ScholarGate
עוזר
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

הערכת מדיניות באמצעות סדרות עתיות מקוטעות

סדרות עתיות מקוטעות (ITS) להערכת מדיניות משתמשות בנתוני סדרות עתיות מצטברות הנאספות באופן שגרתי כדי להעריך את ההשפעה הסיבתית של שינוי מדיניות. מודל רגרסיה מקוטע מפצל את הסדרה בתאריך התערבות ידוע, ומעריך הן שינוי מיידי ברמה והן שינוי במגמה המיוחסים למדיניות — ללא צורך בקבוצת ביקורת אקראית.

פתיחה ב-MethodMindבקרובApply, compare, get guidance
Tools & resources
הורדת מצגת
Learn & explore
וידאובקרוב

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

מפת שיטות

סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.

מקורות

  1. 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
  2. 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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Interrupted Time Series Analysis for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/he/causal-inference/policy-evaluation-interrupted-time-series

איזו שיטה?

הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.

השוואה זה לצד זה

מאוזכר על ידי

ScholarGatePolicy Evaluation Interrupted Time Series (Interrupted Time Series Analysis for Policy Evaluation). אוחזר בתאריך 2026-06-17 מתוך https://scholargate.app/he/causal-inference/policy-evaluation-interrupted-time-series · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026