ScholarGate
المساعد
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

تقييم السياسات باستخدام السلاسل الزمنية المتقطعة

تستخدم السلاسل الزمنية المتقطعة (ITS) لتقييم السياسات بيانات مجمعة مجمعة تُجمع بشكل روتيني لتقدير التأثير السببي لتغيير السياسة. يقسم نموذج الانحدار المجزأ السلسلة عند تاريخ تدخل معروف، ويقدر كلاً من التحول الفوري في المستوى وتغيير في الاتجاه يُعزى إلى السياسة - دون الحاجة إلى مجموعة تحكم عشوائية.

افتح في MethodMindقريبًاApply, compare, get guidance
Tools & resources
تنزيل الشرائح
Learn & explore
فيديوقريبًا

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

خريطة المناهج

محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.

المصادر

  1. Bernal, J. L., Cummins, S., & Gasparrini, A. (2017). Interrupted time series regression for the evaluation of public health interventions: a tutorial. International Journal of Epidemiology, 46(1), 348-355. DOI: 10.1093/ije/dyw098
  2. Box, G. E. P., & Tiao, G. C. (1975). Intervention Analysis with Applications to Economic and Environmental Problems. Journal of the American Statistical Association, 70(349), 70-79. DOI: 10.1080/01621459.1975.10480264

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Interrupted Time Series Analysis for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/causal-inference/policy-evaluation-interrupted-time-series

أيُّ منهج؟

ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.

قارن جنباً إلى جنب

يُستشهد بها في

ScholarGatePolicy Evaluation Interrupted Time Series (Interrupted Time Series Analysis for Policy Evaluation). استُرجع بتاريخ 2026-06-17 من https://scholargate.app/ar/causal-inference/policy-evaluation-interrupted-time-series · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026