En este documento, se considera la inferencia sobre el parámetro de ubicación para la población skew-normal cuando los parámetros de escala y sesgo son desconocidos. Primero, se construyen las estadísticas de prueba Bootstrap y los intervalos de confianza Bootstrap para el parámetro de ubicación de una sola población basados en los métodos de estimación de momentos y de máxima verosimilitud, respectivamente. En segundo lugar, se discuten los problemas de estimación de tipo Behrens-Fisher y de intervalo de dos poblaciones skew-normal. En tercer lugar, mediante la simulación de Monte Carlo, los enfoques propuestos de Bootstrap proporcionan un rendimiento satisfactorio en términos de probabilidad de error de Tipo I y potencia en la mayoría de los casos, independientemente del estimador de momentos o del estimador de MV. Además, la prueba Bootstrap basada en el estimador de momentos es mejor que la basada en el estimador de MV en la mayoría de las situaciones. Finalmente, los enfoques anteriores se aplican a ejemplos de datos reales de índice de área foliar, resistencia de fibras de carbono y recuento de glóbulos rojos en atletas para verificar la razonabilidad y efectividad de los enfoques propuestos.