En la regresión multivariante se analizan relaciones entre un conjunto de indicadores de un determinado fenómeno (variables y’s) y otro de variables explicativas (variables x’s). Previo a la modelación resulta útil contar con información clave sobre las relaciones entre ambos. En este sentido, se presenta un gráfico desarrollado por Ter Braak (1990) y por Ramírez et al. (2005) en forma independiente. Se proponen indicadores de la calidad de las aproximaciones: a) variables y’s bien explicadas por las x’s, b) agrupaciones de variables y’s cuyas estimaciones presentan fuertes correlaciones y c) subconjuntos de variables explicativas que presentan mayor correlación con una variable y particular. El gráfico presentado es un GH-Biplot generalizado (Gabriel, 1971) que utiliza variables latentes generadas por un análisis de correlación canónico. Se evalúan sus alcances en una aplicación en la que se explica el comportamiento de los indicadores que conforman el Índice de Desarrollo Humano en términos de otras variables del entorno social y económico a nivel estadal en Venezuela.