Simulation-assisted confirmatory research
Simulation-assisted confirmatory research integrates computational simulation — most commonly Monte Carlo methods — into a hypothesis-driven, confirmatory study design. Before or alongside empirical data collection, the researcher runs simulated data under specified model assumptions to establish expected parameter distributions, verify statistical power, and anticipate the behavior of the chosen analysis. The empirical findings are then evaluated against those simulation-derived benchmarks, strengthening the evidential value of confirmatory conclusions.
Изходен запис
Цитиранията са копирани дословно от изходния запис на метода. Те не предполагат проверка на ниво твърдение.
- Morey, R. D., Chambers, C. D., Aitken, M. R. F., Harris, C. R., Hoekstra, R., Lakens, D., Lewandowsky, S., Morey, C. C., Newman, D. P., Schonbrodt, F. D., Vanpaemel, W., Wagenmakers, E. J., & Zwaan, R. A. (2022). The Peer Reviewers' Openness Initiative: Incentivising open research practices through peer review. Royal Society Open Science, 3(1), 150547. · URL
- Morris, T. P., White, I. R., & Crowther, M. J. (2019). Using simulation studies to evaluate statistical methods. Statistics in Medicine, 38(11), 2074–2102. · DOI 10.1002/sim.8086
Подбрани твърдения
Твърденията са запазени в регистъра на доказателствата, всяко със собствена оценка.
Този изглед не измисля оценка на твърдение, когато регистърът няма такава.
Свързани методи
Генерирани от графа на методите и показани като предложени от машината връзки — не се предполага твърдение за доказателство.