Este artículo presenta un nuevo conjunto de estimadores diseñados para estimar la varianza de la población finita de una variable de estudio en un muestreo de dos fases. Estos estimadores utilizan la información sobre los valores extremos y los rangos de una variable auxiliar. A través de una aproximación de primer orden, investigamos las propiedades de estos estimadores, incluyendo sesgos y errores cuadráticos medios (ECM). Además, se lleva a cabo un estudio de simulación exhaustivo para evaluar su rendimiento y validar nuestras ideas teóricas. Los resultados demuestran que nuestra clase propuesta de estimadores tiene un mejor rendimiento en términos de eficiencia relativa porcentual (PRE) en varios escenarios de simulación en comparación con los estimadores existentes. Además, en la sección de aplicación, utilizamos tres conjuntos de datos para validar aún más el rendimiento de nuestros estimadores propuestos frente a estimadores de varianza imparciales convencionales, estimadores de razón y regresión, así como otros métodos existentes.