Para productos de ingeniería con variables de entrada inciertas y parámetros de distribución, se investigó una metodología de análisis de sensibilidad basada en muestreo para determinar eficientemente las influencias de estas incertidumbres. En el cálculo de los índices de sensibilidad, los grados no lineales de la función de rendimiento en los subintervalos se redujeron significativamente utilizando el método de segmentación integral de todo el dominio, mientras que la media y la varianza de la función de rendimiento se calcularon utilizando el método de transformación insaturado. En comparación con el método tradicional de simulación de Monte Carlo, el número de bucles y el número de muestras en cada bucle se redujeron utilizando la aproximación de multiplicación y los métodos de integración gaussiana. El algoritmo propuesto también redujo la complejidad de cálculo reutilizando los puntos de muestra en el cálculo de dos índices de sensibilidad para medir la influencia de las variables de entrada y sus parámetros de distribución. La precisión y eficiencia del algoritmo propuesto fueron verificadas con tres ejemplos numéricos y un ejemplo de ingeniería.