Descripción: El modelo de análisis de sensibilidad es una herramienta analítica que permite evaluar cómo las variaciones en los valores de una o más variables independientes afectan a una variable dependiente específica, bajo un conjunto determinado de supuestos. Este modelo es fundamental en la toma de decisiones, ya que proporciona una comprensión clara de la relación entre diferentes variables y ayuda a identificar cuáles son las más influyentes en un resultado particular. A través de simulaciones y análisis estadísticos, se pueden observar los efectos de cambios en las variables, lo que permite a los analistas y tomadores de decisiones anticipar posibles escenarios y ajustar estrategias en consecuencia. Este enfoque es especialmente valioso en campos como la economía, la ingeniería, la biología y la gestión de proyectos, donde las decisiones deben basarse en la comprensión de la incertidumbre y la variabilidad. En resumen, el modelo de análisis de sensibilidad es una herramienta esencial para evaluar riesgos y optimizar resultados en diversas disciplinas.
Historia: El análisis de sensibilidad tiene sus raíces en la teoría de la decisión y la estadística, con desarrollos significativos en la década de 1960. A medida que las computadoras se volvieron más accesibles, se comenzaron a utilizar modelos matemáticos complejos que requerían este tipo de análisis para evaluar la robustez de los resultados. En la década de 1970, se formalizó el uso de técnicas de análisis de sensibilidad en la investigación operativa y la economía, lo que permitió a los investigadores y profesionales evaluar mejor el impacto de la incertidumbre en sus modelos.
Usos: El análisis de sensibilidad se utiliza en diversas disciplinas, incluyendo la economía para evaluar el impacto de cambios en variables económicas, en la ingeniería para optimizar diseños y en la biología para entender la variabilidad en modelos biológicos. También es común en la gestión de proyectos, donde ayuda a identificar riesgos y evaluar la viabilidad de diferentes escenarios.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de análisis de sensibilidad se encuentra en la evaluación de proyectos de inversión, donde se analizan diferentes tasas de interés y su efecto en el retorno de la inversión. Otro caso es en la modelización climática, donde se evalúa cómo variaciones en las emisiones de gases de efecto invernadero afectan las proyecciones de temperatura global.
