Los modelos de regresión se utilizan ampliamente para explorar la relación entre una variable dependiente y sus covariables. Estos modelos funcionan bien cuando la variable dependiente es categórica y los datos son supuestamente independientes, como es el caso de los modelos lineales generalizados (GLMs). Sin embargo, los datos de rasgos de especies relacionadas no operan bajo estas condiciones debido a su ascendencia común compartida, lo que lleva a una dependencia que puede ilustrarse a través de un árbol filogenético. En respuesta a los desafíos analíticos de las variables dependientes de conteo en especies filogenéticamente relacionadas, hemos desarrollado un nuevo modelo de regresión negativa binomial filogenética que permite la sobredispersión, una limitación presente en el modelo de regresión de Poisson filogenético en la literatura. Este modelo supera las limitaciones de los GLMs convencionales, que pasan por alto la dependencia inherente que surge de la línea compartida. En cambio, nuestro modelo propuesto reconoce este factor y utiliza el marco de ecuaciones de estimación generalizadas (GEE) para una estimación precisa de parámetros. La efectividad del modelo propuesto fue corroborada por un riguroso estudio de simulación, que, a pesar de la necesidad de un cuidadoso monitoreo de la convergencia, demostró su razonable eficacia. La aplicación empírica del modelo a los datos de conteo de puesta de huevos de lagartos y tamaño de camada de mamíferos destacó aún más su relevancia práctica. En particular, nuestros resultados identificaron correlaciones negativas entre los aumentos en la masa de huevos, el tamaño de camada, la tasa de ovulación y la duración de la gestación con los respectivos conteos anuales, mientras que se observó una correlación positiva con la longevidad de las especies. Este estudio subraya la importancia de nuestro modelo propuesto para proporcionar análisis matizados y precisos de variables dependientes de conteo en especies relacionadas, destacando el impacto a menudo pasado por alto de la ascendencia compartida. El modelo representa un avance crítico en las metodologías de investigación, abriendo nuevas avenidas para la interpretación de datos de especies relacionadas en el campo.