Las estructuras de Comparación como Nodo y Muestra como Nodo han demostrado ser más efectivas en la emergencia de relaciones derivadas que la de Serie Lineal, habiendo resultados no concluyentes entre la efectividad de las dos primeras. Se manipuló la correspondencia interensayo entre los estímulos mediante el empleo de estructuras mixtas de entrenamiento. 42 sujetos fueron divididos en cuatro grupos. El primero recibió entrenamiento en clases de equivalencia de estímulos siguiendo una estructura de Muestra como Nodo (McN), el segundo siguiendo una estructura de Comparación como Nodo (CcN) muestra como nodo, y los dos últimos siguiendo una estructura mixta pero igualando la densidad del nodo central a la de los grupos anteriores. A los cuatro grupos se les enseñaron dos clases de cinco estímulos con una densidad nodal de dos. El rendimiento tanto durante el entrenamiento como durante la evaluación fue superior para los grupos de muestra como nodo y comparación como nodo respecto a los grupos simil serie lineal y mixto. Los resultados se discuten a la luz de las hipótesis basadas en el aprendizaje de discriminaciones condicionales y en el rol de la interferencia proactiva. Palabras clave Clases de equivalencia, Densidad nodal, Interferencia Proactiva, Estructuras de entrenamiento ABSTRACT PROACTIVE INTERFERENCE AND NODAL DENSITY IN EQUIVALENCE CLASS FORMATION The literature reports differences in performance when subjects tested for the emergence of derived relations after stimulus equivalences class training depending on which training structured is used. Comparison-as-node and sample-as-node structures have shown to be more effective in producing the emergence of derived relations than linear series, with inconclusive results about the effectiveness of the first two. Inter-trial correspondence was manipulated between the stimuli via the use of of mixed training structures. 42 subjects were divided in four groups. The first received equivalence-class training following a sample-as-note (SaN) structure, the second following a comparison-as-node (CaN) structure, and the other two following a mixed structure with the same nodal density of the central node as the first two. The four groups were taught two five-member equivalence classes with a nodal density of two. The performance was higher for the sample-as-node and the comparison-as-node compared to the other two, both during training and during the testing. Results are discussed in light of hypotheses based on conditional-discriminations learning and the role of proactive interference. Key words Equivalence classes, Nodal density, Proactive interference, Training