[en] We have developed an optimal quantification method, based on the minimization of the sum of the quadratic interdistances between the quantified categories of the variables. This method guarantees that the more frequently associated categories have the more similar quantifications. Given that this method of quantification is not based on dimensionality reduction, it generates a single set of quantifications. These are the main advantages of this method called CUANTIFICA over the Gifi-system of non-linear multivariate analysis. In addition to the classical scaling levels (Numerical, Ordinal, Nominal), CUANTIFICA support Floating Numerical and Floating Ordinal scaling levels, which are suited to handle categories of the type Don t know/No answer . These scaling levels assign a free quantification the floating category, keeping a numerical or ordinal scaling level for the remaining categories of the variable. In addition to the theory, we have developed some computational algorithms and a graphical interface to generate quantifications.As and additional contribution, we developed a methodology to generate the biplot display of a matrix with missing data. We start with a matrix of pairwise correlations, which is built by using all the available information for each pair of variables. The eigendecomposition of this correlation matrix allows getting the column markers for the incomplete matrix. After that, we achieve the file markers by using regressions with zero weighting for the missing values. We have developed the computational algorithms and the graphical interfaces both for calculating the vector markers and for drawing the graphical displays. Given that this display generalizes the one that preserves the column metric, we have called it Generalized Column Metric Preserving Biplot or GCMP-Biplot.Finally, we show the performance of the developed techniques by analyzing an ischemic cardiopathy patient population.

[es] Se ha desarrollado un m?todo de cuantificaci?n ?ptima basado en la minimizaci?n de la suma de las interdistancias cuadr?ticas entre las categor?as cuantificadas de las variables. Esto garantiza que las categor?as m?s frecuentemente asociadas reciban cuantificaciones m?s similares. Este sistema de cuantificaci?n, al no estar basado en la reducci?n de la dimensionalidad del sistema multivariante, genera un ?nico conjunto de cuantificaciones. Estas son las principales ventajas de este sistema, denominado CUANTIFICA, en relaci?n al sistema Gifi de an?lisis multivariante no lineal. En adici?n a los niveles de escalamiento cl?sicos (Num?rico, Ordinal y Nominal), CUANTIFICA soporta niveles de Escalamiento Num?rico Flotante y Ordinal Flotante, los cuales permiten manejar categor?as del tipo No sabe/No responde , asign?ndoles una cuantificaci?n libre, manteniendo el nivel de escalamiento base para las dem?s categor?as de la correspondiente variable. Adem?s del desarrollo te?rico, se han desarrollado los algoritmos computacionales y la interfaz gr?fica para generar las cuantificaciones.Como aporte adicional, se elabor? una metodolog?a para la obtenci?n de representaciones biplot de matrices con datos faltantes. Se parte de la matriz de correlaciones por pares, construida con la informaci?n disponible para cada par de variables, cuya descomposici?n en valores y vectores propios permite obtener los marcadores columna. Seguidamente, se obtienen los marcadores fila usando regresiones con ponderaci?n cero para los datos faltantes. Se han elaborado las rutinas computacionales y las interfaces gr?ficas necesarias tanto para la obtenci?n de marcadores vectoriales como para la elaboraci?n de las representaciones. Puesto que las representaciones generadas con base en esta metodolog?a constituyen una generalizaci?n de las representaciones biplot que preservan la m?trica de las columnas, se les ha denominado GCMP-Biplot (Generalized Column Metric Preserving Biplot).Finalmente, se expone el desempe?o de las t?cnicas a trav?s del an?lisis de una poblaci?n de pacientes con Cardiopat?a Isqu?mica.