Estudos sobre o comportamento da qualidade de água são importantes, desse modo, o objetivo deste trabalho foi agrupar as águas estudadas quanto à similaridade e selecionar as características físico-químicas para explicar a variabilidade da qualidade das águas em quatro microbacias. Para tanto, foram selecionadas quatro microbacias com diferentes usos do solo: pastagem, regeneração florestal, floresta e cafezal; sob diferentes ambientes: ambientes lêntico e lótico, nascentes e águas subterrâneas. As coletas ocorreram entre fevereiro de 2014 e dezembro de 2014, sendo analisados: coliformes totais e termotolerantes; oxigênio dissolvido (OD); nitrogênio total (Nt); PO43-; turbidez; temperatura; pH; Demanda Bioquímica de Oxigênio (DBO); condutividade elétrica (CE); sólidos totais (ST); sólidos dissolvidos (SD); sólidos suspensos (SS); e os metais cálcio, magnésio e ferro. Utilizou-se técnicas de análise estatística multivariada, por meio da análise de agrupamento (AA) e análise de componentes principais (ACP). Na AA, foram formados quatro grupos distintos no período chuvoso e três no período seco. A diferença entre os ambientes foi o principal fator de influência na segregação dos grupos. A partir da ACP foram selecionadas 4 componentes principais que explicaram 73,09% da variância total dos dados. As variáveis selecionadas foram CE, turbidez, magnésio, ferro, SD, Nt, DBO, pH e coliformes termotolerantes.Palavras-chave: recursos hídricos; análise de agrupamento; componentes principais; manejo de bacias hidrográficas. MULTIVARIATE STATISTICS APPLIED TO WATER QUALITY IN DIFFERENT HYDROGRAPHIC MICROBASE ENVIRONMENTS ABSTRACT: Studies on the water quality behavior are important, so the objective of this work was to group the studied waters regarding the similarity and to select the physical-chemical characteristics to explain the variability of water quality in four micro-basins. Four micro-basins with different soil uses were selected: pasture, forest regeneration, forest and coffee; under different environments: lentic and lotic environments, springs and groundwater. The collections occurred between February 2014 and December 2014, being analyzed: total coliforms and thermotolerant; dissolved oxygen (OD); total nitrogen (Nt); PO43-; turbidity; temperature; pH; Biochemical Oxygen Demand (BOD); electrical conductivity (EC); total solids (TS); dissolved solids (SD); suspended solids (SS); and the metals calcium, magnesium and iron. Multivariate statistical analysis techniques were used, through cluster analysis (AA) and principal component analysis (PCA). In AA, four distinct groups were formed in the rainy season and three in the dry season. The difference between the environments was the main factor of influence in the segregation of the groups. From the PCA, 4 main components were selected, which explained 73.09% of the total data variance. The selected variables were CE, turbidity, magnesium, iron, SD, Nt, BOD, pH and thermotolerant coliforms.Keywords: water resources; cluster analysis; principal components; river basin management.