Un problema latente en tablas de contingencia bidimensional es la cuantificación de los niveles de las variables categóricas involucradas. En el presente trabajo se eligen los métodos descriptivos multivariantes no lineales, el Método del Promedio Recíproco y el Método de Análisis de Varianza para la cuantificación de los niveles de drosófilas y levaduras [4],variables categóricas de la tabla de contingencia bidimensional. Los resultados encontrados muestran que fue posible la cuantificación de las categorías drosófilas y levaduras mediante las metodologías señaladas, las mismas que producen cuantificaciones diferentes a las tradicionalmente usadas para las categorías de las filas y columnas de la tabla de contingencia.

En el presente estudio se exploraron los métodos para identificar observaciones influyentes en el contexto del análisis discriminante, para clasificar 160 muestras del género Minthostachys, 100 recolectadas en la provincia alto andina de Cajatambo, departamento de Lima, y 60 muestras en Unchos, departamento de Ancash, Perú, Los datos utilizados en este estudio provienen de estudios florísticos realizado en los año 2005 y 2006 respectivamente. Las variables morfológicas estudiadas en la rama principal de las Minthostachys fueron: longitud del peciolo, longitud y ancho de la hoja. Los estudios taxonómicos y sistemáticos de las muestras se realizaron utilizando el sistema de clasificación de Cronquist, que clasificó para Cajatambo, 51 plantas de Minthostachys con abundante pubescencia y 49 con escasa pubescencia: mientras que para Unchos clasificó 40 con abundante pubescencia y 20 con escasa pubescencia. Para las 160 plantas de Minthostachys, eliminando una a la vez, se calculó el valor de la Distancia de Mahalanobis, la probabilidad de mala clasificación y las puntuaciones de la función discriminante Fisher (Campbell, 1978: Fung, 1992, 1995). El análisis discriminó correctamente 151 plantas de Minthost achys es decir, el 94,4 % de un total de 160, un valor lo suficientemente grande que mostró la eficacia del análisis discriminante. De las comparaciones de los valores de la Distancia de Mahalanobis, las probabilidades de mala clasificación, las puntuaciones de la función discriminante de Fisher, con y sin la observación evaluada, los mayores cambios en los valores de dichas medidas ocurrieron con las observaciones 110, 112 Y 114 , así que hay evidencia de que estas observaciones son influyentes.