中断時系列分析 設計・診断シート
基本情報
評価の基本情報を記入してください
この項目の記入例（仮想例）
説明用の仮想例です。ご自身の事業に合わせて記入してください。入力内容は変わりません。
- 政策名・プログラム名
- 予約制度導入
- 分析実施者
- 分析担当A（仮想）
- データソース
- 月次受付記録（仮想）
- 作成日
- 2026年7月1日（仮想）
記入理由: 開始時点を記録します。
時系列データの確認
使用するデータの構造を確認する
この項目の記入例（仮想例）
説明用の仮想例です。ご自身の事業に合わせて記入してください。入力内容は変わりません。
- 結果変数名と測定単位
- 平均待ち時間（分）
- データの時間単位（月次・四半期・年次）
- 月次
- 介入前のデータ時点数
- 24時点の収集を計画
- 介入後のデータ時点数
- 12時点の収集を計画
- 介入の正確な時点（年月）
- 2026年4月（仮想）
記入理由: 季節性を扱える期間を想定しますが、普遍的な必要数ではありません。
外部要因の確認
介入と同時期に発生した可能性のある他の政策変更・外部ショックをリストアップする
この項目の記入例（仮想例）
説明用の仮想例です。ご自身の事業に合わせて記入してください。入力内容は変わりません。
記入理由: 政策以外の構造変化も追います。
比較群の検討
比較群（対照地域・対照集団）が利用可能かどうかと、その根拠を記入する
この項目の記入例（仮想例）
説明用の仮想例です。ご自身の事業に合わせて記入してください。入力内容は変わりません。
記入理由: 比較系列自体の妥当性を点検します。
分析チェックリスト
この項目の記入例（仮想例）
説明用の仮想例です。ご自身の事業に合わせて記入してください。入力内容は変わりません。
- ☐ 未確認: 介入前後の時点数が、変動・季節性・自己相関と必要精度に照らして十分か検討した
- ☐ 未確認: 介入時点と同時の他の政策変更がないことを確認した（または影響を記録した）
- ☐ 未確認: 自己相関（ACFプロット・Durbin-Watson統計量）を確認した
- ☐ 未確認: 季節性の影響を確認し、必要に応じて季節調整した
- ☐ 未確認: 時系列プロットで介入前後の変化を視覚化した
- ☑ 確認済み: 反事実（介入前トレンドの外挿）を図中に明示した
- ☐ 未確認: 比較群データが入手可能な場合は比較群つきITSを実施した
記入理由: 反事実の式を示した説明例です。時系列の取得と診断は未実施で、一律8時点なら十分とは判断しません。
記入前に、使いどころと完成条件を確認
中断時系列分析 設計・診断シートは、中断時系列分析を会議や個人作業で実行に移すための入力シートです。手法全体の期間は「計画例：データ収集に1〜4週間、分析に1〜2週間」を参考に、規模・体制に合わせて見積もります。分かる欄から仮置きし、未確定事項を次の確認課題として残してください。
このシートが役立つ場面
- 行政記録・疾患発生統計・犯罪統計など月次・年次の集計時系列データが存在し、法律改正・政策導入・プログラム開始の前後を比較したい
- 全国または地域全体に一律に適用された政策で、対照群を設定しにくいが時系列データが長期にわたって入手できる
- 医療・公衆衛生分野で、新薬承認・感染症対策・スクリーニングプログラム導入の効果を集計データで検証したい
参加者と準備
統計解析ソフト（R等）を扱える評価者・統計専門家1〜2名。行政統計担当者との連携でデータを確保
判断に使う資料、既存データ、関係者の認識差を持ち寄ると記入が進みます。
記入の順番
- 1. 基本情報評価の基本情報を記入してください
- 2. 時系列データの確認使用するデータの構造を確認する
- 3. 外部要因の確認介入と同時期に発生した可能性のある他の政策変更・外部ショックをリストアップする
- 4. 比較群の検討比較群（対照地域・対照集団）が利用可能かどうかと、その根拠を記入する
- 5. 分析チェックリスト
完成の目安
- 時系列プロット（観測値・フィット線・反事実線）
- セグメント回帰の係数表（水準変化・傾き変化の推定値と信頼区間）
- 自己相関診断の結果（ACFプロット・DW統計量）
レビュー時の注意
- 時点数だけを合否基準にする。必要な長さは変動、季節性、自己相関、効果の形と必要精度に依存する。
- 自己相関や成果の分布を無視すると不確実性推定が不適切になる。残差診断と適切なモデルを用いる。
- 季節性と介入の変化を混同する。観測間隔と季節周期を踏まえ、分析期間と季節性の扱いを説明する。
記入済みの仮想例を読む（入力内容は変わりません）
説明用の仮想例です。仮想モデルで導入前の待ち時間を100−t分、t=12で導入し即時変化−8分、以後の傾きの追加変化を−0.5分/月とします。
基本情報
- 政策名・プログラム名
- 予約制度導入
- 分析実施者
- 分析担当A（仮想）
- データソース
- 月次受付記録（仮想）
- 作成日
- 2026年7月1日（仮想）
記入理由: 開始時点を記録します。
時系列データの確認
- 結果変数名と測定単位
- 平均待ち時間（分）
- データの時間単位（月次・四半期・年次）
- 月次
- 介入前のデータ時点数
- 24時点の収集を計画
- 介入後のデータ時点数
- 12時点の収集を計画
- 介入の正確な時点（年月）
- 2026年4月（仮想）
記入理由: 季節性を扱える期間を想定しますが、普遍的な必要数ではありません。
外部要因の確認
記入理由: 政策以外の構造変化も追います。
比較群の検討
記入理由: 比較系列自体の妥当性を点検します。
分析チェックリスト
- ☐ 未確認: 介入前後の時点数が、変動・季節性・自己相関と必要精度に照らして十分か検討した
- ☐ 未確認: 介入時点と同時の他の政策変更がないことを確認した（または影響を記録した）
- ☐ 未確認: 自己相関（ACFプロット・Durbin-Watson統計量）を確認した
- ☐ 未確認: 季節性の影響を確認し、必要に応じて季節調整した
- ☐ 未確認: 時系列プロットで介入前後の変化を視覚化した
- ☑ 確認済み: 反事実（介入前トレンドの外挿）を図中に明示した
- ☐ 未確認: 比較群データが入手可能な場合は比較群つきITSを実施した
記入理由: 反事実の式を示した説明例です。時系列の取得と診断は未実施で、一律8時点なら十分とは判断しません。
判断で間違えやすいこと
導入直前月と直後月だけを比較する
見直し方: 十分な前後の系列で傾向と季節性を検討する
理由: 一時的な変動を介入効果と誤認しやすいためです。
時点を増やせば同時政策の問題も解決するとする
見直し方: 同時変化を記録し、比較系列や追加証拠を検討する
理由: 同じ時点の別要因は時点数だけでは分離できないためです。
参照資料と確認箇所
- Interrupted time series regression for the evaluation of public health interventions: a tutorialJames Lopez Bernal・Steven Cummins・Antonio Gasparrini · 2017
- 参照箇所
- The interrupted time series design / Step 4: regression analysis
- 本文との対応
- 介入の影響の形を事前に設定し、自己相関・季節性・時間変化する交絡を検討します。
このページの引用情報
更新履歴
- — 定義と適用条件の出典を確認し、仮想事例、判断理由、全欄の記入例を追加。未確認の歴史・普及に関する断定を整理。 既存の手順・留意点も点検し、固定的な人数・閾値や制度の一般化を調整。 入力欄の位置・型・個数を保ち、フォームの固定条件や閾値の表記を修正。