Los datos emparejados a menudo surgen en estudios médicos, con una correlación entre las respuestas de órganos o partes emparejadas. Bajo un modelo intra-correlacionado, este documento propone un modelo lineal generalizado para investigar los posibles factores de confusión de las tasas de respuesta individuales en datos emparejados. Las principales funciones de enlace incluyen logística, log-log, log-log complementario, probit y doble exponencial. Los estimadores de los parámetros del modelo se calculan a través de los algoritmos de Newton-Raphson, límite inferior cuadrático y acotado de Fisher. Luego, se construyen tres pruebas (es decir, prueba de razón de verosimilitud, prueba de tipo Wald y prueba de puntuación) para analizar si las covariables afectan significativamente la tasa de respuesta. Finalmente, los métodos propuestos se ilustran mediante simulación numérica y datos de discapacidad visual de Irán.