Pārtraukto laika sēriju (ITS) analīze
Pārtraukto laika sēriju analīze ir kvaz eksperimentāls dizains, kas novērtē viena, precīzi datēta pasākuma ietekmi, salīdzinot iznākuma trajektoriju pirms un pēc tā notikšanas. Formāli segmentētās regresijas veidā, ko aprakstījuši Wagner un kolēģi (2002), un popularizēta kā rokasgrāmata sabiedrības veselības novērtēšanai, ko izstrādājuši Bernal, Cummins un Gasparrini (2017), tā sadala pasākuma ietekmi līmeņa izmaiņā un slīpuma izmaiņā.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
+vēl 30
Avoti
- 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 ↗
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Interrupted Time Series (ITS) Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/causal-inference/interrupted-time-series
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Bayesian Structural Time SeriesBajesa metodes↔ salīdzināt
- Diferenču starpībām (Diff-in-Diff)Ekonometrija↔ salīdzināt
- Parastā mazāko kvadrātu (OLS) regresijaEkonometrija↔ salīdzināt
- Propensity Score MatchingPētniecības statistika↔ salīdzināt
- Dizains ar regresijas pārtraukumu (RDD)Cēloņsakarību secināšana↔ salīdzināt
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →