Consideramos a análise de dados provenientes de um experimento com medidas repetidas incompletas e covariáveis dependentes do tempo. O experimento consistiu na avaliação da resposta a um estímulo elétrico aplicado em nervos de mexilhões, antes e após tratamento com água do mar com diferentes salinidades (condições de avaliação). O estudo envolveu a modelagem do efeito da salinidade sobre as respostas avaliadas após os tratamentos, tendo como covariáveis as respostas avaliadas antes dos tratamentos. O objetivo foi comparar os resultados obtidos sob modelos de regressão para dados não correlacionados com aqueles em que diferentes estruturas de covariância intraunidades amostrais foram levadas em conta. Discutimos tanto os aspectos associados à escolha da forma da relação entre a resposta e as diferentes salinidades quanto aqueles que focam a escolha da estrutura de covariância. Mostramos que, embora ambas as classes de modelos produzam resultados semelhantes, a última gera estimadores mais precisos

We considered the analysis of data from an incomplete repeated measures experiment with time dependent covariates. The study involved the evaluation of the response to an electric stimulus applied in mussel nerves before and after treatment with sea water mith different salinities. The study involved the modeling of the effect of the salinity on the response evaluated after the treatments, considering the response evaluated before the treatments as covariates. The objective was to compare the results obtained under regression models for uncorrelated data with those in which different within sample units covariance structures were considered. We discussed not only the choice of the form of the relation between the response and the different salinities, but also the choice of the covariance structure. We show that although both classes of models yield similar results, the latter produces more precise estimators