Degut a l'expansió de la nostra societat cada dia hi ha més fonts de dades públiques (mèdiques, financeres,...) per a realitzar-hi estudis estadístics. Aquestes fonts de dades són perilloses per a la informació confidencial de les persones o institucions ja que són accessibles per a tothom, per tant necessiten ser protegides abans de ser publicades. En aquest projecte es presenten els diferents mètodes de protecció corresponents a dades categòriques així com un anàlisi de cadascun per a determinar-ne la pèrdua d'informació i el risc de revelació. Finalment també s'ha desenvolupat un mètode per optimitzar els resultats obtinguts pel mètode PRAM.Debido a la expansión de nuestra sociedad, cada vez hay mas fuentes de datos públicos (medicas, financieras,...) para realizar estudios estadísticos. Éstas fuentes de datos son peligrosas para la información confidencial de las personas o instituciones ya que son accesibles por todo el mundo, por eso deben ser protegidas antes de ser publicadas. En este proyecto se presentan los diferentes métodos de protección correspondientes a datos categóricos así como un análisis de cada uno para determinar su pérdida de información y su riesgo de revelación. Finalmente también se ha desarrollado un método para optimizar los resultados del método PRAM.Due to the expansion of our society, every day appear more and more public data sources (medical, financial,...) for statistical studies. Those data sources are dangerous for confidential information about persons or institutions because they are accessible for everybody, so they need to be protected before publish. This project presents the different protection methods for categorical data as well as the analysis of everyone to determine their information loss and disclosure risk. Finally a new method for the optimization of PRAM results has developed