Un estimador eficiente puede reducir tanto el sesgo como el error cuadrático medio para proporcionar resultados más precisos mediante el uso de la estrategia de transformación. En este documento, se introduce una clase mejorada de estimadores de tipo ratio-producto, que emplea la técnica de transformación combinando linealmente dos medidas robustas, la trimean y la media decil, y cinco medidas no convencionales, el rango, el rango intercuartílico, el rango medio, el promedio cuartílico y la desviación cuartílica, en variables auxiliares con un método de muestreo aleatorio simple para estimar la mediana de la población finita. Este enfoque de transformación mejora la eficiencia y permite a los estimadores gestionar mejor la variabilidad de los datos. Utilizando estos estimadores, investigamos su sesgo y error cuadrático medio hasta el primer orden de aproximación. Se realiza una comparación de los estimadores propuestos y los métodos existentes a través de cinco poblaciones simuladas generadas mediante diferentes distribuciones adecuadas y tres conjuntos de datos reales. Al mejorar la precisión y eficiencia de la estimación de la mediana, los estimadores propuestos garantizan resultados precisos y confiables. Comparando los nuevos estimadores con los estimadores tradicionales, los hallazgos muestran un rendimiento superior para los nuevos estimadores en términos de errores cuadráticos medios (ECM).