Este estudio presenta un enfoque novedoso para experimentos de prueba de vida acelerada al examinar factores de riesgo competitivos utilizando el modelo de Variable Aleatoria Manipulada (TRV). Este enfoque sigue siendo ampliamente inexplorado en la investigación actual. La metodología se implementa para un modelo de prueba de vida de estrés escalonado simple (SSLT) y tiene en cuenta diversas causas de falla. La distribución Power Chris-Jerry (PCJ) se utiliza para modelar los tiempos de vida de las unidades bajo diferentes niveles de estrés, incorporando parámetros de forma únicos mientras se mantiene un parámetro de escala fijo. Este estudio emplea el modelo TRV para integrar coeficientes de manipulación constantes para cada causa de falla dentro del análisis de datos de estrés escalonado. Se derivan estimaciones de máxima verosimilitud para los parámetros del modelo y los coeficientes de manipulación a partir de datos SSLT, y se presentan algunos intervalos de confianza basados en el esquema de censura Tipo-II. Además, se aplica la estimación bayesiana a los parámetros, respaldada por distribuciones previas apropiadas. La robustez del método propuesto se valida a través de simulaciones exhaustivas y aplicaciones del mundo real en diferentes dominios científicos.