Este documento presenta una prueba de vida acelerada de múltiples pasos utilizando censura de tipo II. Suponiendo que las vidas útiles del elemento de prueba siguen una distribución gamma, se utilizan la estimación de máxima verosimilitud y enfoques bayesianos para estimar los parámetros de distribución. En el enfoque bayesiano, nuevas parametrizaciones pueden llevar a nuevas distribuciones previas y pueden ser una técnica útil para mejorar la eficiencia y efectividad del modelado bayesiano, especialmente al tratar con modelos complejos o de alta dimensionalidad. Por lo tanto, en este documento, presentamos dos conjuntos de distribuciones previas para los parámetros de la prueba acelerada donde una de ellas se basa en la reparametrización de la otra. Se investiga y compara el rendimiento de las distribuciones previas propuestas y el enfoque de máxima verosimilitud examinando los resúmenes y las probabilidades de cobertura frecuentista de los intervalos. Introducimos los algoritmos de Cadena de Markov Monte Carlo (MCMC) para generar muestras de las distribuciones posteriores con el fin de evaluar los estimadores e intervalos. Se realizan simulaciones numéricas para examinar el rendimiento del enfoque y se presentan datos de vida útil de una muestra para ilustrar la metodología propuesta.