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Berechnungsmethoden

Sensitivitätsanalyse Berechnung

Für die Sensitivitätsberechnung stehen verschiedene Varianten zur Verfügung, die sich in ihrer Ausrichtung und Vorgehensweise unterscheiden:

1. Faktor-Screening

Beim Faktor-Screening werden die Eingangsgrößen nach ihrem Einfluss auf die Ausgangsgröße gewichtet.

Dazu wird der Einfluss der Eingangsgrößen auf die Zielgröße mathematisch untersucht und zueinander in Beziehung gesetzt.

2. Lokale Sensitivitätsanalyse

Lokale Sensitivitätsanalysen werden verwendet, um die Stabilität eines Modells zu überprüfen.

Dabei wird der Einfluss von minimalen Änderungen der Eingangsvariablen auf die Ausgangsvariable untersucht, insbesondere in der Nähe von definierten Punkten, wie z. B. Optima.

Die Ergebnisse können unter anderem dazu beitragen, die Zuverlässigkeit des Systemverhaltens zu erhöhen, um unerwünschte Effekte zu minimieren.

3. Globale Sensitivitätsanalyse

Die globale Sensitivitätsanalyse untersucht den gesamten Definitionsbereich des Modells und ermöglicht so ein umfassendes Verständnis des Modells.

Zu diesem Zweck werden verschiedene Eingangsvariablen gleichzeitig in das mathematische Modell eingeführt und ihr individueller Einfluss auf die Variation der Ausgangsvariablen bestimmt.

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Beispiel

Sensitivitätsanalyse Beispiel

Sensitivitätsanalysen werden in verschiedenen Fachbereichen wie der Medizin, Psychologie oder Umweltwissenschaften zur Bewertung empirischer wissenschaftlicher Arbeiten eingesetzt. Mit dieser Methode kann die Robustheit der Ergebnisse überprüft werden, indem ihre Sensitivität gegenüber Änderungen der Auswahlkriterien, Methoden oder Annahmen bestimmt wird.

Sensitivitätsanalyse Kapitalwert Beispiel

Angenommen, in einer wissenschaftlichen Arbeit im Finanzbereich wird untersucht, wie sich Unsicherheiten bei der Prognose des Cashflows und der Diskontierung auf den Kapitalwert eines geplanten Investitionsprojekts auswirken. Durch eine Sensitivitätsanalyse werden die Parameter systematisch variiert, um zu verstehen, wie Veränderungen dieser Faktoren den Kapitalwert beeinflussen.

Die Analyse zeigt, dass eine Erhöhung der erwarteten Cashflows zu einer Steigerung des Kapitalwerts führt, während eine Senkung zu einer Verringerung führt. Hinsichtlich des Diskontierungssatzes wurde festgestellt, dass selbst geringfügige Veränderungen signifikante Effekte auf den Kapitalwert haben können.

Aufgrund dieser Ergebnisse leitet man strategische Schlussfolgerungen ab:

  • Risikoreduzierung durch flexible Vertragsbedingungen und Geschäftsmodelle, um auf Schwankungen bei erwarteten Cashflows und Diskontierungssätzen reagieren zu können.
  • Entwicklung langfristiger Planungsstrategien zur besseren Vorbereitung auf mögliche Änderungen der Diskontierungssätze.
Anleitung für die Abschlussarbeit

Sensitivitätsanalyse in der Abschlussarbeit

Für eine wissenschaftliche Abschlussarbeit kann die Durchführung einer Sensitivitätsanalyse wie folgt stattfinden:

Schritt 1: Einleitung und Kontextualisierung

Beginnen Sie damit, den Hintergrund und die Bedeutung der Sensitivitätsanalyse in Ihrem Forschungsgebiet zu erläutern. Überlegen Sie, warum diese Analyse wichtig ist und wie sie zu Ihrem spezifischen Thema passt.

Schritt 2: Literaturüberblick

Führen Sie eine umfassende Literaturrecherche durch. Das Ziel ist es, relevante wissenschaftliche Arbeiten zu finden, die Methoden, Theorien und Ergebnisse zur Sensitivitätsanalyse behandeln.

Schritt 3: Forschungsfrage und Hypothesen

Formulieren Sie nun Ihre Forschungsfrage und Hypothesen. Seien Sie präzise und stellen Sie sicher, dass diese durch die Sensitivitätsanalyse beantwortet werden können.

Schritt 4: Methodologie

Beschreiben Sie detailliert, wie Sie die Sensitivitätsanalyse durchführen werden. Dazu gehören die verwendeten Modelle, Variablen und Parameter.

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Schritt 5: Datensammlung und -aufbereitung

Erklären Sie, wie Sie Daten sammeln und aufbereiten. Berücksichtigen Sie dabei die Auswahlkriterien für Ihre Daten und die Schritte, die Sie zur Datenaufbereitung unternehmen.

Schritt 6: Durchführung der Analyse

Setzen Sie nun die Sensitivitätsanalyse um. Untersuchen Sie systematisch, wie Veränderungen in verschiedenen Parametern das Modell oder die Ergebnisse beeinflussen.

Schritt 7: Ergebnisauswertung

Analysieren und interpretieren Sie Ihre Ergebnisse. Beurteilen Sie, wie Ihre Schlussfolgerungen im Zusammenhang mit der durchgeführten Sensitivitätsanalyse stehen.

Schritt 8: Diskussion

Diskutieren Sie die Implikationen Ihrer Ergebnisse. Setzen Sie diese in Beziehung zur bestehenden Literatur und zu Ihrer Forschungsfrage.

Schritt 9: Reflexion und Limitationen

Reflektieren Sie kritisch über Ihre Methodik und diskutieren Sie mögliche Limitationen Ihrer Studie und ihrer Ergebnisse.

Schritt 10: Schlussfolgerungen und Empfehlungen

Fassen Sie die Hauptergebnisse zusammen und leiten Sie daraus Empfehlungen für zukünftige Forschungen oder praktische Anwendungen ab.

Häufige Fragen & Antworten

Du hast noch weitere Fragen zum Thema Methodik in wissenschaftlichen Arbeiten, die du nicht in diesem Artikel beantwortet bekommen hast? Dann recherchiere weiter in der 1a-Studi Akademie.

Eine Sensitivitätsanalyse ist ein Verfahren, bei dem du untersuchst, wie unterschiedliche Eingabewerte in einem Modell die Ergebnisse beeinflussen. Indem du systematisch Variablen änderst, kannst du herausfinden, welche Faktoren einen starken Einfluss auf die Ergebnisse deines Modells haben. Dies ist besonders nützlich, um die Qualität des Modells zu überprüfen und zu verstehen, welche Variablen am kritischsten sind.
Eine Sensitivitätsanalyse ist besonders sinnvoll, wenn du die Zuverlässigkeit und Stabilität eines Modells oder einer Prognose bewerten möchtest. Diese ist hilfreich, wenn du mit unsicheren oder variablen Eingabedaten arbeitest oder wenn du die Auswirkungen von Veränderungen auf das Endergebnis verstehen willst.
Wenn eine Sensitivitätsanalyse nicht möglich ist, kannst du alternative Methoden wie Szenarioanalysen, Monte-Carlo-Simulationen oder Risikoanalysen verwenden.
Um eine Sensitivitätsanalyse durchzuführen, beginnst du mit einem definierten Modell oder einer Prognose. Dann identifizierst du die Schlüsselvariablen und änderst diese systematisch, um zu beobachten, wie sich diese Änderungen auf die Ergebnisse auswirken. Du dokumentierst die Auswirkungen jeder Änderung, um festzustellen, welche Variablen den größten Einfluss haben. Abschließend analysierst und interpretierst du die Ergebnisse, um Schlussfolgerungen über die Sensitivität deines Modells zu ziehen.
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