El análisis cuantitativo de la evolución temporal de variables y la relación en el tiempo de dichas variables ha sido tradicionalmente dependiente de los denominados modelos ARIMA o datos de panel con las llamadas técnicas de crecimiento de modelos. Estas técnicas obligan al investigador/a a usar unos datos con una estructura determinada (datos de panel) cuya disponibilidad es muy limitada ya que no es la estructura de los datos más disponibles como los datos de los barómetros de opinión. Esta limitación ha sido atendida en los últimos años con técnicas de análisis multinivel o modelos mixtos con 3 niveles de análisis siendo uno de ellos el análisis temporal. Sin embargo, esta aproximación metodológica controla el impacto del tiempo a la hora de realizar el análisis, pero no analiza el impacto de la variación en el tiempo de una variable independiente en la variación en el tiempo de una variable dependiente.

Este trabajo aporta una metodología con capacidad para aplicar técnicas propias de datos de panel como los growth model cuando los datos no tienen la estructura de datos de panel sino de datos de encuesta en oleadas.