Simulation-assisted confirmatory research
Simulation-assisted confirmatory research integrates computational simulation — most commonly Monte Carlo methods — into a hypothesis-driven, confirmatory study design. Before or alongside empirical data collection, the researcher runs simulated data under specified model assumptions to establish expected parameter distributions, verify statistical power, and anticipate the behavior of the chosen analysis. The empirical findings are then evaluated against those simulation-derived benchmarks, strengthening the evidential value of confirmatory conclusions.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- 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. · URL
- 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
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.