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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Valutazione delle Politiche con Serie Storiche Interrotte

La Serie Storica Interrotta (ITS) per la valutazione delle politiche utilizza dati di serie storiche aggregate raccolti routinariamente per stimare l'impatto causale di una modifica della politica. Un modello di regressione segmentata divide la serie in corrispondenza di una data di intervento nota, stimando sia uno spostamento di livello immediato sia una variazione di tendenza attribuibile alla politica, senza richiedere un gruppo di controllo randomizzato.

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Fonti

  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

Come citare questa pagina

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

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ScholarGatePolicy Evaluation Interrupted Time Series (Interrupted Time Series Analysis for Policy Evaluation). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/causal-inference/policy-evaluation-interrupted-time-series · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026