Las pruebas de rangos son herramientas muy conocidas para la prueba de hipótesis con alternativa de localización. Sin embargo, las pruebas de rangos más conocidas requieren el supuesto de simetría de la distribución muestreada, por ejemplo la prueba del rango signado de Wilcoxon es una prueba localmente más potente sólo en el caso que la distribución de donde proviene la muestra sea simétrica, supuesto que no es fácil garantizar en muchas situaciones aplicadas. Por esta razón un tema frecuente de investigación es la construcción de pruebas de rangos que no requieran la simetría de la distribución muestreada. Tukey(1949)propuso una manera de eliminar información contaminante en una muestra proveniente de una distribución asimétrica, proceso que se conoce con el nombre de winsorización y que consiste en eliminar los rangos de las observaciones extremas de la distribución asimétrica en el cálculo de las estadísticas de prueba, reemplazándolo por la proporción de observaciones eliminadas. Lemmer (1987) y (1993) propone tres procedimientos que combinan el uso de las pruebas de Wilcoxon y del Signo según el grado de asimetría de la distribución muestreada. Más recientemente Baklizi(2005) propone una prueba adaptativa cuyo fundamento consiste en incluir en la estadística de prueba información sobre el grado de asimetría de la distribución muestreada. En Vergara y Corzo (2007) se mezclaron las ideas de Tukey y Baklizi para proponer una prueba adaptativa winsorizada que muestra ser competitiva frente a las prueba de Tukey y Baklizi en cuanto a su tolerancia a observaciones extremas. En el presente proyecto se pretende estudiar las propiedades de una prueba de rango adaptiva winsorizada para la alternativa de localización en una muestra que proviene de una distribución asimétrica.