Die Sensitivitätsanalyse ist eine Methode der quantitativen Risikoanalyse. Sie ermittelt, welche einzelnen Projektrisiken oder sonstigen Unsicherheitsquellen die größte potenzielle Auswirkung auf die Projektergebnisse haben, indem sie Abweichungen im Ergebnis mit Abweichungen der Eingangsgrößen des Analysemodells korreliert.
In der Praxis beantwortet sie die Frage: An welchen Stellschrauben hängt mein Projekt wirklich? Statt alle Risiken gleich zu behandeln, konzentriert das Team Bewältigungsmaßnahmen auf die Treiber mit dem größten Hebel. Das Standard-Darstellungsformat ist das Tornadodiagramm: Es sortiert die untersuchten Einflussgrößen absteigend nach Wirkungsstärke, die größten Balken liegen oben.
Im PMBOK Guide der 8. Edition ist die Sensitivitätsanalyse im Glossar enthalten und wird als Datenanalysemethode neben Simulationen (etwa Monte Carlo), Entscheidungsbaum-Analysen und Einflussdiagrammen geführt.
Häufige Fragen
Was unterscheidet die Sensitivitätsanalyse von einer Monte-Carlo-Simulation?
Die Simulation rechnet viele Szenarien mit zufällig variierten Eingangswerten durch und liefert eine Wahrscheinlichkeitsverteilung des Gesamtergebnisses. Die Sensitivitätsanalyse fragt gezielt, welche einzelne Eingangsgröße das Ergebnis am stärksten bewegt. In der Praxis ergänzen sich beide.
Brauche ich dafür spezielle Software?
Für einfache Fälle reicht eine Tabellenkalkulation: eine Eingangsgröße variieren, Wirkung notieren, wiederholen. Für belastbare Korrelationen über viele Risiken hinweg nutzen Teams Simulationswerkzeuge mit eingebauter Sensitivitätsauswertung.
Autor: Tom, seit 2004 PMP-zertifiziert. Zuletzt aktualisiert: Juli 2026