摘要：La presente investigación tenía por objeto comprobar la eficiencia de tres diseños incompletos para la selección de datos de entrada, en problemas de Escalamiento MultiDimensional, con un número elevado de estímulos. Los diseños comparados fueron un diseño cíclico (Spence y Domoney, 1974), dos diseños aleatorios y un diseño con las desemejanzas más grandes. Cuando se satisfacía el umbral de información propuesto por Spence y Domoney (1974), todos los diseños empleados mostraron un grado de eficiencia similar. Sin embargo, con cantidades de información inferiores, el diseño cíclico fue el que produjo los peores resultados; mientras que los otros dos tipos de diseños mantenían su eficiencia aún por debajo del umbral, siendo los diseños aleatorios los que permitieron obtener soluciones satisfactorias incluso con las cantidades más bajas de información de entrada.
