以时间为基本自变量，探讨随机变量随时间变化的规律。
进行时间系列分析必须获得时间序列的观察资料，因此应该采用时间系列设计来收集数据，即在一段时间内对同一变量连续进行一系列观测，从而获得随时间变化的序列性数据。例如，研究者试图了解高中学生的消费取向，那么可以连续3年调查高一至高三学生的消费特点。通过对此序列数据的分析就可以研究高中学生消费取向的发展特点。实际上，时间系列分析是一种具有历时性特点的共时性研究。它往往可以使研究者以较少的投入、在较短的时间里掌握青少年心理或教育方面的发展性规律；既可以提供反映年龄或年级差异的横向比较信息，也可以提供揭示随年龄增长，青少年心理如何发展变化的纵向追踪信息。比如，在前述高中学生消费取向的研究中，研究者若每年选取不同被试进行测查，所获序列性数据就提供不同年龄或年级被试的横向比较信息。
若研究者在增选新被试的同时，也保持对原有被试的施测直到其高中毕业，那么所获序列性数据不光提供被试横向比较信息，而且可以提供纵向追踪信息。值得注意的是，时间系列分析是以假设历史累积效应(cumulative historical effects)和时代效应(cohort effects)对因变量不存在显着影响为前提的，所以在选用该分析方法及进行结果解释时尤需考虑“历史累积效应与时代效应作用不显着”这一前提是否实际成立。
另外，在重复施测的过程中要注意控制被试态度、施测时间等无关因素的干扰。