Series de Tiempo Interrumpidas para Evaluación de Políticas
La serie de tiempo interrumpidas (ITS, por sus siglas en inglés) para la evaluación de políticas utiliza datos de series de tiempo agregadas recopilados de forma rutinaria para estimar el impacto causal de un cambio de política. Un modelo de regresión segmentada divide la serie en una fecha de intervención conocida, estimando tanto un cambio de nivel inmediato como un cambio en la tendencia atribuible a la política, sin requerir un grupo de control aleatorizado.
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Fuentes
- 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 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Interrupted Time Series Analysis for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/policy-evaluation-interrupted-time-series
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- Diferencia en Diferencias (Diff-in-Diff)Econometría↔ comparar
- Análisis de Series Temporales Interrumpidas (ITS)Inferencia causal↔ comparar
- Evaluación de Políticas Diferencias en DiferenciasInferencia causal↔ comparar
- Método de Control Sintético (SCM)Inferencia causal↔ comparar
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