Simulointitutkimuksia

Simulointitutkimuksia ovat tutkimuksia, joissa tutkija käyttää matemaattisia malleja ja tietokoneita luodakseen keinotekoista dataa tutkimusilmiöiden havainnointia varten. Tavoitteena on ymmärtää tilastollisten menetelmien ominaisuuksia, suunnitella tutkimuksia tai vertailla menetelmiä ilman kerättyä kokeellista dataa. Niitä sovelletaan erityisesti tilastotieteessä, biotieteissä ja suunnittelun arvioinnissa, kun todellista dataa on rajoitetusti.

Yleisimmät menetelmät ovat Monte Carlo -simulointi, jossa toistuvilla satunnaisn=sysäteillä generoidaan suuri määrä dataa; bootstrapping (resampling) sekä erilaiset Bayesian- tai frekvenssiajatteluun perustuvat lähestymistavat. Prosessi etenee usein määrittelemällä data-generointiprosessi (malli, parametrit, virheet), suorittamalla useita simulaatioita ja tiivistämällä tulokset tilastollisesti (esimerkiksi estimaatit, harha, varianssi, kattavuus).

Käyttökohteita ovat tutkimusdesignien suunnittelu (näytteenotto ja valintojen vaikutukset), menetelmien vertailu erilaisten skenaarioiden alla sekä robustisuus- ja herkkyysanalyysit. Rajoituksina ovat mallien ja parametrien oletuksiin sitoutuminen sekä simuloinnin ei-korvaava luonne oikealle datalle; lisäksi laskennallinen kuorma voi olla merkittävä.

Yhteenvetona simulointitutkimukset tarjoavat tärkeän tavan testata ja kehittää tilastollisia menetelmiä sekä suunnitella tehokkaampia tutkimuksia silloin, kun todellinen data on rajallinen tai kalliisti saatavilla.