As técnicas multivariadas têm sido apresentadas como procedimentos eficientes no melhoramento de plantas em razão de combinarem as múltiplas informações provenientes de uma unidade experimental de modo que seja possível selecionar ou predizer fenômenos genéticos baseando-se simultaneamente em um complexo de variáveis de importância genética e/ou evolutiva. Entretanto, a utilização dessas técnicas no Brasil ainda não é rotineira. Com o avanço na área da Informática e a maior disponibilidade de recursos computacionais, o emprego de tais técnicas torna-se potencialmente maior e seu conhecimento indispensável ao melhorista. Por esta razão, realizou-se o presente trabalho, com o objetivo de enfatizar a importância de alguns procedimentos multivariados, empregando-os em três estudos de reconhecida importância no melhoramento, a saber: a) Estudo sobre a divergência genética de progenitores e predição do comportamento de híbridos de cultivares de milho; b) Estudos comparativos de ganhos por diferentes critérios de seleção , utilizando-se os dados experimentais de ensaios de progênies de irmãs completas de milho; e c) Estudos comparativos de técnicas de análise de experimentos em sistema consorciado, envolvendo cultivares de feijão e milho. Os estudos relativos à divergência genética permitiram concluir que os procedimentos multivariados, como o da análise de conglomeração com base em distâncias Euclidianas ou de Mahalanobis e análise de componentes principais ou de variáveis canônicas, são eficientes na predição do comportamento de híbridos por meio das informações dos progenitores. Tal fato pôde ser evidenciado pela correlação de Spearman, que foi de 0,77 e 0,73, respectivamente, entre o comportamento médio dos híbridos ou da sua heterose para o rendimento de grãos por planta e a divergência entre os progenitores, quantificada pela distância generalizada de Mabalanobis. Os estudos comparativos de ganhos por diferentes critérios de seleção permitiram concluir que, apesar de a seleção direta proporcionar maior ganho no caráter principal, a seleção com base em índices proporciona maior percentual de ganhos totais com uma melhor distribuição dos ganhos para os caracteres, individualmente. Tal fato pôde ser evidenciado pela ocorrência de ganho de19,21% para o rendimento de espigas e de 25,99% em termos totais, pela seleção direta no rendimento, em comparação com o ganho de 18,32% no rendimento de espigas e de 27,54%, em termos totais, pela seleção por meio do índice clássico proposto por SMITH (1936) e HAZEL (1943). Outras comparações que apontam maiores vantagens do uso do índice de seleção foram verificadas, em relação à seleção direta, nos demais caracteres, principalmente quando a seleção direta é feita sobre o teor de óleo. Os estudos comparativos de técnicas de análise de experimentos consorciados permitiram concluir que a análise bivariada de variâncias, associada a interpretações gráficas, proporciona maior capacidade discriminatória dos tratamentos do que as análises univariadas do rendimento de cada cultura consorciada ou de suas produções equivalentes. Nos dados analisados, apenas a análise bivariada apontou a existência de diferenças significativas entre tratamentos. As análises univariadas foram incapazes de apontar essas diferenças, apesar de as análises descritivas e classificatórias das médias evidenciarem superioridade consistente dos efeitos estudados (cultivares de feijão e arranjo de plantio dos mesmos em relação a um cultivar de milho). De maneira geral, concluiu-se que os procedimentos multivariados proporcionam enriquecimento das informações disponíveis, apresentam maior capacidade de discriminação genotípica, permitem melhor identificação de unidades seletivas, em termos de maximização de ganhos, e são eficientes em estudos de predições genéticas, de tal forma que sua utilização tem grande importância no melhoramento de plantas.

Multivariate techniques have been efficient procedures in plant breeding, because they combine multiple information coming from an experimental unit to allow selection and genetic predictions based on a complex of variables with genetic and evolutive importance simultaneously. However, these techniques in Brazil are not yet being used Routinely. With the progress in computer Sciences and the greater availability of computational resources, the use of these techniques becomes potentially great and its knowledge is indispensable to the breeder. For this reason, this was carried out to emphasize the importance of some multivariate procedures in three studies of great importance in breeding namely: a) A study of the genetic divergence of parents and prediction of the behavior of corresponding hybrid cultivars of maize; b) Comparative studies of expected gain in different selection criteria, using experimental data from full-sib maize progeny assays; and c) Comparative studies of techniques for the analysis of experiments on intercropping involving bean and maize cultivars. Studies of genetic divergent allowed to conclude that the multivariate procedures, as the analysis of conglomeration based on Euclidian or Mahalanobis distances are effective to predict hybrid behavior through information from parents. This could be shown by a Spearman rank correlation of 0.77 and 0.73 respectively, obtained between the average behavior of hybrids or their heterosis, for production of grain, and divergence between the parents, quantified by the general Mahalanobis distance. Comparison of gains by different selection criteria permitted to conclude that, although direct selection permited a greater gain in the main trait, selection based on indices should give a greater percentage of over all gain, with a better distribution of gains through the traits, individually. This fact became evident in comparisons of expected gains, such as: 19.21% for ear yield and 25.99% for all traits, in direct selection for yield, and 18.32% and 27.54% for yield and all traits respectively, in selection based on the classic index proposed by SMITH (1936) and HAZEL (1947). Other comparisons indicating greater advantages in the use of a selection index were noted, when directed selection was applied to oil content in kernels as compared to selection based on several traits, in corn. Comparative studies of techniques for analysis of intercropping experiments allowed to conclude that the bivariate analysis, together with graphic, interpretations, give a better discrimination ability of treatments when comparative to the univariate yield analysis of each intercropped crop or of their equivalent yields. In data analysed for illustration only the bivariate analysis showed significant differences among treatments. The univariate analysis were unable to detect differences, although the descriptive and classificatory analysis of the means showed consistent superiority of effects under study (bean cultivars and planting arrangement in relation to a maize cultivar). It was concluded that the multivariate procedures gave an enrichment of the avalibable informations, provided a greater ability for genotypic discrimination, permited a better identification of selection units, in terms of maximization of gains. They showed also to be efficient in studies of genetic predictions, being therefore an important tool in plant breeding.