Simuleringsassisteret tværsnitsforskning
Simuleringsassisteret tværsnitsforskning kombinerer øjebliksbilledet af en klassisk tværsnitsundersøgelse, der indsamles på ét tidspunkt fra en hel population, med beregningsmæssig simulering — såsom agentbaseret modellering eller Monte Carlo-metoder — for at udvide, hvad der kan udledes af data indsamlet på et enkelt tidspunkt. Empiriske tværsnitsdata kalibrerer simuleringen, som derefter udforsker kontrafaktiske scenarier, sjældne undergrupper eller dynamiske processer, som undersøgelsen alene ikke kan afsløre.
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
- Pearce, N. (2012). Classification of epidemiological study designs. International Journal of Epidemiology, 41(2), 393–397. DOI: 10.1093/ije/dys049 ↗
- Sterman, J. D. (2000). Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. McGraw-Hill. ISBN: 978-0072389159
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Simulation-Assisted Cross-Sectional Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/da/research-design/simulation-assisted-cross-sectional-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
- Monte Carlo-simuleringBeslutningstagning↔ sammenlign
- SurveyforskningForskningsdesign↔ sammenlign
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →