Este estudio explora una nueva dimensión de pruebas de vida acelerada mediante el análisis de datos de riesgos competitivos a través del modelado de Variable Aleatoria Alterada (TRV), un método que no ha sido ampliamente estudiado. Este método se aplica a pruebas de vida de estrés por pasos simple (SSLT), y considera múltiples causas de falla. La vida útil de las unidades de prueba bajo niveles de estrés cambiantes se modela utilizando la distribución Power Rayleigh con parámetros de escala distintos y un parámetro de forma constante. La investigación introduce coeficientes de alteración únicos para diferentes causas de falla en el modelado de datos de estrés por pasos a través de TRV. Utilizando datos de SSLT, calculamos estimaciones de máxima verosimilitud para los parámetros de nuestro modelo junto con los coeficientes de alteración y establecemos tres tipos de intervalos de confianza bajo el esquema de censura Tipo-II. Además, nos adentramos en la inferencia bayesiana para estos parámetros, respaldados por distribuciones previas adecuadas. La validez de nuestro método se demuestra a través de extensas simulaciones y aplicación de datos reales en los campos de la ingeniería médica y eléctrica. También proponemos un criterio óptimo de tiempo de cambio de estrés y realizamos un análisis de sensibilidad exhaustivo.