Prejsť na obsahScholarGate
KnižnicaMoja knižnicaStôlReview StudioAsistent
Prihlásiť sa
Network Scale-Up Method/Dôkaz
Záznam dôkazov metódy

Network Scale-Up Method

The network scale-up method (NSUM) estimates the size of a hidden population — such as undocumented migrants or members of a stigmatized group — by asking ordinary people in a general survey how many members of that population they personally know. Developed by Killworth, McCarty, Bernard, and colleagues and formalized in their 1998 Evaluation Review paper, it rests on a simple bookkeeping idea: if you know roughly how many people each respondent knows in total, and you observe how many of those acquaintances belong to the hidden group, you can scale that fraction up to the whole society. The trick to recovering the total acquaintance count is to ask about several groups whose sizes are already known — people named Michael, nurses, women who gave birth last year — and use the responses to calibrate each respondent's personal-network size. Bernard and colleagues' 2010 review brought the method into mainstream public-health surveillance and emphasized two crucial corrections: transmission bias, because people often do not know which of their acquaintances belong to a hidden group, and barrier effects, because the hidden group may be socially clustered away from typical respondents. For migration research NSUM is attractive precisely because it never requires contacting migrants directly; it infers their numbers from the social fabric of the wider population.

Sources recorded, not reviewed

Zdrojový záznam

Citácie skopírované doslovne zo zdrojového záznamu metódy. Nevyplýva z nich žiadne overenie na úrovni tvrdenia.

Network Scale-Up Method for Estimating Migrant Population Size
Taxonomický záznam metódy · process-pipeline / migration-studies
  • Bernard, H. R., Hallett, T., Iovita, A., Johnsen, E. C., Lyerla, R., McCarty, C., Mahy, M., Salganik, M. J., & Stroup, S. (2010). Counting Hard-to-Count Populations: The Network Scale-Up Method for Public Health. Sexually Transmitted Infections, 86(Suppl 2), ii11-ii15. · DOI 10.1136/sti.2010.044446
  • Killworth, P. D., McCarty, C., Bernard, H. R., Shelley, G. A., & Johnsen, E. C. (1998). Estimation of Seroprevalence, Rape, and Homelessness in the United States Using a Social Network Approach. Evaluation Review, 22(2), 289-308. · DOI 10.1177/0193841X9802200205
Otvoriť celú metódu

Spracované tvrdenia

Tvrdenia uložené v registri dôkazov, každé s vlastným hodnotením.

Zatiaľ žiadne spracované tvrdenia

Tento pohľad nevymýšľa hodnotenie tvrdenia, ak register žiadne nemá.

Súvisiace metódy

Vygenerované z grafu metód a zobrazené ako vzťahy navrhnuté strojom – nevyplýva z nich žiadne tvrdenie o dôkaze.

Same method familyMigrant Stock Estimationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketMultiplicity Sampling of Migrant Stockmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketTime-Location Samplingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

Stav dôkazu

Sources recorded, not reviewed

Bibliographic sources are present. Claim-level evidence review has not been performed.

Zdroje

2 zaznamenaných citácií, skopírovaných zo zdrojového záznamu metódy.

Akcie

Otvoriť stránku metódy
ScholarGate

Referenčná knižnica výskumných metód, v ktorej je obsah na prvom mieste — čo každá metóda je, ako funguje a odkiaľ pochádza.

Otvorené dáta (CC-BY)

Objavovať

  • Knižnica
  • Hľadať metódy…
  • Prehliadať podľa odborov
  • Odbory
  • Cesta
  • Porovnať
  • Ktorá metóda?

Referencie

  • Odbory
  • Atlas
  • Slovník pojmov
  • Metodológia
  • Filozofia

Pracovný priestor

  • Moja knižnica
  • Stôl
  • Chat

Spoločnosť

  • O knižnici
  • Cenník
  • Kontakt
  • Navrhnúť metódu

Záznamy sú zostavené z publikovaných zdrojov a slúžia na referenčné účely. Overenie správnosti a vhodnosti akýchkoľvek informácií pre vaše vlastné použitie zostáva vašou zodpovednosťou.

© 2026 ScholarGate · Referenčná knižnica výskumných metód
  • Súkromie
  • Súbory cookie
Podmienky
  • Odstrániť účet