Chuyển đến nội dungScholarGate
Thư việnThư viện của tôiBànReview StudioTrợ lý
Đăng nhập
Network Scale-Up Method/Bằng chứng
Hồ sơ bằng chứng phương pháp

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

Hồ sơ nguồn

Các trích dẫn được sao chép nguyên văn từ hồ sơ nguồn của phương pháp. Không có xác minh cấp độ yêu cầu nào được suy ra từ chúng.

Network Scale-Up Method for Estimating Migrant Population Size
Hồ sơ phương pháp phân loại · 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
Mở phương pháp đầy đủ

Các yêu cầu được tuyển chọn

Các yêu cầu được lưu trữ trong sổ cái bằng chứng, mỗi yêu cầu có đánh giá riêng.

Chưa có yêu cầu được tuyển chọn

Chế độ xem này không tạo ra đánh giá yêu cầu khi sổ cái không có.

Các phương pháp liên quan

Được tạo từ biểu đồ phương pháp và hiển thị dưới dạng các mối quan hệ được đề xuất bởi máy — không có yêu cầu bằng chứng nào được suy ra.

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.

Trạng thái bằng chứng

Sources recorded, not reviewed

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

Nguồn

2 trích dẫn đã ghi, được sao chép từ hồ sơ nguồn của phương pháp.

Hành động

Mở trang phương pháp
ScholarGate

Thư viện tham khảo về phương pháp nghiên cứu, đặt nội dung lên hàng đầu — mỗi phương pháp là gì, hoạt động ra sao và bắt nguồn từ đâu.

Dữ liệu mở (CC-BY)

Khám phá

  • Thư viện
  • Tìm phương pháp…
  • Duyệt theo lĩnh vực
  • Lĩnh vực
  • Hành trình
  • So sánh
  • Nên dùng phương pháp nào?

Tham khảo

  • Lĩnh vực
  • Bản đồ
  • Bảng thuật ngữ
  • Phương pháp luận
  • Triết học

Không gian làm việc

  • Thư viện của tôi
  • Bàn
  • Trò chuyện

Công ty

  • Giới thiệu
  • Bảng giá
  • Liên hệ
  • Đề xuất phương pháp

Các mục từ được biên soạn từ những nguồn đã công bố nhằm mục đích tham khảo. Việc kiểm chứng tính chính xác và mức độ phù hợp của bất kỳ thông tin nào cho mục đích sử dụng của bạn vẫn thuộc trách nhiệm của bạn.

© 2026 ScholarGate · Thư viện tham khảo về phương pháp nghiên cứu
  • Quyền riêng tư
  • Cookie
  • Điều khoản
  • Xóa tài khoản