I grafici sensibilità offrono i vantaggi riportati di seguito.
Consentono di scoprire quali ipotesi influiscono maggiormente sulle previsioni, riducendo la quantità di tempo necessario per perfezionare le stime.
Consentono di scoprire quali ipotesi influiscono meno sulle previsioni e possono essere ignorate o addirittura eliminate.
Consentono di creare fogli di calcolo più realistici e di migliorare molto la precisione dei risultati.
I grafici sensibilità presentano diversi limiti e possono essere meno precisi o fuorvianti nei casi illustrati di seguito.
Ipotesi correlate, contrassegnate sul grafico sensibilità. Disattivare le correlazioni nella finestra di dialogo Preferenze esecuzione consente di ottenere informazioni di sensibilità più precise.
Ipotesi con relazioni non monotone con la previsione target. In altre parole, un aumento o una diminuzione nell'ipotesi non si riflette in un aumento o in una diminuzione diretta nella previsione. Le relazioni basate su una curva logaritmica sono monotone ma le relazioni basate su un'onda sinusoidale non lo sono.
Lo strumento Analisi Tornado consente di scoprire se una o più ipotesi hanno una relazione non monotona con la previsione target (“Misurazione degli effetti delle variabili con lo strumento Analisi Tornado”).
Ipotesi o previsioni con un set ridotto di valori discreti. Se un'alta percentuale dei valori di ipotesi o previsione corrisponde a valori simili o identici, la perdita di informazioni aumenta e può distorcere in modo significativo il calcolo delle correlazioni.
È necessario essere consapevoli del problema, ad esempio nei casi riportati di seguito.