Simulation-assisted cross-sectional research
Simulation-assisted cross-sectional research combines the one-time, population-wide snapshot of a classic cross-sectional survey with computational simulation — such as agent-based modelling or Monte Carlo methods — to extend what can be inferred from data collected at a single point in time. Empirical cross-sectional data calibrate the simulation, which then explores counterfactuals, rare subgroups, or dynamic processes that the survey alone cannot reveal.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- 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
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.