本文介绍了敏感性分析的计算公式。在某一分析指标中，考虑了相互联系的三个因素A、B、C。通过报告期实际指标和基期计划指标的对比，按顺序测定各因素变动对指标的影响程度。总影响可以通过公式△M=M1-M0及各因素变动差值的累加得到。
敏感性分析计算公式及其背后的逻辑解析
在数据分析中，敏感性分析是一种重要的方法，用于评估各因素对某一分析指标的影响程度。假设我们有一个分析指标M，它是由三个相互关联的因素A、B、C相乘得到的。报告期的实际指标和基期的计划指标分别表示为M1和M0。
为了深入理解各因素对M的影响，我们可以按照以下逻辑进行分析：
一、指标定义与基础理解
1. 报告期与基期指标的表达：
报告期(实际)指标 M1 = A1 × B1 × C1
基期(计划)指标 M0 = A0 × B0 × C0
二、因素变动对指标M的影响分析
为了测定各因素变动对M的影响程度，我们可以按照顺序进行替代分析：
1. 初始基期指标：M0 = A0 × B0 × C0 (标记为(1))
2. 第一次替代：将A替换为A1，得到 A1 × B0 × C0 (标记为(2))，分析这次替代后A变动对M的影响。
3. 第二次替代：在第二步基础上将B替换为B1，得到 A1 × B1 × C0 (标记为(3))，分析这次替代后B变动的影响。
4. 第三次替代：在第三步基础上将C替换为C1，得到最终的 A1 × B1 × C1 (标记为(4))，分析这次替代后C变动的影响。
通过以上的逐步替代分析，我们可以清晰地看到每个因素变动对M的影响程度。为了得到总影响，我们将每次替代的结果进行相减并求和，得到：△M = M1 - M0 = (4) - (3) + (3) - (2) + (2) - (1)。这样的计算方式为我们提供了全面且细致的分析视角。
