Serie Storiche Interrotte Dinamiche
Le Serie Storiche Interrotte Dinamiche (Dynamic ITS) estendono il disegno standard ITS consentendo agli effetti dell'intervento di accumularsi, decadere o spostarsi nel tempo su più ritardi temporali, piuttosto che assumere un singolo cambiamento istantaneo di livello. Stima come l'impatto di un intervento si evolve nel corso dei periodi di tempo, rendendolo particolarmente adatto alla sanità pubblica, alla ricerca sui servizi sanitari e alla valutazione delle politiche, dove gli effetti si accumulano gradualmente o svaniscono dopo l'impatto iniziale.
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Fonti
- 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 ↗
- Wagner, A. K., Soumerai, S. B., Zhang, F., & Ross-Degnan, D. (2002). Segmented regression analysis of interrupted time series studies in medication use research. Journal of Clinical Pharmacy and Therapeutics, 27(4), 299-309. DOI: 10.1046/j.1365-2710.2002.00430.x ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Interrupted Time Series Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/dynamic-interrupted-time-series
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- Difference-in-Differences (Diff-in-Diff)Econometria↔ confronta
- Dynamic Difference-in-DifferencesInferenza causale↔ confronta
- Analisi delle Serie Storiche Interrotte (ITS)Inferenza causale↔ confronta
- Panel Event StudyInferenza causale↔ confronta
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