O uso das técnicas de análise multivariada está reservado aos grandes centros de pesquisa, µas grandes empresas e ao ambiente acad^emico. Essas técnicas s~ao muito interessantes porque utilizam simultaneamente todas as variáveis respostas na interpretação teórica do conjunto de dados, levando em conta as correlações existentes entre elas. Uma das principais barreiras para a utilização dessas técnicas é o seu desconhecimento pelos pesquisadores interessados na pesquisa quantitativa. A outra dificuldade é que a grande maioria de softwares que permitem esse tipo de análise (SAS, MINITAB, BMDP, STATISTICA, S-PLUS, SYSTAT, etc.) não são de domínio público. A disseminação do uso das técnicas multivariadas pode melhorar a qualidade das pesquisas, proporcionar uma economia relativa de tempo e de custo, e facilitar a interpretação das estruturas dos dados, diminuindo a perda de informação. Neste trabalho, foram confirmadas algumas vantagens das técnicas multivariadas sobre as univariadas na análise de dados de expe- rimentos agropecuários. As análises foram realizadas com o auxílio do software R, um software aberto, "amigável" e gratuito, com inúmeros recursos disponíveis.

The use of the techniques of multivariate analysis is restricted to large centers of research, the higher companies and the academic environment. These techniques are very inte- resting because of the use of all answers variables simultaneously in theoretical interpretation of the data set, considering the correlations between them. One of the main obstacle to the usage of these techniques is that researchers interested in the quantitative research do not know them. The other di±culty is that most of the software that allow this type of analysis (SAS, MINITAB, BMDP, STATISTICA, S-PLUS, SYSTAT etc.) are not in public domain. Publishing the use of Multivariate techniques can improve the quality of the research, decrease the time spend and the cost, and make easy the interpretation of the structures of the data without cause damage of the information. In this report, were con¯rmed some advantages of the multivariate techniques in a univariate analysis for data of agricultural experiments. The analysis were taken with R software, a open software, "friendly" and free, with many statistical resources available.