Este artículo propone una medida de sensibilidad global híbrida de derivada-varianza con selección de método de muestreo óptimo. La medida de sensibilidad propuesta es tan eficiente computacionalmente como la medida de sensibilidad global basada en derivadas, que también sirve como estimación conservadora de la medida de sensibilidad global basada en varianza correspondiente. Además, se estudia el método de muestreo óptimo para la medida de sensibilidad propuesta. En la búsqueda del método de muestreo óptimo, investigamos el rendimiento de seis métodos de muestreo ampliamente utilizados, a saber, muestreo de Monte Carlo, muestreo de hipercubo latino, muestreo estratificado, muestreo estratificado latinizado y muestreo cuasi-Monte Carlo utilizando las secuencias de Sobol y Halton. Además, la medida de sensibilidad propuesta se valida a través de su aplicación a un puente rural.