Bajo la estadística clásica, la investigación suele depender de datos precisos para estimar la media de la población cuando se dispone de información auxiliar. Los valores atípicos pueden plantear un desafío significativo en este proceso. El objetivo final es determinar las estimaciones más precisas de la media de la población minimizando la varianza. La estadística neutrosófica es una generalización de la estadística clásica que trata con datos imprecisos e inciertos. Nuestra investigación presenta los estimadores de razón de tipo Hartley-Ross neutrosóficos para estimar la media de la población de datos neutrosóficos, incluso en presencia de valores atípicos. También incorporamos versiones neutrosóficas de varios métodos de regresión robusta, incluyendo LAD, Huber-M, Hampel-M y Tukey-M. Nuestro enfoque asume que la variable de estudio es tanto no sensible como sensible, lo que significa que puede causar incomodidad a los participantes durante las entrevistas personales, y pueden ocurrir errores de medición debido a respuestas deshonestas. Para abordar posibles errores de medición, proponemos el uso de modelos de respuesta de mezcla neutrosófica. Nuestros estimadores robustos neutrosóficos propuestos son más efectivos que los estimadores clásicos existentes, como lo confirma un estudio numérico basado en computadora utilizando datos reales y simulación.