Pesquisa Causal-Comparativa Assistida por Simulação
A pesquisa causal-comparativa assistida por simulação é um delineamento observacional híbrido que combina a lógica ex post facto dos estudos causais-comparativos — comparando grupos que diferem em uma variável natural — com simulação computacional para fortalecer a inferência causal, testar contrafatuais e avaliar a robustez das diferenças observadas entre grupos. Ao aumentar as comparações do mundo real com cenários simulados, os pesquisadores podem explorar mecanismos causais que não podem ser manipulados experimentalmente.
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Fontes
- 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
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Simulation-Assisted Causal-Comparative Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/research-design/simulation-assisted-causal-comparative-research
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- Modelagem Baseada em Agentes (ABM)Simulação↔ comparar
- Pesquisa Causal-ComparativaDelineamento de pesquisa↔ comparar
- Simulação de Monte CarloTomada de decisão↔ comparar
- Propensity Score MatchingEstatística para pesquisa↔ comparar
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