中断时间序列（Interrupted Time Series，ITS）是指产生于干预前和干预后的观测数据，这些数据被已知或推测受到干预（受控的外部影响）的影响，使得时间序列的水平值或趋势值发生一定的变化，中断时间序列方法也被称为准实验时间序列分析方法。

Box&Tiao（1975）最早提出了ITS的分析方法，Linden et al.（2003）以及Linden&Adams（2011）等应用ITS方法估计结果变量在处理前后的确定性趋势，并根据确定性趋势是否存在结构突变以评价政策处理效应，该方法在环境政策、金融经济学、医疗政策和药效评价等领域得到了广泛应用。例如，Fretheim et al.（2013）等文献应用ITS分析方法评价了疾病治疗项目的因果效应；Linden&Adams（2011）应用倾向得分的中断时间序列方法研究了美国加州第99号控烟法的因果效果，并得到了与合成控制方法相一致的结果。并且，无论是否存在对照组时间序列，中断时间序列分析方法提供了一种内部有效性较高的准实验研究设计（Linden&Mi，2015；Bernal et al.，2017）。Wagner（2002）等认为，在缺少有效对照的情况下，采用中断时间序列分析方法可以得到稳健的估计结果。根据是否存在控制组，ITS分析方法被分为单组分析（Single-group Analysis）方法和多组分析（Multiple-group Analysis）方法。(www.daowen.com)