Los procedimientos usados en el mapeo de loci de característica cuantitativa (QTL) son continuamente estudiados ya que son fundamentales para mejorar la precisión del análisis genético. El presente estudio tuvo como objetivo examinar QTLs a través de métodos muí ti variados, considerando el principio de mapeo por intervalo simple. Se simuló un conjunto de datos de marcadores moleculares microsatélites provenientes de una población F2. Al mismo tiempo se consideró que los QTLs controlan características de distribución normal y binomial. En el caso normal se consideraron cinco modelos con las siguientes estructuras de covarianzas residuales: Componentes de varianza (VC), simetría compuesta (CS), no estructurada (UN), diagonal principal (Banded Main Diagonal; UNÍ) y toeplitz heterogénea (TOEPH). El criterio de información de Akaike (AIC) se usó para seleccionar la estructura apropiada. En el caso binomial se usó el procedimiento de ecuaciones generalizadas (GEE). La estructura tipo UN minimizó el valor de AIC dentro del intervalo de mayor probabilidad de presencia del QTL. En el caso binario, una matriz de correlación dependiente fue la más adecuada (p = 0,47). En ambos casos el efecto aditivo del QTL fue altamente significativo (p < 0,01) opuestamente al efecto de dominancia (p > 0,05). Según los resultados obtenidos, se concluyó que el mapeo de QTLs usando un enfoque multivariado es una herramienta útil para los programas genéticos que buscan mejorar características cuantitativas cuyos valores fenotípicos cambian en el tiempo.