Estudos epidemiológicos incluem o levantamento de vários dados de populações específicas, incluindo dados sociodemográficos, exames laboratoriais e desfechos clínicos. Uma abordagem que facilita a exploração destes dados, visando evidenciar similaridades ou diferenças entre grupos de uma amostra, é através de métodos estatísticos multivariados por meio da análise por agrupamento hierárquico (HCA). Assim, este recurso tem sido utilizado com grande sucesso na área clínica para melhor compreender as relações de causa e efeito na história natural das doenças. Nesse aspecto, este trabalho tem como objetivo comparar métodos de investigação estatística a partir de dados referentes ao perfil glicolipêmico e parâmetros antropométricos de trabalhadores rurais e da agroindÚstria através das análises univariada, categorizada por sexo, e multivariada, por HCA. Trata-se de um estudo transversal, de caráter descritivo, correlacional e preditivo constituído de uma amostra condicionada à adesão voluntária, composta por trabalhadores da agroindÚstria e produtores rurais de sete municípios da região do Vale do Rio Pardo. O perfil glicolipêmico foi quantificado por métodos de referência (Labtest) em equipamento automatizado. A avaliação antropométrica consistiu de índice de massa corporal (IMC), classificado segundo critérios da OMS; percentual de gordura (%G), estimado através das dobras cutâneas; circunferência da cintura (CC); e razão cintura quadril (RCQ). A análise multivariada foi realizada utilizando o software PAST. Empregou-se o algoritmo de Ward para a obtenção do dendrograma da HCA. A amostra foi constituída de 95 sujeitos com idades variando entre 19 e 71 anos, sendo 35 (36,84%) homens e 60 (63,16%) mulheres. Quanto à procedência, 4 (4,21%) eram de Santa Cruz do Sul, 15 (15,79%) de Vale Verde, 13 (13,68%) de Passo do Sobrado, 16 (16,84%) de Candelária, 17 (17,89%) de Rio Pardo, 16 (16,84%) de Pantano Grande e 14 (14,74%) de Encruzilhada do Sul. Referente ao perfil glicolipêmico, a média para a glicemia de jejum (GLI) foi de 109,35 mg/dL (±25,50), para os triglicerídeos (TRI) foi 127,35 mg/dL (±60,19), para o colesterol total (CT) foi de 209,12 mg/dL (±51,41), para o colesterol HDL foi de 49,87 mg/dL (±10,68) e para o colesterol LDL foi de 133,80 mg/dL (±46,84). Quanto à avaliação antropométrica, houve predomínio de IMC na faixa de 25,0 a 29,9 kg/m² (46,32%) e a média de %G foi de 27,04% (±6,62), de CC foi 90,25 cm (±8,58) e de RCQ foi 0,87 (±0,07). O dendrograma obtido pela HCA evidenciou inicialmente dois agrupamentos ao nível de similaridade de 5%, sendo CT (p=4,99E-12) o parâmetro que se mostrou com maior poder discriminatório entre os dois grupos. CT também se mostrou o responsável por separar os três grupos obtidos ao nível de similaridade de 35% (p=5,09E-12) e os quatro agrupamentos evidenciados ao nível de 55% (p=6,34E-14). TRI foi importante para distinguir os cinco grupos obtidos com 70% de similaridade (p=1,96E-14). Dessa maneira, os grupos diferiram significativamente apenas quanto ao perfil glicolipêmico, sendo CT o parâmetro com maior influência na discriminação entre os grupos. Os parâmetros antropométricos não foram relevantes nessa separação. Segregar os grupos apenas quanto ao sexo, através da estatística clássica, é uma forma de se analisar somente esta variável, independente de todas as outras. Assim, conclui-se que os métodos univariado e multivariado são complementares, pois apresentam abordagens distintas.