

"Mit einer Wahrscheinlichkeit von 25% wird es morgen regnen" – bei Prognosen ist es üblich, die Eintrittswahrscheinlichkeit mitaufzuführen. Um Ihre Aufwände möglichst präzise und glaubwürdig angeben zu können, sollten auch Sie ermitteln, wie wahrscheinlich das Eintreten eines möglichen Szenarios ist. Karsten Lüth zeigt Ihnen im abschließenden Teil seiner Empfehlungen zur Aufwandsschätzung, wie Sie das mithilfe einfacher Formeln aus der Statistik berechnen und auswerten.
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"Mit einer Wahrscheinlichkeit von 25% wird es morgen regnen" – bei Prognosen ist es üblich, die Eintrittswahrscheinlichkeit mitaufzuführen. Um Ihre Aufwände möglichst präzise und glaubwürdig angeben zu können, sollten auch Sie ermitteln, wie wahrscheinlich das Eintreten eines möglichen Szenarios ist. Karsten Lüth zeigt Ihnen im abschließenden Teil seiner Empfehlungen zur Aufwandsschätzung, wie Sie das mithilfe einfacher Formeln aus der Statistik berechnen und auswerten.
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Wenn Sie die Aufwände in Ihrem Projekt abschätzen, stellen Sie sozusagen Prognosen auf. Zu einer Prognose gehört neben dem erwarteten Ergebnis für gewöhnlich auch die Angabe der Eintrittswahrscheinlichkeit: Das Wetteramt gibt nicht einfach an, ob es morgen regnet wird oder nicht, sondern mit welcher Wahrscheinlichkeit es morgen regnen wird.
Bezogen auf Aufwandsabschätzung bedeutet das folgendes: Nehmen wir an, Ihr Projekt besteht aus zwanzig gleich großen Arbeitspaketen und ihr Team hat im Team Estimation Game für jedes Aufgabenpaket zwei Personenmonate Arbeit abgeschätzt. Welche Erwartung haben Sie bezüglich der Genauigkeit der Prognose? Wie viele Arbeitspakete dürfen drei oder mehr Personenmonate dauern, ohne dass Sie an den (Vorhersage-)Fähigkeiten Ihres Teams zweifeln? Erwarten Sie, dass alle Arbeitspakete in zwei Personenmonaten oder weniger abgeschlossen sind oder sind Sie selbst dann zufrieden, wenn Ihr Team für jedes Arbeitspaket vier Personenmonate benötigt? Wie können Sie feststellen, ob sich Ihre Erwartung bezüglich der Genauigkeit mit der Vorstellung Ihres Teams deckt?
Im zweiten Teil der Artikelreihe haben Sie Methoden kennengelernt, mit denen Sie Aufwände abschätzen. Mithilfe dieser Methoden ermitteln Sie den zu erwartenden Aufwand. Diese Bezeichnung ist aber irreführend, denn dass dieser Wert exakt dem tatsächlichen Aufwand entspricht, ist so gut wie unmöglich. Fast immer werden Zeit- und / oder Kostenrahmen über- oder unterschritten. Was Sie zusätzlich benötigen, ist eine Angabe, mit welcher Wahrscheinlichkeit und in welcher Größenordnung der Aufwand vom erwarteten Wert abweichen wird.
Dass ein Arbeitspaket vor der erwarteten Zeit fertig wird, bereitet in der Praxis selten Probleme. Stattdessen lautet die Frage: Wieviel Puffer sollte ich für die Arbeitspakete und für das gesamte Projekt kalkulieren, damit die Planung realistisch ist?
In der Statistik wird hierfür die Standardabweichung verwendet. Die Standardabweichung (s) ist ein Maß dafür, wie sehr die Werte vom Mittelwert (M) abweichen.
Beispiel: Sie verwenden T-Shirt Größen (S, M, L, XL) für die Abschätzung von Arbeitspaketen. In der Vergangenheit hat die Durchführung von Arbeitspaketen der Größe "L" im Durchschnitt 20 Arbeitstage gedauert (M = 20 AT). Ca. 70% aller "L"-Arbeitspakete sind in weniger als 25 Arbeitstagen fertig geworden. Dann ist die Standardabweichung für diesen Fall ca. 5 Tage (s = 5 T).
Je größer die Standardabweichung ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Arbeitspakete mehr oder weniger Zeit brauchen als der eigentlich erwartete Wert. In diesem abschließenden Teil erfahren Sie, wie Sie die Standardabweichung berechnen, was Sie aus dem berechneten Wert schließen können und welche Auswirkungen es auf Ihre Abschätzungen hat.
Vorsicht!
Die Genauigkeit von Prognosen und die Berechnung von Fehlergrenzen ist eine komplizierte Wissenschaft. In der (Projektmanagement-)Praxis reichen allerdings die einfachsten Formeln aus der Statistik aus – die Einzigartigkeit von Projekten verhindert genaue Ergebnisse.
Am einfachsten lässt sich die Standardabweichung für das Zwei-Punkt-Verfahren und die PERT Drei-Punkt-Abschätzung berechnen. Zur Erinnerung: Im Zwei-Punkt Verfahren ermitteln Sie einen pessimistischen Worst-Case Wert p und einen optimistischen Best-Case Wert o. Der Erwartungswert für die Abschätzung ist dann: E = (p+o)/2. Bei der (PERT) Drei-Punkt-Abschätzung berechnen Sie zusätzlich den wahrscheinlichsten (Most-Likely) Wert m. Das erwartete Ergebnis ist dann: E = (p+4m+o)/6.
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