Un método eficiente como el muestreo por conjuntos ordenados se utiliza para estimar los parámetros de la población cuando la medición de observaciones reales es costosa y complicada. En este artículo, consideramos el problema de estimar los parámetros de la distribución xgamma de dos parámetros (TPXG) bajo el muestreo por conjuntos ordenados, así como el diseño de muestreo aleatorio simple. Se consideran varios métodos de estimación, incluido el estimador de mínimos cuadrados ponderados, estimadores de máxima verosimilitud, estimador de mínimos cuadrados, Cramer-von Mises, estimadores de máxima multiplicación de espaciamientos y estimadores de Anderson-Darling. Se realiza una comparación entre los estimadores de muestreo por conjuntos ordenados y de muestreo aleatorio simple, con el mismo número de unidades de medida, utilizando un estudio de simulación en términos de sesgo, errores cuadráticos medios y eficiencia de los estimadores. El mérito de los estimadores de muestreo por conjuntos ordenados se examina utilizando datos reales de clientes bancarios. Los resultados indican que las estimaciones utilizando el método de muestreo por conjuntos ordenados son más eficientes que el competidor de muestreo aleatorio simple considerado en este estudio.