Investigación Causal-Comparativa Asistida por Simulación
La investigación causal-comparativa asistida por simulación es un diseño observacional híbrido que combina la lógica ex post facto de los estudios causales-comparativos —comparar grupos que difieren en una variable que ocurre naturalmente— con la simulación computacional para fortalecer la inferencia causal, probar contrafactuales y evaluar la robustez de las diferencias grupales observadas. Al aumentar las comparaciones del mundo real con escenarios simulados, los investigadores pueden explorar mecanismos causales que no pueden ser manipulados experimentalmente.
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Fuentes
- 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
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Simulation-Assisted Causal-Comparative Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/es/research-design/simulation-assisted-causal-comparative-research
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- Modelado Basado en Agentes (MBA)Simulación↔ comparar
- Investigación Causal-ComparativaDiseño de investigación↔ comparar
- Simulación de Monte CarloToma de decisiones↔ comparar
- Emparejamiento por Puntuación de PropensiónEstadística para la investigación↔ comparar
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