Séries chronologiques interrompues avec données de panel
Les séries chronologiques interrompues avec données de panel (ITS de panel) sont une méthode quasi-expérimentale qui estime l'effet causal d'une intervention en utilisant des observations répétées de plusieurs unités au fil du temps. En exploitant la variation entre les unités et les périodes, elles offrent une identification causale plus solide que l'ITS à unité unique, détectant les changements de niveau et de pente de la trajectoire du résultat immédiatement après une intervention clairement datée.
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Sources
- 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
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Panel Data Interrupted Time Series Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/panel-data-interrupted-time-series
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- Analyse de séries chronologiques interrompues (ITS)Inférence causale↔ comparer
- Différence-en-différences sur données de panel (Panel DiD / TWFE)Inférence causale↔ comparer
- Modèle à effets fixes pour données de panelÉconométrie↔ comparer
- Méthode du Contrôle Synthétique (MCS)Inférence causale↔ comparer
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