Analisi Robusta delle Serie Storiche Interrotte
L'Analisi Robusta delle Serie Storiche Interrotte (Robust ITS) è un metodo quasi-sperimentale che stima l'effetto causale di una politica o di un intervento su un esito aggregato nel tempo, utilizzando regressioni segmentate adattate con errori standard resistenti agli outlier o consistenti per l'eteroschedasticità. È ampiamente utilizzata nella ricerca sui servizi sanitari e nella valutazione della sanità pubblica quando la serie storica contiene osservazioni influenti, varianza non costante o lieve autocorrelazione.
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Fonti
- 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 ↗
- Linden, A. (2015). Conducting interrupted time-series analysis for single- and multiple-group comparisons. Stata Journal, 15(2), 480-500. link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Interrupted Time Series Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/robust-interrupted-time-series
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- Difference-in-Differences (Diff-in-Diff)Econometria↔ confronta
- Serie Storiche Interrotte DinamicheInferenza causale↔ confronta
- Analisi delle Serie Storiche Interrotte (ITS)Inferenza causale↔ confronta
- Serie Temporale Interrotta su Dati PanelInferenza causale↔ confronta
- Differenze-in-Differenze RobusteInferenza causale↔ confronta
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