[en] The main objective of this thesis is the development and validation of analytical methodologies focused on multivariate qualitative analysis. These methods are used to address problems that require a binary response (yes/no). In this way, the number of quantitative characterizations, which are usually more expensive, is reduced and decision-making is made quicker by the use of simple and low-cost analytical instrumentation. Multivariate qualitative methodologies can be used in a wide variety of analytical fields and, in this thesis; they have been applied to the food field (contamination or adulteration of foodstuff). The works carried out in this thesis tackle the different steps that cover multivariate qualitative analysis: (1) Data source: several spectroscopic techniques such as NIR and IR have been used and a Raman modality called Surface-Enhanced Raman Scattering spectroscopy (SERS) has been evaluated. Although SERS technique is similar to other implemented spectoscopies (NIR and IR), it can be still considered as an emergent technique in the analytical multivariate field. (2) Chemometric data treatment: several classification techniques based on their modelling power has been applied; well-known techniques (SIMCA e UNEQ), recent developed techniques (OCPLS) and a new technique developed in this thesis (partial least square density modeling, PLS-DM). Moreover, two different modelling strategies have been studied, one-class (untargeted) and multiclass (targeted). In the literature, most of the studies are based on the modelling of two or more categories (targeted) whereas few of them are based on the modelling of just one category (targeted). Although untargeted strategy is not new, it has been low exploit. (3) Validation: An attempt to clarify the terminology used in the qualitative method validation has been presented. A validation protocol has been proposed which include the use of Performance Characteristic Curves to estimate the performance parameters with quantitative connotation (concentration limits and unreliability region).

[es] El objetivo general de esta tesis es el desarrollo y validación de metodologías enfocadas al análisis cualitativo multivariante. Los métodos cualitativos son una alternativa a los métodos cuantitativos, generalmente caros, cuando estos están diseñados para solucionar problemas que requieren una respuesta binaria (si/no). Estas metodologías pueden ser utilizadas en una gran diversidad de ámbitos analíticos y, en esta tesis, se han aplicado en alimentación (contaminación o adulteración de alimentos). Los trabajos llevados a cabo inciden en las diferentes etapas asociadas al análisis cualitativo multivariante: (1) Fuente de datos: se han implementado diferentes técnicas espectroscópicas como NIR e IR y se ha evaluado una modalidad de Raman, Surface-Enhanced Raman Scattering spectroscopy (SERS). La técnica SERS se ha utilizado poco en el ámbito analítico multivariante a pesar de ser una técnica similar a otras ampliamente utilizadas (NIR e IR). (2) Tratamiento quimiométrico: se han aplicado diferentes técnicas de clasificación basadas en su poder modelador. Se han utilizado técnicas bien establecidas (SIMCA e UNEQ), técnicas recientes (OCPLS) y una técnica nueva desarrollada en esta tesis (partial least square density modelling, PLS-DM). Además, se han estudiado diferentes estrategias de modelado, una clase (untargeted) y múltiples clases (targeted). En la literatura, muchos estudios se basan en el modelado de dos o más categorías (targeted) mientras que pocos estudios basan su estrategia en el modelado de solamente una categoría, la categoría de interés (untargeted). A pesar de no ser una estrategia nueva, está poco explotada. (3) Validación: se ha llevado a cabo un estudio encaminado a clarificar la terminología usada en la validación de métodos cualitativos. Se ha propuesto un protocolo de validación que incluye el uso de las Performance Characteristic Curves para estimar los parámetros de calidad con connotación cuantitativa (limites de concentración y región de incertidumbre).