什么是敏感性分析?

敏感性分析是Meta分析中用来评估合并结果的稳健性和可靠性的重要方法。

敏感性分析的实施方法如下：

1、改变分析模型：当异质性较高时（如I的平方>50%），建议采用随机效应模型，相反则采用固定效应模型。

2、逐篇排除文献：逐一剔除每一个纳入的研究后再进行效应量合并，改变纳入排除标准或剔除某类文献后再进行效应量合并。

扩展资料

敏感性分析不仅可以评估Meta分析合并结果的稳定性和可靠性，还可以评估合并结果是否受单个研究的影响，而发生显著的变化。此外，在排除某些研究或者资料后再进行meta分析，还可评估该部分研究对结果的影响。

在进行纳入文献的质量评价之后，若存在可能低质量的研究，则需要进行敏感性分析。当异质性检验提示纳入研究间有显著异质性的时候，也可以进行敏感性分析，这时的敏感性分析是分析异质性的一种间接方法。

参考资料来源：百度百科-敏感性分析

敏感性分析：

敏感性的计算公式为:任意第I个因素的利润灵敏度指标=该因素的中间变量基数÷利润基数×100%

需要注意的是，单价的中间变量是销售收入，单位变动成本的中间变量是变动成本总额，销售量的中间变量是贡献边际，固定成本的中间变量就是固定成本本身。

敏感性分析是指从定量分析的角度研究有关因素发生某种变化对某一个或一组关键指标影响程度的一种不确定分析技术。其实质是通过逐一改变相关变量数值的方法来解释关键指标受这些因素变动影响大小的规律。

敏感性因素一般可选择主要参数(如销售收入、经营成本、生产能力、初始投资、寿命期、建设期、达产期等)进行分析。若某参数的小幅度变化能导致经济效果指标的较大变化，则称此参数为敏感性因素，反之则称其为非敏感性因素。

利润的敏感性分析

利润的敏感性分析是指专门研究制约利润的有关因素在特定条件下发生变化时对利润所产生影响的一种敏感性的分析方法。进行利润敏感性分析的主要目的是计算有关因素的利润灵敏度指标，揭示利润与有关因素之间的相对关系，并利用灵敏度指标进行利润预测。