Simulatie-ondersteund cross-sectioneel onderzoek
Simulatie-ondersteund cross-sectioneel onderzoek combineert de eenmalige, populatiebrede momentopname van een klassieke cross-sectionele enquête met computationele simulatie — zoals agent-gebaseerde modellering of Monte Carlo-methoden — om de gevolgtrekkingen uit gegevens die op één enkel tijdstip zijn verzameld, uit te breiden. Empirische cross-sectionele gegevens kalibreren de simulatie, die vervolgens contrafactuele scenario's, zeldzame subgroepen of dynamische processen onderzoekt die de enquête alleen niet kan onthullen.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Methodenkaart
De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.
Bronnen
- 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
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Simulation-Assisted Cross-Sectional Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/research-design/simulation-assisted-cross-sectional-research
Welke methode?
Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.
- Agent-Based Modeling (ABM)Simulatie↔ vergelijken
- Monte Carlo SimulatieBesluitvorming↔ vergelijken
- OnderzoeksopzetOnderzoeksontwerp↔ vergelijken
Similar methods
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →