O interesse em considerar a relação entre variáveis aleatórias em quantis em vez da média vem crescendo em diferentes campos do conhecimento. Dados coletados através de recolhidos através de pesquisas amostrais complexas são de fundamental importância para diferentes áreas. A combinação de ambos arcabouços fornece uma ferramenta portanto uma poderosa ferramenta no suporte a decisões e é útil para profissionais de diversas áreas. Nesta tese, buscamos avançar nesta literatura estendendo e desenvolvendo novos métodos Bayesianos para a análise de regressão quantílica de dados de pesquisas amostrais complexas sob amostragem informativa. Diferente de trabalhos anteriores, não nos concentramos apenas no caso com variável resposta contínua, mas também desenvolvemos métodos para dados de contagem e multivariado. Nossos métodos são particularmente atrativos já que fornecem ferramentas metodológicas eficazes e de simples implementação.