敏感性分析一般步骤有哪些?附计算公式?

敏感性分析一般步骤包括：

（1）设定分析目标：明确要分析什么可能会受影响，及其重要性，以确定敏感性分析的范围和深度；

（2）定义影响因素：分析哪些变量对研究对象有影响，选择影响最显著的变量作为研究对象；

（3）定义影响方式：研究影响因素相对于研究对象的影响方式，是正向影响还是负向影响；

（4）定义计算公式：敏感性分析一般采用相应变化率计算公式，根据研究的具体内容定义计算公式，该公式计算影响因素对研究对象的影响，一般来说，其公式形式为：影响因素对研究对象的相应变化率 = (研究对象在增加影响因素X之后的值 – 研究对象在影响因素X为零之后的值)/(影响因素X之前的值);

（5）定义计算要求：根据影响因素不同，确定计算精度和数值大小，以保证敏感性分析的准确性；

（6）数据准备：为保证计算结果的准确性，需要准备足够的客观数据，及其处理；

（7）分析计算：收集到的数据根据设定的公式进行分析计算，最终计算出影响因素对研究对象的相应变化率；

（8）结果分析：根据计算结果分析，判断影响因素对研究对象的相应变化率是正向影响还是负向影响，以及其大小，从而客观反映影响因素对研究对象的精准影响规律。

敏感性分析一般经过上述8个步骤，才能有效的得出结果。

拓展知识：

除了敏感性分析，另一种常用的影响因素分析技术是因果模型（Causality Model）。因果模型是一种用来研究因果关系的可视化分析方法，通过数据模型描绘研究对象存在的因果关系，以及相应因素之间的关联性，有助于探讨研究对象的客观变化趋势。因果模型具有如下特点：

（1）定量检验影响：通过建立相应的数据模型，可以检测研究对象不同影响因素对研究对象的客观影响，根据定量检测的结果，筛选出影响最显著的因素；

（2）推理分析：通过计算具体的影响因素，可以推测出研究对象与因素之间的关联关系，以及研究对象会随着因素的变化而发生怎样的变化；

（3）便于可视化：因果模型建立完成之后，可以通过可视化的方式，直观的展示因素与研究对象之间的关联关系，以及因素变化会带来的客观变化；

（4）节省分析成本：因果模型的分析过程比较简洁，可以