Series de Tiempo Interrumpidas con Datos de Panel
Las Series de Tiempo Interrumpidas con Datos de Panel (panel ITS) son un método cuasi-experimental que estima el efecto causal de una intervención utilizando observaciones repetidas de múltiples unidades a lo largo del tiempo. Al explotar la variación tanto entre unidades como entre períodos de tiempo, proporciona una identificación causal más sólida que las ITS de una sola unidad, detectando cambios en el nivel y la pendiente de la trayectoria del resultado inmediatamente después de una intervención claramente fechada.
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Fuentes
- Lopez Bernal, J., 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 ↗
- Shadish, W. R., Cook, T. D., & Campbell, D. T. (2002). Experimental and Quasi-Experimental Designs for Generalized Causal Inference. Houghton Mifflin. ISBN: 978-0395615560
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Panel Data Interrupted Time Series Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/panel-data-interrupted-time-series
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- Diferencia en Diferencias (Diff-in-Diff)Econometría↔ comparar
- Análisis de Series Temporales Interrumpidas (ITS)Inferencia causal↔ comparar
- Diferencias en Diferencias con Datos de Panel (Panel DiD / TWFE)Inferencia causal↔ comparar
- Modelo de Efectos Fijos para Datos de PanelEconometría↔ comparar
- Método de Control Sintético (SCM)Inferencia causal↔ comparar
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