Monte Carlo Analysis to Assess Research Competencies in Health Sciences
Abstract
Introduction: The study proposes and implements a quantitative model based on Monte Carlo simulation to evaluate research competencies in undergraduate thesis projects from the Health Sciences programs at the National Autonomous University of Honduras.
Objective: To present a conceptual and methodological framework for integrating Monte Carlo analysis into the assessment of research competencies in the context of health-related degree programs at the National Autonomous University of Honduras.
Methods: The research addresses the limitations of traditional methods, which present subjectivity, low reproducibility, and limited capacity to model multivariable complexity. The model was developed in four phases: definition of the variable system, collection of historical data (2018–2024), implementation of the Monte Carlo algorithm, and internal and external validation. Forty-eight projects selected through stratified sampling were analyzed, generating simulations with triangular distributions based on the empirical percentiles of nine competency dimensions.
Results: The results showed high statistical stability, with an average Investigative Competency Composite Index (ICCI) of 0.834 ± 0.041. Global sensitivity analysis revealed that problem formulation, methodological design, and statistical analysis accounted for 67.8% of total variance, confirming their decisive role in research quality. Internal validation showed excellent agreement (ICC = 0.91), while external validation reached an MSE of 2.73 and an ICC of 0.87. The model demonstrated robustness across conservative, optimistic, and maximum-uncertainty probabilistic scenarios (variation <3%).
Conclusions: The findings show that Monte Carlo analysis is an objective, reproducible, and highly diagnostic tool for evaluating research competencies, providing UNAH with a solid methodological foundation for curricular improvement and the strengthening of scientific policy.
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