En esta conferencia serán presentadas las ideas fundamentales del refinamiento de pruebas de hipótesis basadas en poblaciones de tamaño pequeño y moderado, para los modelos en series de potencias no lineales generalizados, recientemente publicados en la literatura. Serán utilizadas las metodologías de corrección de Bartlett y corrección Bartlett-Bootstrap para la estadística de razón de verosimilitudes para pruebas de hipótesis sobre los parámetros que indexan dicho modelo de regresión. Se presentarán resultados de simulaciones de Monte Carlo que muestran que, efectivamente, la tasa de rechazo empírica de las estadísticas corregidas es más próxima a su respectivo nivel nominal que las estadísticas originales. Se pretende mostrar estas técnicas con el ánimo de dar a conocer a practicantes y docentes la existencia de alternativas para escenarios de tamaños muestra mediana y pequeño
