Las técnicas de secuenciación de próxima generación (NGS, por sus siglas en Inglés) permiten el análisis de numerosas cantidades de datos. Sin embargo, la comparación de estructuras de interacción en esos conjuntos de datos es aún un desafío, ya que los análisis de correlación tradicionales producen resultados espurios. Se desarrolla un método para caracterizar las diferencias en la estructura de correlación de conjuntos de datos de experimentos de secuenciación, que también permite determinar la contribución de las variables a esas diferencias. El método también es aplicable a sistemas industriales. Experimentos de simulación muestran que el método propuesto controla satisfactoriamente el error tipo I y II. Se valida el método con tablas de OTUs de experimentos secuenciación 16S rRNA, y con datos de operación de una red de distribución de gas natural.Incluye referencias bibliográficas.