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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Séries chronologiques interrompues spatiales

Les séries chronologiques interrompues spatiales (Spatial ITS) étendent le devis classique des ITS aux contextes où les unités sont géoréférencées et où les résultats dans un lieu peuvent déborder sur ou être corrélés avec les résultats dans les localités voisines. Elles estiment l'effet causal d'une intervention discrète sur une série chronologique de résultats tout en modélisant explicitement l'autocorrélation géographique, ce qui évite des erreurs standard biaisées et permet de détecter les débordements spatiaux.

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Sources

  1. McDowall, D., McCleary, R., Meidinger, E. E., & Hay, R. A. (1980). Interrupted Time Series Analysis. Sage Publications. ISBN: 978-0803913950
  2. Lawson, A. B. (2018). Bayesian Disease Mapping: Hierarchical Modeling in Spatial Epidemiology (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1138575424

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Interrupted Time Series Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/spatial-interrupted-time-series

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ScholarGateSpatial Interrupted Time Series (Spatial Interrupted Time Series Analysis). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/causal-inference/spatial-interrupted-time-series · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026