SISTEMAS & GESTÃO, v. 2, n. 3, p.196-216, setembro a dezembro de 2007 196 196 Sistemas & Gestão 2 (3) 196-216 Programa de Pós-graduação em Sistemas de Gestão, TEP/TCE/CTC/PROPP/UFF Implementação computacional em S-PLUS de testes estatísticos multivariados e suas aplicações em controle de qualidade Fernanda Karine Ruiz Colenghi 1 , fernanda.colenghi@gmail.com Sueli Aparecida Mingoti 2 , sueliam@est.ufmg.br 1 Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Mestrado em Estatística Belo Horizonte, MG, Brasil 2 Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Professora do corpo docente da Graduação e Pós- Graduação em Estatística, MG, Brasil *Recebido: Novembro, 2007 / Aceito: Dezembro, 2007 RESUMO Com as exigências de um mercado cada vez mais competitivo, as empresas necessitam de certificados de controle de qualidade do processo de produção ou serviços. Nesse contexto, o controle de qualidade multivariado aparece como uma ferramenta extremamente importante para avaliar várias características que afetam direta e simultaneamente a qualidade final de determinado produto. Devido a esses fatores vemos a importância do estudo das técnicas estatísticas multivariadas para controle de processos. Neste artigo apresentamos conceitos de alguns testes estatísticos multivariados, tais como o de 2 T de HOTELLING (1947), o de HAYTER e TSUI (1994) e o de MUDHOLKAR e SRIVASTAVA (2000). Além disso, mostramos um exemplo com a implementação computacional destas metodologias usando a linguagem de programação do software estatístico S-Plus (VENABLES e RIPLEY, 2003 e REIS, 1997). Palavras-Chave: Controle de processos multivariados. Testes estatísticos stepwise. Médias aparadas. 1. INTRODUÇÃO No processo de produção da maioria das indústrias, é comum utilizar-se técnicas estatísticas de controle de qualidade para avaliar a qualidade final de um determinado produto bem como do processo de produção em questão. A situação mais comum é aquela em que o processo é monitorado por várias características que afetam direta e simultaneamente a qualidade final do produto, o que dá origem ao controle de processos multivariados.Nesse caso, a aplicação de gráficos de controle pode ser feita analisando-se