Симуляционное кросс-секционное исследование
Симуляционное кросс-секционное исследование сочетает одномоментный снимок всей популяции, характерный для классического кросс-секционного обследования, с вычислительным моделированием — таким как агентное моделирование или методы Монте-Карло — чтобы расширить возможности выводов на основе данных, собранных в один момент времени. Эмпирические кросс-секционные данные калибруют симуляцию, которая затем исследует контрфактические сценарии, редкие подгруппы или динамические процессы, которые само по себе обследование выявить не может.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- 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
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Simulation-Assisted Cross-Sectional Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/research-design/simulation-assisted-cross-sectional-research
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Агентное моделирование (АМ)Имитационное моделирование↔ сравнить
- Метод Монте-КарлоПринятие решений↔ сравнить
- Опросные исследованияДизайн исследования↔ сравнить
Similar methods
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →