동일 공정에서 연속형 변수를 두 개 이상 수집할 경우 다변량 데이터를 갖게 된다.
변수들이 상관되어 있을 경우 다변량 관리도에서 여러 변수를 관리할 수 있다.
예를 들어 사출성형 플라스틱을 생산하는 공정의 온도와 압력을 모두 관리할 수 있다.
 
 

 
 
일변량 관리도와 다변량 관리도 중 어떤 것을 사용해야 할지 결정하려면 변수에 대한
상관 행렬을 만들고 변수들이 상관되어 있을 경우 다변량 관리도를 사용한다.
데이터에 상관 관계가 있는 여러 개의 변수가 있을 경우, 해당 변수가 모두 공정에 영향을 미치므로
각 변수에 대해 별도의 관리도를 만들면 잘못된 결과가 나오게 된다.

다변량 조건에서 별도의 일변량 관리도를 사용하면 다음 항목이 각각의 기대값과 같지 않다.
 
   • 제1종 오류
   • 점이 관리 한계 안에 올바르게 포함될 확률
 
이러한 값 왜곡은 측정 변수의 수가 많을수록 심해진다.
 
 

 
 
다변량 데이터가 있을 경우 다변량 관리도를 사용하면 다음과 같은 장점이 있다.
 
   • 관련된 변수의 실제 제어 영역을 나타낸다(이변량의 경우 타원).
   • 제1종 오류를 정해진 비율로 유지할 수 있다.
   • 상관 관계가 있는 모든 공정 변수를 단일 관리도에서 관리할 수 있다.
 
 

 
 
그러나 다변량 관리도는 기존 Shewhart 관리도보다 해석하기 어렵다.
예를 들어 다변량 관리도의 척도는 변수의 척도와 무관하며 다변량 관리도의 관리 이탈 상태 신호는
해당 신호를 유발한 변수나 변수의 조합을 나타내지 않는다.