Politikevaluation mittels unterbrochener Zeitreihenanalyse
Die unterbrochene Zeitreihenanalyse (Interrupted Time Series, ITS) zur Politikevaluation verwendet routinemäßig erhobene aggregierte Zeitreihendaten, um den kausalen Effekt einer Politikänderung zu schätzen. Ein segmentiertes Regressionsmodell teilt die Reihe an einem bekannten Interventionsdatum auf und schätzt sowohl eine unmittelbare Niveauverschiebung als auch eine Trendänderung, die der Politik zuzuschreiben ist – ohne dass eine randomisierte Kontrollgruppe erforderlich ist.
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Quellen
- 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 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Interrupted Time Series Analysis for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/policy-evaluation-interrupted-time-series
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- Differenz-in-Differenzen (DiD)Ökonometrie↔ vergleichen
- Analyse von unterbrochenen Zeitreihen (Interrupted Time Series, ITS)Kausale Inferenz↔ vergleichen
- Politikevaluierung mittels Difference-in-DifferencesKausale Inferenz↔ vergleichen
- Synthetische Kontrollmethode (SCM)Kausale Inferenz↔ vergleichen
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