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In der Auswahl:Monte Carlo Forecasting Intervention Mapping Current Reality Tree Causal Factor Analysis

Kriterium	Delivery Monte Carlo Forecasting	Systems Thinking Intervention Mapping	Systems Thinking Current Reality Tree	Operations Causal Factor Analysis
Zweckunterschiedlich	Wenn Liefertermine unsicher sind und Einzel-Schätzungen zu viel Sicherheit vortäuschen, zeigt Monte Carlo Forecasting die Bandbreite plausibler Enddaten. Historische Flussdaten werden so nutzbar, dass Risiko, Wahrscheinlichkeit und Erwartungswert sauber auseinanderhalten bleiben.	Intervention Mapping übersetzt einen Veränderungsbedarf in ein geplantes, evaluierbares Programm. Die Methode verbindet Zielgruppe, Determinanten, Maßnahmen und Messung zu einer nachvollziehbaren Kette.	Ein Current Reality Tree verdichtet viele Symptome zu wenigen ursächlichen Ketten. Die Methode macht sichtbar, welche Kernprobleme mehrere negative Effekte gleichzeitig antreiben.	Bei einem Ereignis mit kompliziertem Verlauf zerlegt die Methode die wirkenden Faktoren entlang der Zeit. Sie zeigt, wie Bedingungen, Entscheidungen und Reaktionen zusammen einen Verlauf erzeugen.
Komplexitätidentisch	Hoch	Hoch	Hoch	Hoch
Zeitunterschiedlich	30-90 min Setup, danach laufend	1-5 Tage	2-6 h	2-6 h
Teilnehmendeunterschiedlich	1-8	4-12	3-8	3-10
Formatunterschiedlich	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop	Workshop + Async
Outputunterschiedlich	Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication	Logic Model, Change Objectives, Intervention Components, Evaluation Plan	Current Reality Tree, Core Problems, Intervention Ideas	Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions
Tagskeine Überschneidung	PrognoseFlowDelivery	VeränderungSystemdenkenFähigkeit	SystemdenkenUrsachenanalyseRahmenbedingungenKausalität	KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste

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