En este trabajo, nuestro objetivo es presentar y discutir técnicas de similitud para observaciones ordenadas entre series temporales y datos no dependientes del tiempo. El propósito del estudio fue medir si las observaciones ordenadas de los conjuntos de datos se muestran en o cerca de los mismos puntos temporales en el caso de las series temporales y con las mismas o similares frecuencias en el caso de los conjuntos de datos no dependientes del tiempo. Un emparejamiento y comparación simultáneos en el tiempo se pueden lograr de manera efectiva a través de índices, índices avanzados y las matrices de índices asociadas basadas en funciones estadísticas de observaciones ordenadas. Por lo tanto, en este trabajo revisamos algunos índices estándar previamente definidos y proponemos nuevos índices avanzados adimensionales y las matrices de índices asociadas que son fácilmente interpretadas y proporcionan una comparación eficiente de las series involucradas. Además, la metodología propuesta permite el análisis de datos con diferentes unidades de medida ya que los índices presentados son adimensionales. La aplicabilidad de la metodología propuesta se explora a través de un conjunto de datos epidemiológicos sobre enfermedades similares a la gripe (ILI). Finalmente, proporcionamos una discusión detallada sobre todos los parámetros involucrados en los índices propuestos para fines prácticos junto con ejemplos.