Metoda odchyleń w analizie ekonomicznej skupia się na ustaleniu różnic między rzeczywistymi wielkościami a wielkościami wzorcowymi, co pozwala na ocenę efektywności działań gospodarczych oraz identyfikację obszarów wymagających poprawy. Przykładowo, w przedsiębiorstwie produkcyjnym porównanie rzeczywistej produkcji z planowaną wielkością produkcji umożliwia szybką identyfikację problemów, takich jak niska wydajność maszyn czy nieoptymalne wykorzystanie zasobów. Metoda ta jest zgodna z praktykami stosowanymi w systemach zarządzania jakością, gdzie analiza odchyleń jest niezbędna do ciągłego doskonalenia procesów. Warto również zwrócić uwagę na to, że analiza odchyleń jest fundamentem budżetowania, pozwala na szybką reakcję na nieprzewidziane okoliczności oraz wprowadzenie niezbędnych korekt w strategii rozwoju.
Analiza odchyleń w ekonomii nie polega na porównywaniu wielkości analizowanego zjawiska z wielkościami określonymi w planie, gdyż takie podejście ogranicza się jedynie do ewaluacji zgodności z wcześniej ustalonymi celami, co może prowadzić do zniekształcenia rzeczywistego obrazu sytuacji. Ustalenie różnic między analizowanym zjawiskiem a wielkością wzorcową jest kluczowe, ponieważ wzorce powinny być oparte na najlepszych praktykach branżowych, a nie wyłącznie na planach. Z kolei porównywanie analizowanego zjawiska z wielkościami realizowanymi przez inne branże, mimo że może dostarczyć ciekawych informacji o położeniu na rynku, nie jest istotne dla wewnętrznego procesu analizy efektywności. Ponadto ustalenie wpływu różnych czynników na badane zjawisko, choć istotne w badaniach przyczynowo-skutkowych, nie odnosi się bezpośrednio do metody odchyleń, która powinna koncentrować się na konkretnych różnicach w wynikach. Kluczowym błędem myślowym, który prowadzi do błędnych odpowiedzi, jest mylenie analizy porównawczej z analizą przyczynowo-skutkową oraz nieodpowiednie zrozumienie celów analizy odchyleń, która ma na celu nie tylko ocenę, ale także umożliwienie podejmowania świadomych decyzji na podstawie rzetelnych danych.