Este estudio investiga la efectividad de los estimadores robustos de ubicación y dispersión, utilizados en pruebas de competencia y listados en la ISO 13528:2015, en la detección de valores atípicos. Los modelos utilizan (a) gráficos de densidad de kernel, (b) factores Z, (c) simulaciones de Monte Carlo y (d) distribuciones derivadas de como máximo dos distribuciones contaminantes y una principal gaussiana. Los parámetros de simulación cubren un amplio rango de aquellos comúnmente encontrados en esquemas de pruebas de competencia (PT), por lo que los resultados presentados son de aplicación bastante general. Elegimos una solución funcional subóptima agrupando y clasificando los ajustes del modelo, lo que resulta en cinco matrices fácilmente utilizables para seleccionar el mejor estimador robusto. Siempre que como máximo la mitad de la distribución de cada población contaminante esté fuera de la distribución central, solo hay un estimador óptimo. Para todos los demás casos, las cinco matrices proporcionan la estadística robusta apropiada. El método propuesto se aplica al 95.1% de 144 resultados de una PT existente para cemento. Estos conjuntos de datos reales indican que el estimador de Hampel para la media y el método Q para la desviación estándar proporcionan la estadística de rendimiento más apropiada en el 86.1% de los casos.