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Ricerca Confermativa Assistita da Simulazione

La ricerca confermativa assistita da simulazione integra la simulazione computazionale — più comunemente metodi Monte Carlo — in un disegno di studio confermativo guidato da ipotesi. Prima o contestualmente alla raccolta di dati empirici, il ricercatore esegue simulazioni di dati sotto specifiche assunzioni del modello per stabilire le distribuzioni attese dei parametri, verificare la potenza statistica e anticipare il comportamento dell'analisi scelta. I risultati empirici vengono quindi valutati rispetto a questi benchmark derivati dalla simulazione, rafforzando il valore probatorio delle conclusioni confermative.

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Fonti

  1. 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. link
  2. 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

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Simulation-Assisted Confirmatory Research. ScholarGate. https://scholargate.app/it/research-design/simulation-assisted-confirmatory-research

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ScholarGateSimulation-assisted confirmatory research (Simulation-Assisted Confirmatory Research). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/research-design/simulation-assisted-confirmatory-research · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026