Abstract: P. J. Ramos-Villagrasa, A. L. García-Izquierdo (2011)

For a variety of reasons longitudinal research remains uncom-mon in Psychology. Traditional longitudinal analysis techniques, based on linearity assumption, offer limited ways to study different types of changes over time.

This article describes nonlinearity analysis techniques, with emphasis in those whom allow the study of chaotic patterns in time series (Lyapunov exponents, recurrence plots, surrogate data, Kolmogorov' entropy, Hurst' exponent, and correlation dimension). Our main objective is to check the use of these techniques in Psychology with a research review of PsycIN-FO articles database. Results show the wide use of these techniques in some topics and the prevalence of articles published on impact factor' journals. A considerable amount of articles have been cited.

All of these reveal the growing presence of these techniques in Psycholo-gy. Finally, we think that techniques based on chaos theory offer a com-plementary perspective to study time series patterns'. We expect a grown in their application to psychological research.

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Da Politiker im Regelfall von neuen Dingen nichts verstehen, halten wir es für notwendig, sie davor zu schützen. Dies ist im beidseitigen Interesse, da unnötige Angstzustände bei Ihnen verhindert werden, ebenso wie es uns vor profilierungs- und machtsüchtigen Politikern schützt.

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Analysis techniques of chaotic patterns: A review of empirical studies in psychology