Un Árbol de Procesamiento Multinomial (MPT) es un árbol dirigido con una probabilidad asociada a cada arco y vértices terminales particionados. Consideramos un parámetro adicional para cada arco, una medida como el tiempo. Cada vértice representa un proceso. Un arco descendente de un vértice representa la selección de un resultado del proceso. Un vértice fuente representa el inicio del procesamiento con la presentación del estímulo y un vértice terminal representa una respuesta. Un factor experimental influye selectivamente en un vértice si al cambiar el nivel del factor cambia los valores de los parámetros en los arcos descendentes de ese vértice y no de otros. Trabajos anteriores muestran que si cada uno de dos factores influye selectivamente en un vértice diferente en un MPT arbitrario, es equivalente a uno de dos MPT simples. Cuál se aplica depende de si los dos vértices influidos selectivamente están ordenados por los factores o no. Un caso especial, el Árbol Binario Estándar para Procesos Ordenados, surge si los vértices están ordenados y el factor que influye selectivamente en el primer vértice cambia los valores de los parámetros en solo dos arcos. Derivamos condiciones necesarias y suficientes, que se pueden probar mediante bootstrap, para este caso. Los valores de los parámetros no son únicos. Damos transformaciones admisibles para ellos. Calculamos los grados de libertad necesarios para pruebas de bondad de ajuste.