Este artículo muestra los resultados de un proyecto de investigación donde se realizó un estudio de comparación entre análisis discriminante no métrico y regresión logística para el caso en el que se clasifican más de dos grupos que provienen de distribuciones normales y no normales, bajo diferentes tamaños muestrales. Este proceso se llevó a cabo por medio de un estudio de simulación, evaluando los dos procedimientos por medio de la tasa de clasificación errónea. El estudio permitió concluir que bajo distribuciones simétricas los dos procedimientos son similares en cuanto a la tasa de clasificación errónea y bajo distribuciones no simétricas la regresión logística se comporta mejor que el análisis discriminante no métrico.