Simulation-assisted cross-sectional research
Simulation-assisted cross-sectional research combines the one-time, population-wide snapshot of a classic cross-sectional survey with computational simulation — such as agent-based modelling or Monte Carlo methods — to extend what can be inferred from data collected at a single point in time. Empirical cross-sectional data calibrate the simulation, which then explores counterfactuals, rare subgroups, or dynamic processes that the survey alone cannot reveal.
Изворни запис
Цитирани радови су копирани дословно из изворног записа методе. Из њих се не изводи верификација на нивоу тврдње.
- 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
Куроване тврдње
Тврдње су сачуване у регистру доказа, свака са својом проценом.
Овај приказ не измишља процену тврдње када регистар нема ниједну.
Сродне методе
Генерисано из графа метода и приказано као машински предложене везе — не изводи се тврдња доказа.