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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Interrupted Time Series ad Effetto Trattamento Eterogeneo (HTE-ITS)

L'Interrupted Time Series ad Effetto Trattamento Eterogeneo (HTE-ITS) estende il disegno standard ITS per rilevare se l'effetto di un intervento su una serie temporale differisce sistematicamente tra sottogruppi o in risposta a moderatori a livello di unità. Laddove l'ITS ordinario fornisce una singola stima del cambiamento di livello e di pendenza, l'HTE-ITS aggiunge termini di interazione per una variabile moderatrice, rivelando chi beneficia maggiormente o meno dall'intervento e di quanto.

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Fonti

  1. 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
  2. Kontopantelis, E., Doran, T., Springate, D. A., Buchan, I., & Reeves, D. (2015). Regression based quasi-experimental approach when randomisation is not an option: interrupted time series analysis. BMJ, 350, h2750. DOI: 10.1136/bmj.h2750

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Interrupted Time Series Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-interrupted-time-series

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ScholarGateHeterogeneous Treatment Effect Interrupted Time Series (Heterogeneous Treatment Effect Interrupted Time Series Analysis). Consultato il 2026-06-18 da https://scholargate.app/it/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-interrupted-time-series · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026