Actualmente, en diferentes contextos, en mayor o menor grado, los productos de software tienen acceso a bases de datos, siendo necesario considerar las pruebas de regresión para productos de software, tales como los sistemas de información. Esta tesis presenta dos aportes de investigación que permiten motivar e introducir una nueva técnica/método para pruebas de regresión por selección para software con acceso a datos. El primer aporte establece los aspectos y factores considerados hasta el año 2020, que evidencia la escasa aplicabilidad de las investigaciones de la academia en la industria. El segundo aporte es el diseño de un método para pruebas de regresión que realiza una combinación de técnicas de clusterización probabilística no supervisada con valores de centroide aleatorios y pruebas unitarias, que juntamente con el esquema de la base de datos, determinar los casos...