Esistono tre generiche fonti di incertezza in entrambe le analisi dei rischi proposti:
• l’incertezza dovuta al modello;
• l’incertezza dovuta ai dati;
• l’incertezza dovuta alla qualità generale dell’analisi.
• L’incertezza sulla modellazione è legata alla debolezza, alle semplificazioni e alle forzature intrinseche e rappresenta una misura del grado con cui il modello fallisce nella rappresentazione esatta della realtà.
• L’incertezza nei parametri di input al modello, quali schede di rilevazioni delle informazioni o check list di controllo, è dovuta alla incompletezza dei dati disponibili, ad errori nella compilazione, o a lacune di conoscenze degli operatori.
• L’incertezza derivante dalla qualità dell’analisi generale coinvolge due aspetti dell’analisi che sono la completezza e l’esaustività con la quale vengono considerate tutte le possibili cause e pericoli.
Innanzitutto non è possibile per colui che effettua la “valutazione”, considerare tutti i possibili eventi.
• l’incertezza dovuta al modello;
• l’incertezza dovuta ai dati;
• l’incertezza dovuta alla qualità generale dell’analisi.
• L’incertezza sulla modellazione è legata alla debolezza, alle semplificazioni e alle forzature intrinseche e rappresenta una misura del grado con cui il modello fallisce nella rappresentazione esatta della realtà.
• L’incertezza nei parametri di input al modello, quali schede di rilevazioni delle informazioni o check list di controllo, è dovuta alla incompletezza dei dati disponibili, ad errori nella compilazione, o a lacune di conoscenze degli operatori.
• L’incertezza derivante dalla qualità dell’analisi generale coinvolge due aspetti dell’analisi che sono la completezza e l’esaustività con la quale vengono considerate tutte le possibili cause e pericoli.
Innanzitutto non è possibile per colui che effettua la “valutazione”, considerare tutti i possibili eventi.
Inoltre, dal notevole numero di eventi che si riescono comunque ad identificare, l’analista è chiamato a individuarne un set rappresentativo per la prosecuzione della valutazione che è impossibile e troppo onerosa da effettuare sull’intero set di “scenari” possibili. In questo caso l’incertezza sulla valutazione effettuata scaturisce dal contributo di rischio (ignorato) dovuto agli eventi esclusi.
Finora la maggior attenzione è stata riservata all’incertezza sui dati piuttosto che sulla qualità dei modelli o delle stime, in quanto sono disponibili metodologie matematiche collaudate per l’analisi quantitativa di queste incertezze.
Finora la maggior attenzione è stata riservata all’incertezza sui dati piuttosto che sulla qualità dei modelli o delle stime, in quanto sono disponibili metodologie matematiche collaudate per l’analisi quantitativa di queste incertezze.
Per avere un controllo dell’incertezza relativa ai modelli e della qualità delle stime, in assenza di metodologie quantitative, si ricorre a studi di sensitività o al controllo di qualità nell’applicazione delle tecniche di analisi (adottando ad esempio metodiche standardizzate).
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