Para variables de respuesta faltantes no ignorables, el mecanismo de si la variable de respuesta falta puede ser modelado a través de regresión logística. En computación bayesiana, la falta de un prior conjugado para la función logística plantea un desafío significativo. La introducción de una nueva variable Pólya-Gamma y el empleo de una aproximación de límite inferior son dos métodos comunes para la inferencia de parámetros en regresión logística bayesiana conjugada. Se puede observar que estos dos métodos producen esencialmente el mismo posterior variacional en el cálculo del posterior bayesiano variacional. Este artículo aplica un popular prior bayesiano spike-and-slab LASSO para selección de variables en regresión por cuantiles con variables de respuesta faltantes no ignorables, lo cual demuestra un buen rendimiento tanto en simulaciones como en aplicaciones prácticas.