Simuleringsassisteret kausal-komparativ forskning
Simuleringsassisteret kausal-komparativ forskning er et hybrid observationsdesign, der kombinerer ex post facto-logikken fra kausal-komparative studier — hvor grupper, der adskiller sig på en naturligt forekommende variabel, sammenlignes — med beregningsmæssig simulering for at styrke kausal inferens, teste kontrafaktiske scenarier og vurdere robustheden af observerede gruppeforskelle. Ved at supplere sammenligninger fra den virkelige verden med simulerede scenarier kan forskere udforske kausale mekanismer, der ikke kan manipuleres eksperimentelt.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Metodekort
Nabolaget af beslægtede metoder — vælg en knude for at udforske.
Kilder
- Fraenkel, J. R., Wallen, N. E., & Hyun, H. H. (2019). How to Design and Evaluate Research in Education (10th ed.). McGraw-Hill. ISBN: 978-1260087352
- Banks, J., Carson, J. S., Nelson, B. L., & Nicol, D. M. (2010). Discrete-Event System Simulation (5th ed.). Prentice Hall. ISBN: 978-0136062127
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Simulation-Assisted Causal-Comparative Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/da/research-design/simulation-assisted-causal-comparative-research
Hvilken metode?
Stil denne metode ved siden af dens nærmeste slægtninge, og læs dem side om side — biblioteket lægger bøgerne på bordet; valget er dit.
- Agent-Based Modeling (ABM)Simulering↔ sammenlign
- Kausal-komparativ forskningForskningsdesign↔ sammenlign
- Monte Carlo-simuleringBeslutningstagning↔ sammenlign
- Propensity Score MatchingForskningsstatistik↔ sammenlign
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →