En algunas tesis de maestría realizadas por miembros de nuestro grupo de investigación (Npar y Datos) en pruebas de hipótesis no paramétricas, se estudió la potencia de pruebas de rachas para muestras pequeñas en el problema de localización de una muestra, que resultaron tan potentes como la prueba del rango signado de Wilcoxon y naturalmente mucho más potentes que la prueba del Signo (Ver por ejemplo: \citeasnoun{Morales}, \citeasnoun{RochaP}, \citeasnoun{RuedaM}). Aunque la potencia de las pruebas de rachas solo iguala la de la prueba del rango signado de Wilcoxon, su importancia está en que en presencia de empates entre observaciones positivas y negativas sus distribuciones se mantienen estables \cite{Sorza}, mientras que para la prueba del rango signado de Wilcoxon la presencia de empates induce modificaciones en las distribuciones de las estadísticas de prueba bajo $H_0$.\\ En un reciente ejercicio realizado para una presentación en el XXIX Simposio Internacional de Estadística de 2019, por parte de nuestro grupo de investigación, se observó que las pruebas basadas en estadísticas de rachas recortadas producen pruebas para la hipótesis de localización, que resultan más potentes que la prueba del rango signado de Wilcoxon, y en algunos casos bajo el supuesto de normalidad alcanzan a tener una potencia cercana a la de la prueba $t$ Student.\\ Dados los resultados iniciales, nos proponemos explorar y completar el ejercicio, con la pretensión de contribuir al desarrollo de pruebas de rachas para la hipótesis de localización que sean tan o más potentes que por ejemplo la prueba del Signo, la prueba del rango signado de Wilcoxon (la cual es muy potente principalmente cuando la distribución muestreada es la logística), que las pruebas de rangos winzorizadas (que resultan potentes cuando la distribución muestreada es de colas pesadas) y que la prueba t-Student