重複移動窓を独立標本として扱う誤った仮定を特定。
Identified the invalid assumption that overlapping moving windows were independent samples.
01
主なポイント Highlights
日次系列を直接モデル化し、HAC・AR(1)・移動ブロック法で依存性を反映。
Modeled the daily series directly and represented dependence with HAC, AR(1), and moving-block methods.
代替仕様を保持し、観察時系列から因果効果を断定しない報告へ修正。
Retained alternative specifications and revised the report to avoid causal claims from an observational series.
02
研究の流れ Research Flow
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課題Problem
重複窓と系列相関によって過小評価された不確実性を修正する。
Correct uncertainty that was understated by overlapping windows and serial correlation.
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方法Method
日次データの介入時系列にHAC、AR(1)、移動ブロックブートストラップを適用する。
Apply HAC, AR(1), and moving-block bootstrap methods to a daily interrupted time series.
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検証Validation
ラグと仕様を変えた感度分析で、推定の方向と不確実性の依存を確認する。
Use lag and specification sensitivity analyses to assess dependence of direction and uncertainty.
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成果Outcome
独立性を仮定した元解析を、依存性を明示する再解析設計へ置き換えた。
Replaced the independence-based original analysis with an explicitly dependence-aware design.
03
限界と適用範囲 Limitations & Scope
授業由来の原データは公開権限が未確認で、介入後期間も短いため因果解釈はできない。
Publication rights for the course-supplied raw data are unconfirmed, and the short post-intervention period precludes causal interpretation.
04
公開範囲 Publication Boundary
公開ケーススタディPublic case study
公開ページは再解析設計と監査上の学びのみ。原データの利用・再配布許諾が未確認のため、コード、図表、数値結果は公開しない。
The public page covers only the repaired analysis design and audit lessons. Code, figures, and numeric results remain private because permission to use and redistribute the source data is unconfirmed.