Made available in DSpace on 2016-06-02T19:51:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4153.pdf: 2182125 bytes, checksum: a074f91bda22478d2c98528b9d3de6ff (MD5) Previous issue date: 2012-02-27 / Financiadora de Estudos e Projetos / The organizations face problematic situations that involve the analysis of a significant number of correlated variables to reduce the variability of production processes. There are many approaches, methods and techniques to support problem solving, however has achieved distinction in literature and adopted by Six Sigma companies, one of whose goals is to identify and eliminate the causes of variation in product and process through the use of techniques statistics. The Multivariate Data Analysis (MDAs) belongs to a set of techniques that examine both the relationship between several variables, have not been included in intensive training programs in Six Sigma. This research is qualitative and descriptive, whose purpose is to confirm the dimensions criticism from Firka (2011) and Montgomery (2010) agree that the use of statistical methods to problems of manufacturing in the context of Six Sigma programs, through the study of multiple cases. These research findings confirm the association between the use of technical barriers in the MDAs to factors of management and sociology, such as the lack of management support, focus on short-term results, the methodological factors (selection and validation of variables and results) and the statistical assumptions (multivariate normality, multicollinearity and homoscedasticity). / As organizações enfrentam situações problemáticas que envolvem a análise de um conjunto significativo de variáveis correlacionadas para reduzir a variabilidade dos processos produtivos. Há muitas abordagens, métodos e técnicas de apoio à solução de problemas; entretanto tem obtido destaque na literatura e adotado pelas empresas o Seis Sigma, cujo um dos objetivos é identificar e eliminar as causas de variação do produto e processo por meio do uso de técnicas estatísticas. A Análise de Dados Multivariados (MDAs) pertencem a um conjunto de técnicas que analisam simultaneamente a relação existente entre diversas variáveis, ainda pouco difundidas nos programas de treinamento em Seis Sigma. Esta pesquisa tem caráter qualitativo-descritivo, cujo objetivo é confirmar as dimensões críticas apontadas por Firka (2011) e Montgomery (2010) que comprometem o uso de métodos estatísticos em problemas da manufatura no contexto dos programas Seis Sigma, por meio do estudo de casos. Os resultados desta pesquisa confirmam a associação entre as barreiras no uso de técnicas MDAs a fatores de ordem gerencial e sociológica, tais como, a falta de suporte gerencial, foco em resultados de curto prazo, fatores de ordem metodológica (seleção e validação das variáveis e dos resultados) e aos pressupostos estatísticos (Normalidade Multivariada, Multicolinearidade e Homocedasticidade). Palavras chaves: Analise de Dados Multivariados (MDAs). Fatores Críticos. Melhoria Contínua (MC). Projetos Seis Sigma.