[ES] En este trabajo se aborda la obtención de un subespacio de proyección común (o consenso) para todas las matrices, de forma que el subespacio consenso esté, en algún sentido, lo más cerca posible de cada uno de los subespacios de máxima variabilidad individual. Se obtienen como casos particulares las diferentes soluciones dependiendo del criterio de similitud utilizado, como el Statis Dual y Doble Análisis en Componentes principales- DACP y se da lugar a proponer algún otro método para realizar el análisis.Además se propone una representación biplot consenso de forma que las similitudes entre individuos de diferentes ocasiones se interpreten sobre el mismo sistema de referencia.Para la comparación analítica entre los diferentes métodos se proponen dos indicadores que dan cuenta de la eficacia de éstos en términos de inercia explicada y cosenos de los ángulos entre los ejes individuales y ejes consenso.

[EN] This work deals with the obtaining of a common subspace projection (or consensus) for all matrices, so that the subspace consensus is, in some sense, as close as possible to each of the subspaces of high individual variability. Are obtained as particular cases different solutions depending on the similarity criteria used, as the Statis Dual and Component Analysis Double-DACP main results and propose some other method of analysis.Additionally, an agreement on a biplot representation that the similarities between individuals of different occasions are interpreted on the same reference system.For analytical comparison between the different methods are proposed two measures that account for their effectiveness in terms of inertia explained and cosines of the angles between individual axles and consensus axle.