Los gráficos de sensibilidad proporcionan las siguientes ventajas clave:
Puede averiguar qué suposiciones están influyendo más en las previsiones, con lo que hace falta menos tiempo para afinar estimaciones.
Puede averiguar qué suposiciones están influyendo menos en las previsiones, de modo que se pueden ignorar o descartar.
Con la información sobre sensibilidad puede crear modelos de hoja de cálculo más realistas y aumentar la precisión de los resultados.
Los gráficos de sensibilidad presentan varias limitaciones y pueden ser menos precisos o engañosos por lo siguiente:
Suposiciones correlacionadas, que aparecen marcadas en el gráfico de sensibilidad. Desactivar las correlaciones en el cuadro de diálogo Preferencias de ejecución puede ayudarle a conseguir una información de sensibilidad más precisa.
Las suposiciones que tienen relaciones no monotónicas con la previsión objetivo. Es decir, un aumento o una disminución de la suposición no va acompañado de un aumento o una disminución estricta de la previsión. Las relaciones de la curva logarítmica son monotónicas, pero las relaciones de la curva seno no.
La herramienta Análisis de Tornado le puede ayudar a descubrir si alguna de las suposiciones tiene relaciones no monotónicas con la previsión objetivo (Medida de efectos variables con la herramienta Análisis de Tornado).
Las suposiciones o las previsiones que tienen un pequeño conjunto de valores discretos. Cuando un gran porcentaje de valores de suposición o previsión son similares o idénticos, esta pérdida de información aumenta y puede distorsionar significativamente el cálculo de correlaciones.