El modelo lineal clásico solo proporciona un análisis correcto si todos los efectos están fijos. Para experimentos que incluyen efectos fijos y aleatorios, el modelo lineal mixto general es apropiado para manejar variables de respuesta no distribuidas normalmente. El objetivo de este estudio es realizar la selección de genotipos a través de un modelo lineal mixto generalizado e identificar el impacto del tratamiento y los rasgos relacionados en el rendimiento de grano. Los datos se recopilaron utilizando un diseño de cuadrado de lattices y se midieron los rasgos fenotípicos del sorgo. El resultado del PCA se utilizó como variable de entrada para el modelo lineal mixto general. El análisis de datos se realizó utilizando un modelo lineal mixto general con métodos de máxima verosimilitud para estimar los parámetros del modelo. El resultado mostró que el rendimiento del grano tenía una distribución gamma y un efecto del tratamiento en el rendimiento del grano. El primer componente principal fue significativo para el rendimiento del grano. La variabilidad del rendimiento del grano debido a los efectos aleatorios de la replicación dentro del tratamiento, el genotipo y la interacción del genotipo por tratamiento fueron significativos. Los mejores genotipos efectivos para la producción masiva de sorgo fueron G137, G66 y G156 bajo condiciones de estrés y G55, G41 y G78 bajo condiciones de riego. En general, se recomienda la selección de genotipos utilizando un modelo lineal mixto general para el rendimiento del grano en la selección de genotipos de fitomejoramiento.