En este trabajo se propone la utilización de distribuciones estadísticas discretas como alternativa a la distribución lognormal para la modelización de datos de disimilaridad provenientes de escalas con pocas modalidades en los modelos confirmatorios MDS de Ramsay y Vera. Los resultados ponen de manifiesto que las distribuciones más apropiadas son las mixturas Poisson-lognormal y Poisson-gaussiana inversa. El análisis de datos simulados confirma la falta de adecuación de un modelo continuo a datos provenientes de las escalas generalmente utilizadas en los procedimientos de sondeo de opinión subjetiva de comparación de pares.
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