Regression modelQuasi-experimental / causal inference
강건 시계열 중단 분석
강건 시계열 중단 분석은 이상치에 강하거나 이분산성을 일관되게 처리하는 표준 오차를 사용하여 분할 회귀 분석을 통해 정책 또는 개입이 시간에 따른 집계 결과에 미치는 인과적 효과를 추정하는 준실험 방법입니다. 이 방법은 시계열에 영향력 있는 관측치, 일정하지 않은 분산 또는 경미한 자기상관이 포함된 경우 보건 서비스 연구 및 공중 보건 평가에 널리 사용됩니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Interrupted Time Series Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/causal-inference/robust-interrupted-time-series
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- 이중차분법 (Diff-in-Diff)계량경제학↔ 비교
- 동적 단절 시계열 분석 (Dynamic Interrupted Time Series)인과추론↔ 비교
- 시계열 단절 분석 (Interrupted Time Series, ITS)인과추론↔ 비교
- 패널 데이터 단절 시계열인과추론↔ 비교
- 강건 차분-차분법인과추론↔ 비교