Este estudio explora pruebas aceleradas de vida para examinar la durabilidad de productos altamente confiables. Estas pruebas implican aplicar niveles de estrés más altos, como temperatura, voltaje o presión aumentados, que causan fallas tempranas. La distribución logística semipotencia (PHL) se utiliza debido a su flexibilidad en modelar las funciones de densidad de probabilidad y tasa de peligro, representando eficazmente varios patrones de datos comúnmente encontrados en aplicaciones prácticas. El modelo de prueba de vida acelerada parcial de estrés escalonado se analiza bajo un esquema de censura progresiva tipo II adaptativa, con muestras extraídas de la distribución PHL. El método de máxima verosimilitud estima los parámetros del modelo y calcula intervalos de confianza asintóticos. También se obtienen estimaciones bayesianas utilizando la aproximación de Lindley y el método de Monte Carlo de Cadena de Markov (MCMC) bajo diferentes funciones de pérdida. Además, se aplican criterios de optimalidad D- y A- para determinar el tiempo óptimo de cambio de estrés. Se realizan estudios de simulación para evaluar el rendimiento de los métodos de estimación y los criterios de optimalidad. Finalmente, se analizan conjuntos de datos del mundo real para demostrar la utilidad práctica del modelo propuesto.