就不需要采用其他因素来解释这个事物。也就是说，事物的属性或行为状态与其所处的环境无关，即在解析式思维中，事物是独立于环境的。
解析式思维认为整体的改善来自于局部的改善
按照解析式思维，那些被分解开的元素通过预先设定的功能对整体起作用，如果整体出了问题，那么一定是某个或某些元素出了问题;同样，只要各个元素的性能得到优化，则整体的性能也将会得到改善。
解析式思维方式在研发团队绩效管理中存在的问题
运用解析式思维方式进行研发团队的绩效管理，管理者往往将改善绩效的重点放在人的方面，放在出现问题的局部方面。他们认为人是绩效的决定性因素，只要人的问题解决了，就会得到期望的绩效。同样，只要各个部分(人)的绩效提高了，整体的绩效也就会提高。然而，这种基于解析式思维方式的研发团队绩效管理将存在以下两大问题。
1、 试图通过改善团队成员的行为而改善团队绩效
团队的绩效可以简单地用下式表示：V=f (x，y)
式中：V为团队的绩效;
X={x1 ，x 2 ，… x m}为团队成员的可控因素;
Y={y1 ，y2 ，… y n }为团队成员的不可控因素。
在式中，对于Y= {y1 ，y2 ，… y n }来说，n的个数不可预知(这是Hebert A.simen关于决策性为有限理性学说的基本根据之一)，又y i(i=1，2，… n )出现具有偶然性(即它们发生的概率难以预测，任意yi与yj (i≠j) 之间并非相互独立)。由于x、y不可能处于绝对的稳定状态，因此，V与期望的结果相比将出现一定的偏差。这些偏差可以分为两类：一类是由团队系统中固有的、无数个不可知的因素造成的偏差，我们可以称之为共同因偏差(common cause variation);另一类是由明确的、可知的特殊因素造成的偏差，我们可以称之为特殊因偏差(special cause variation)。
由于研发团队工作具有独特性和独创性，不仅在实现其目标的过程中将碰到许多难以预料的障碍因素，而且研发团队的目标本身就难以预先设定。研发团队绩效的偏差多呈现为共同因偏差，它们是由研发团队的特点决定的，团队成员难以控制，因此，研发团队绩效管理的重点应放在解决或减少这些共同因偏差上(系统上)。
基于这些假设，管理者将团队作为一部机器看待，知识工作者作为该机器的零件，管理的重点在于提高其能力、敬业精神等，以使他们能够更好地实现其功能。在团队运行的过程中，知识工作者只有功能性而没有个人的价值观，只有在对团队绩效进行评价、对团队成员“论功行赏”时，管理者才会考虑他们作为“人”的不同需求，以便采取不同的激励措施。换言之，在团队运作过程中，知识员工的工作被“非人格化”了，管理者采取的激励措施也只是为了维护团队机器顺利运转所必要的“能源”、“润滑剂”等。
2、 试图通过改善局部绩效而改善团队的整体绩效
解析式思维是基于简化论基础之上的，它将一个整体分解成若干局部后，便着眼于这些局部的改善，并试图通过局部绩效的改善达到改善团队整体绩效的目的。我们认为，这种思维方式将会使管理者在进行研发团队绩效管理时陷入“成本世界”而不能达到改善团队整体绩效的目的。所谓“成本世界”，是指假设团队任务可以分解成若干项活动来完成，则任何局部活动成本的降低，将导致团队任务成本的降低：换句话说，整体绩效的改善来自于局部绩效的改善。