Se analiza la utilizacion del algoritmo de clasificacion de Ward en conjuntos de datos en los que la informacion esta conformada unicamente por variables binarias o nominales. Se lleva el caso nominal al caso binario mediante una codificacion disyuntiva completa y se establecen las matrices de distancias a partir de la distancia ponderada de Manhatan calculada a traves de las distancias promedio de Manhatan y de Bray-Curtis. Se estudian todos los casos de dos y tres variables binarias y de dos variables nominales con dos y tres modalidades. Se establece el efecto que sobre los arboles resultantes tiene la asignacion apriori de ponderaciones para las variables.