Las matrices de confusion son la forma mas usual y estandar de informar sobre la exactitud tematica de productos derivados de la clasificacion de datos procedentes de imagenes. En este marco, son ampliamente utilizados dos indices: el porcentaje de acuerdo y el indice Kappa. Ambos son indices globales y no permiten un control categoria por categoria y, aun menos, establecer dentro de una categoria condiciones especificas. En este trabajo se propone un metodo novedoso basado en la distribucion multinomial y en un test estadistico exacto. De esta forma, se pueden establecer las preferencias de exactitud para cada categoria y tambien establecer cierto grado de mala clasificacion entre distintas categorias.