Прерванные временные ряды

Анализ прерванных временных рядов (англ. Interrupted time series, ITS или quasi-experimental time series analysis) — статистический метод анализа временных рядов, направленный на определение эффекта определённой интервенции[прояснить]: государственной программы, употребления лекарственного препарата, исторического события и пр.

Методы анализа прерванных временных рядов позволяют исследователям изучать эффект вмешательства[1]. Прерывание временного ряда — это вмешательство, которое представляет собой контролируемое внешнее воздействие или набор воздействий[1][2].

Дизайн исследования прерванных временных рядов является квазиэкспериментальным и нашёл приложение в различных естественных и социальных науках.

Суть метода

До вмешательства проводится несколько наблюдений для установления базового уровня, также проводится несколько наблюдений после вмешательства[1]. Эффекты проявляются, когда наблюдения после вмешательства отклоняются от ожиданий, выведенных из базовых прогнозов[1]. Эффекты вмешательства оцениваются по изменениям уровня и наклона временного ряда и статистической значимости параметров вмешательства[3].

Области применения

Данный метод используется в[2]:

  • политологии : исследуется влияние изменений в законах на поведение людей;  (например, влияние политики регистрации сексуальных преступников в Соединенных Штатах на снижение рецидивов)
  • экономике : например исследуется влияние изменений в кредитном контроле на поведение заемщиков;
  • социологии : например, исследование влияния экспериментов по поддержанию дохода (базовый доход) на поведение участников программ социального обеспечения;
  • истории : влияние крупных исторических событий на поведение тех, кто пострадал от этих событий;
  • психологии : например, исследуется влияние выражения эмоциональных переживаний на онлайн-контент;
  • медицине : исследуются эффекты медицинского лечения;
  • маркетинговых исследованиях : (например анализируется влияние рекламы на продажи[4])
  • экологии : например исследуется воздействие вырубки лесов на местный климат.

Преимущества метода

  • По сравнению с классическими клиническими экспериментами метод позволяет контролировать многолетние тренды и более склонен к дифференциации между ними и эффектом исследуемой интервенции.
  • Анализ прерванных временных рядов позволяет проводить инференцию не только на уровне отдельных индивидов, но и обладая информацией об общем распределении исследуемых показателей в группе[прояснить][5].

Примечания

  1. ↑ 1 2 3 4 John Ferron, Gianna Rendina-Gobioff. Interrupted Time Series Design (англ.) // Encyclopedia of Statistics in Behavioral Science. — 2005. — doi:10.1002/0470013192.bsa312.
  2. ↑ 1 2 McDowall, David; McCleary, Richard; Meidinger, Errol; Hay, Richard A. Jr. Interrupted Time Series Analysis (англ.). — SAGE, 1980. — С. 5–6. — 96 с. — ISBN 978-0803914933.
  3. ↑ Irving B. Weiner, John A. Schinka. Handbook of Psychology, Research Methods in Psychology (англ.). — Wiley, 2012. — Т. 2. — С. 582. — 800 с. — ISBN 978-0470890646.
  4. ↑ Brodersen; et al. Inferring causal impact using Bayesian structural time-series models // Annals of Applied Statistics. — 2015. — № 9. — С. 247–274. — doi:10.1214/14-AOAS788. S2CID 2879370. — arXiv:1506.00356.
  5. ↑ Penfold R.B., Zhang F. Use of Interrupted Time Series Analysis in Evaluating Health Care Quality Improvements // Academic Pediatrics. — 2013. — № 13. — P. 38-44. — doi:10.1016/j.acap.2013.08.002.

Литература

  • Penfold R.B., Zhang F. Use of Interrupted Time Series Analysis in Evaluating Health Care Quality Improvements // Academic Pediatrics. — 2013. — № 13. — P. 38-44. — doi:10.1016/j.acap.2013.08.002.
Эта статья взята у (из) Википедия. Текст лицензируется по Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0. К медиа файлам могут применятся дополнительные условия.