La habilidad creciente que poseemos para recabar más y mejores datos, nos lleva también a aunar esfuerzos para mejorar nuestra capacidad de análisis de los mismos. Por ejemplo, podemos querer saber cuántos datos de una serie temporal necesitamos para poder decir que la distribución que econtramos para sus valores es estacionaria (es decir, no varía aunque recabemos más datos). O podríamos intentar distinguir diferencias entre conjuntos de datos, y entonces preguntarnos cuántas comparaciones necesitamos para poder decir que el resultado es significativamente diferente. En cualquier caso, el método por el cuál elijamos hacer el análisis nos facilitará o complicará el trabajo. En esta charla, presentaré un método no lineal de análisis de series temporales que es conocido como el análisis por patrones ordinales (OPs). Los OPs son simples de implementar e interpretar, sus distribuciones muestran robustez en señales ruidosas, y los resultados permiten interpretaciones similares a las que muestran los métodos espectrales clásicos (como el espectro de potencia y la coherencia). En particular, mostraré resultados que hemos obtenido en el Laboratorio de Neurobiología del Sueño para caracterizar estados del ciclo vigilia-sueño por medio de medidas de EEGs intra-craneales en ratas. Mientras que los métodos clásicos no encuentran diferencias significativas entre los estados del ciclo, los OPs revelan claramente estos cambios, y notablemente, independientemente de la región cortical analizada.