La estimación de los parámetros del modelo desconocidos y las características de confiabilidad se consideran bajo un esquema de censura híbrida progresiva adaptativa por bloques, donde los datos se observan a partir de un modelo Weibull. Este esquema de censura mejora la eficiencia experimental al realizar experimentos en diferentes instalaciones de prueba. Se derivan estimaciones de punto e intervalo para los parámetros y evaluaciones de confiabilidad utilizando enfoques clásicos y bayesianos. Se establece la existencia y unicidad de estimaciones de máxima verosimilitud. En consecuencia, se analiza el rendimiento de confiabilidad y las diferencias entre las diferentes instalaciones de prueba. Además, se desarrolla un algoritmo de muestreo Metropolis-Hastings para aproximar cálculos posteriores complejos. Se obtienen intervalos de confianza aproximados e intervalos creíbles de mayor densidad posterior para las funciones paramétricas. El rendimiento de todos los estimadores se evalúa a través de un extenso estudio de simulación y se discuten las observaciones. Se analiza un conjunto de datos de cáncer para ilustrar los hallazgos bajo el esquema de censura adaptativa por bloques.