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@@ -84,41 +84,45 @@ class GraphTheoryAnalysis:
     def build_graph(self, level=2, r2_threshold=0.5):
         """
         Construye el grafo basado en el nivel de combinación.
-        
+
         Args:
             level (int): Nivel de combinación (2 o 3).
             r2_threshold (float): Umbral de R² para incluir una interacción.
         """
+        if level not in [2, 3]:
+            raise ValueError("Nivel de combinación no soportado. Debe ser 2 o 3.")
+
         self.graph.clear()  # Limpiar grafo existente
 
-        if level == 2:
-            # Considerar todas las combinaciones de 2 factores
+        if level >= 2:
+            # Construir interacciones de nivel 2
             for pair in combinations(self.all_factors, 2):
                 self.experiment.set_active_factors(list(pair))
                 self.experiment.fit_models()
                 r2 = (self.experiment.r2_variable1 + self.experiment.r2_variable2) / 2
                 if r2 >= r2_threshold:
                     self.graph.add_edge(pair[0], pair[1], weight=r2)
-        elif level == 3:
-            # Identificar los 3 factores más relevantes
+
+        if level == 3:
+            # Calcular R² acumulado por factor
             factor_r2 = {}
             for factor in self.all_factors:
-                # Filtrar las aristas que contienen el factor
                 edges = [data['weight'] for u, v, data in self.graph.edges(data=True) if u == factor or v == factor]
                 factor_r2[factor] = sum(edges) / len(edges) if edges else 0
 
             # Seleccionar los 3 factores con mayor R²
             top_factors = sorted(factor_r2, key=factor_r2.get, reverse=True)[:3]
 
-            # Añadir únicamente las interacciones entre los 3 factores seleccionados
+            # Limpiar el grafo para incluir solo las interacciones entre los 3 factores
+            self.graph.clear()
+
+            # Añadir interacciones entre los 3 factores seleccionados
             for pair in combinations(top_factors, 2):
                 self.experiment.set_active_factors(list(pair))
                 self.experiment.fit_models()
                 r2 = (self.experiment.r2_variable1 + self.experiment.r2_variable2) / 2
                 if r2 >= r2_threshold:
                     self.graph.add_edge(pair[0], pair[1], weight=r2)
-        else:
-            raise ValueError("Nivel de combinación no soportado. Debe ser 2 o 3.")
 
     def visualize_graph(self, style='Style 1'):
         pos = nx.spring_layout(self.graph)