A compreensão e aplicação de modelos e técnicas estatísticas multivariadas de dados são de grande importância para a análise e tomada de decisões. Atualmente é fato que qualquer problema que envolve grandes conjuntos de dados é facilmente analisado por vários programas estatísticos em microcomputadores. A pesquisa em questão procura estudar e explicar duas técnicas para análise de dados: Modelo de Regressão Linear Múltipla (MRLM) e Análise de Componentes Principais (ACP). Este estudo visa não somente o aspecto teórico mas também o aspecto prático e tem como objetivo principal a preparação para a pesquisa científica na área de análise multivariada de dados cujo intuito específico é testar hipóteses sobre estruturas de variáveis latentes (variáveis não observáveis) e seus relacionamentos que frequentemente são discutidas na área de psicologia, administração, ciências sociais, marketing e pesquisa de mercado. De fato, o presente trabalho pode ser considerado como estudos preliminares ao estudo de uma técnica estatística mais avançada conhecida como Análise Fatorial Confirmatória (AFC).