Cuando los investigadores realizan encuestas en busca de información sensible y socialmente estigmatizada, los encuestados, en promedio, modifican sus respuestas para representarse de manera favorable. Para superar este problema, los investigadores pueden utilizar modelos de Técnica de Respuesta Aleatoria (TRA). Recientemente, Parker et al. propusieron un modelo que incorpora algunos de los avances cuantitativos más críticos recientes de TRA: mezcla, opcionalidad y confianza mejorada, en un solo modelo, al que llamaron modelo Mejorado Opcional de Mezcla (MOET). Ahora mejoramos el modelo MOET al incorporar información auxiliar en el análisis. La información auxiliar positivamente correlacionada puede mejorar la estimación de la respuesta media mediante el uso de un estimador de razón. En este estudio, proponemos un estimador de este tipo para el modelo MOET. Además, investigamos las condiciones bajo las cuales el estimador de razón supera al estimador básico de MOET propuesto por Parker et al. en 2024. También consideramos la posibilidad de que la recopilación de información auxiliar pueda comprometer la privacidad; y estudiamos el impacto de la reducción de la privacidad en el rendimiento general del modelo, evaluado por la medida unificada (UM) propuesta por Gupta et al. en 2018.