Abstract Introduction The analysis of designs of experiments with bivariate answers can be a challenge for the researcher, especially when some data of the answers are censored. Chowdhury and Aggarwala (2007) presented a set of techniques to impute values to the censored data, in this work those techniques are compared. A method proposed by Chiao and Hamada (2001) is used to identify the optimal setting of parameters. The case with the data here is the one reported by Harper, Kosbe and Peyton (1987) about the imbalance of a plastic wheel cover component. Method The data of the experiment are not censored originally, these are analyzed in order to have a base of comparison. Criteria are then implemented to censor 16 and 21 percent of the responses, generating two new data sets, to which the imputation techniques are applied: 1) conditional expectation after regression of the responses, 2) order statistics and 3) simulated observations. For each generated data set, the optimal setting of parameters (Xopt) is determined and the sum of squares of the error (SCE) is calculated. Results With the censored data at 16%, the imputation techniques: conditional expectation starting with Y1, order statistics for Y1 and simulated observations for Y2, generate values with which a Xopt is obtained that agrees with the original data. With the censored data at 21%, none of the techniques obtains a Xopt that matches the original data. The sum of squares of the error of the response 1 (SCE1) of simulated observations for Y2 is significantly smaller compared to that of the other methods. The difference between the SCE2 resulting in all the techniques is not considerable. Conclusion After comparing the Xopt and the SCE resulting from the data sets imputed with the mentioned techniques it can be said that the simulated observations method with Y2 works better to deal with censored responses of the bivariate experiment design that is being worked on here.Resumen Introducción El análisis de diseños de experimentos con respuestas bivariadas puede ser un reto para el investigador, más aún cuando algunos datos de las respuestas están censurados. Chowdhury y Aggarwala (2007) presentaron un conjunto de técnicas para imputar valores a los datos censurados; en este trabajo se comparan esas técnicas. Se utiliza un método propuesto por Chiao y Hamada (2001) para identificar la configuración óptima de parámetros. El caso con los datos que aquí se trata es el reportado por Harper, Kosbe y Peyton (1987) sobre el desequilibrio de un componente de cubierta de rueda de plástico. Método Los datos del experimento no se encuentran censurados originalmente, estos se analizan a fin de tener una base de comparación. Después se implementan criterios para censurar el 16 y 21 por ciento de las respuestas con lo que se generan dos nuevos conjuntos de datos, a estos se aplican las técnicas de imputación: 1) esperanza condicional después de hacer regresión con las respuestas, 2) estadísticas de orden y 3) observaciones simuladas. Para cada conjunto de datos generado se determina la configuración óptima de parámetros (Xopt) y se calcula la suma de cuadrados del error (SCE). Resultados Con los datos censurados al 16%, las técnicas de imputación: esperanza condicional iniciando con Y1, estadísticas de orden para Y1 y observaciones simuladas para Y2, generan valores con los que se obtiene una Xopt que concuerda con los datos originales. Con los datos censurados al 21%, ninguna de las técnicas obtiene una Xopt que concuerde con los datos originales. La suma de cuadrados del error de la respuesta 1 (SCE1) de observaciones simuladas para Y2 es significativamente menor comparada con la de los otros métodos. La diferencia entre la SCE2 resultante en todas las técnicas no es considerable. Conclusión Después de comparar la Xopt y los SCE resultantes de los conjuntos de datos imputados con las técnicas mencionadas se puede decir que el método observaciones simuladas para Y2 funciona mejor para tratar las respuestas censuradas del diseño de experimentos bivariado que aquí se trabaja