Przerywana analiza szeregów czasowych (ITS) do oceny polityki
Przerywana analiza szeregów czasowych (ITS) do oceny polityki wykorzystuje rutynowo zbierane zagregowane dane szeregów czasowych do oszacowania przyczynowego wpływu zmiany polityki. Zsegmentowany model regresji dzieli szereg w znanym terminie interwencji, szacując zarówno natychmiastową zmianę poziomu, jak i zmianę trendu przypisywaną polityce — bez potrzeby stosowania randomizowanej grupy kontrolnej.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Mapa metod
Sąsiedztwo pokrewnych metod — wybierz węzeł, aby je zgłębić.
Źródła
- 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 ↗
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Interrupted Time Series Analysis for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/causal-inference/policy-evaluation-interrupted-time-series
Która metoda?
Zestaw tę metodę z najbliższymi jej krewnymi i czytaj je obok siebie — biblioteka kładzie księgi na stole; wybór należy do Ciebie.
- Metoda różnic w różnicach (Diff-in-Diff)Ekonometria↔ porównaj
- Analiza przerwanych szeregów czasowych (ITS)Wnioskowanie przyczynowe↔ porównaj
- Ocena polityki różnicą w różnicachWnioskowanie przyczynowe↔ porównaj
- Metoda syntetycznej kontroli (SCM)Wnioskowanie przyczynowe↔ porównaj
Cytowana przez
Similar methods
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →