Kvantitativa data – objektivt beskrivbara, strukturerade data, vanligen i siffror eller kategorier, t.ex. ”57.6% av skåningar över 18 år dricker inte komjölk.” I riskanalys är försäkringsbolags riskkalkyler från historiska data, bra exempel. https://sv.wikipedia.org/wiki/Kvantitativ_forskning
Kvalitativa data – ofta subjektivt beskrivbara, ofta ostrukturerade data, vanligen från löpande text eller personliga uppskattningar, t.ex. användbarhet ”hur positivt upplevde du servicen från kundtjänst denna gång ”bra/mellan/dåligt”. ”Beskriv dessutom HUR du tror att den skulle kunnat vara bättre?” I riskanalys är förstagångsanalyser utan tillgång till historiska data, bra exempel. https://sv.wikipedia.org/wiki/Kvalitativ_forskning
Riskanalys – att systematiskt använda sig av tillgänglig information för att beskriva och beräkna risk i ett förlopp, som sedan används för att minimera att dess möjliga orsaker utlöser dess förutsebara konsekvenser/avvikelser/verkan, med hjälp av förebyggande/riskminskade åtgärder för varje möjlig orsak, samt beredskapsplaner för för att minimera konsekvenser/avvikelser/verkan OM trots alla riskminskande åtgärder det trots allt inträffar.
Bör – hur den studerade händelsen borde uppföra sig, målet med planen.
Är– hur det verkliga utfallet av den studerade händelsen blir över tiden. Ofta grunden för data i framtida reviderade analyser. Insamlade ÄR-data över tiden, gör att en förstagångsanalys kvalitativa subjektivt uppskattade data, kan ersättas med dessa kvantitativa, objektivt uppmätta data.
Avvikelse – skillnad mellan planerat BÖR-värde och verklighetens ÄR-värde, konsekvens eller verkan är en andra vanliga termer för detta.
Orsak – det som utlöser en händelse/avvikelse/konsekven, t.ex. tryck på knappen -> skickar e-mailet, eller jordfel -> kortslutning -> överhettning -> brand. Som brandexemplet visar kan det bli en kedja av orsak – avvikelse – orsak – avvikelse… I orsaksanalys börjar den ofta i slutet och arbetar sig bakåt mot grundorsaken (jordfelet) en bottom-up. I riskanalysen är däremot ofta top-down, där man arbetar sig nedåt i ”trädet” och utvecklar olika scenarier.
Orsaksanalys – utreder VAD som utlöser en avvikelse från planens Bör-värde, Kan man korrigera den försvinner avvikelsen.
Deduktion – logisk slutsats som dras utifrån bevisade data (axiom) i ett specifikt fall, för att sedan användas i det allmänna fallet. https://sv.wikipedia.org/wiki/Deduktion
Induktion – att härleda en slutsats från empiriska erfarenheter. Exempel sätta upp en hypotes som sedan kan testas mot aktuella data och experiment. https://sv.wikipedia.org/wiki/Induktion_(filosofi)
Risk – produkten av hur ofta en viss orsak i genomförandet av en plan utlöser en avvikelse och hur stor dess konsekvens då blir för målet/bör-värdet.
Förebyggande plan – Minskar risken att en viss orsak utlöser en avvikelse
Beredskapsplan – Minskar skadan, risken för att avvikelsen blir större än nödvändigt, när orsaken utlöst den.
Upptäckbarhet – Hur ska man veta när beredskapsplanen ska aktiveras? Vad ska användas som larm för upptäckten?
Larm – Det som är tänkt att aktivera beredskapsplanen. T.ex. röklarm används deduktivt för att upptäcka brand och påkalla uppmärksamhet för åtgärd (brandsläckning, utrymning, aktivering av brandkår)
Rationella metoder – Logiskt grundade, strukturerade och medvetna metoder.