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中断時系列分析（ITS ）は、準実験時系列分析とも呼ばれ、介入の効果を評価するために介入ポイントの前後の長期にわたる期間を追跡する統計分析の方法です。時系列は期間にわたるデータを指し、中断は介入、つまり制御された外部の影響または影響のセットです。[1] [2]介入の効果は、時系列のレベルと傾きの変化と介入パラメータの統計的有意性によって評価されます。[3] 中断時系列設計は、中断時系列アプローチに基づく 実験の設計です。
この方法は、次のようなさまざまな研究分野で使用されています。
- 政治学：法律の変更が人々の行動に与える影響[2]（例：米国における性犯罪者登録政策の有効性）
- 経済学：信用管理の変化が借入行動に与える影響[2]
- 社会学：所得維持に関する実験が福祉プログラム参加者の行動に与える影響; [2]
- 歴史：主要な歴史的出来事がその出来事の影響を受けた人々の行動に与えた影響。[2]
- 心理学：感情的体験の表現がオンラインコンテンツに与える影響[4]
- 医学：医学研究において、治療はその効果が研究される介入である。
- マーケティング調査：「計画された市場介入」（例：広告）が売上に及ぼす影響を分析する。[5]
- 環境科学：人間の活動が環境の質と生態系のダイナミクスに与える影響（例：森林伐採が地域の気候に与える影響）。[6] [7]
参照
参考文献
- ^ フェロン、ジョン; レンディーナ‐ゴビオフ、ジャンナ (2005)、「中断された時系列設計」、行動科学の統計百科事典、アメリカ癌協会、doi :10.1002/0470013192.bsa312、ISBN 978-0-470-01319-9、 2020年3月9日取得
- ^ abcde McDowall, David; McCleary, Richard; Meidinger, Errol; Hay, Richard A. Jr. (1980 年 8 月)。中断された時系列分析。SAGE。pp. 5–6。ISBN 978-0-8039-1493-3。
- ^ 心理学ハンドブック、心理学研究方法、p. 582
- ^ Bollen; et al. (2019). 「オンライン感情の分単位のダイナミクスは感情ラベル付けの影響を明らかにする」Nature Human Behaviour . 3 (1): 92–100. doi :10.1038/s41562-018-0490-5. PMID 30932057. S2CID 56399577.
- ^ Brodersen; et al. (2015). 「ベイズ構造時系列モデルを用いた因果影響の推論」Annals of Applied Statistics 9 : 247–274. arXiv : 1506.00356 . doi :10.1214/14-AOAS788. S2CID 2879370. 2019年3月21日閲覧。
- ^ Li, Yang; Liu, Yanlan; Bohrer, Gil; Cai, Yongyang; Wilson, Aaron; Hu, Tongxi; Wang, Zhihao; Zhao, Kaiguang (2022). 「米国本土における森林消失の地域気候への影響：衛星時系列観測による証拠」（PDF） . Science of the Total Environment . 802 : 149651. Bibcode :2022ScTEn.802n9651L. doi :10.1016/j.scitotenv.2021.149651. PMID 34525747.
- ^ Li, Yang; Zhao, Kaiguang; Hu, Tongxi; Zhang, Xuesong. 「BEAST: 変化点検出と時系列分解のためのベイジアンアンサンブルアルゴリズム」。GitHub。