次のシナリオ分析の例では、Crystal Ballの例モードのToxic Waste Site.xlsxを使用します。このモデルでは、毒性廃棄物処理場の近くにすむ住民の癌のリスクを予測します。このモデルには、4つの仮定と1つの予測があります(図9.15「毒性廃棄物処理場のスプレッドシート・モデル」)。
結果を生成するために、次のオプション設定を使用してリスク評価を対象予測としてシナリオ分析ツールを実行します:
予測結果の範囲 = 95から100パーセントのパーセンタイル範囲
実行中 = 対象予測のみ表示
シミュレーション・コントロール = 実行する試行の最大回数として1000
シナリオ分析により、指定した範囲内のすべての予測値とともに対応する各仮定値の表が作成されます(図9.16「毒性廃棄物処理場のシナリオ分析結果」)。
この例では、シミュレーションによって1,000の予測値が生成されました。95から100のパーセンタイルを分析することを選択したため、結果の表には、端点を含む51の予測値(または予測範囲の上位5%)がリストされます。表では、Crystal Ballによって試行ごとに生成された仮定値とともに予測値が最も低い値から最も高い値までソートされます。
シナリオ分析結果を分析する1つの方法として、適切な予測値を特定し、この予測値の作成の元となった仮定値を確認する方法があります。
98番目のパーセンタイルを分析するには:
注： | モデル内にCrystal Ballの仮定以外の確率論的要素(RAND()関数、マクロによって返されるランダム値、またはCB.Normal()などのCrystal Ballの確率スプレッドシート関数など)がある場合、この確率論的要素の値は、シナリオ分析ツールの出力スプレッドシート上の「貼付け」ボタンを使用してもモデルに貼り付けられません。この場合、正確なシナリオ分析は実行されません; 対象予測がこれらの他の要素の関数である場合、予測値は一致しません。 |
シナリオ分析結果を分析するもう1つの方法として、Microsoft Excelでデータを使用して散布図を生成する方法があります。たとえば、リスク評価をCPF(癌の潜在リスク係数)と比較する散布図を作成できます(図9.17「リスク評価とCPFの散布図」)。