Para estimar la varianza de la población finita de la variable de estudio, este documento propone una clase mejorada de estimadores eficientes utilizando diferentes transformaciones. Cuando se conocen tanto los valores mínimos como los máximos de la variable auxiliar y los rangos de la variable auxiliar están asociados con la variable de estudio, estos estimadores son particularmente útiles. Por lo tanto, la precisión de los estimadores puede mejorarse efectivamente a través de la utilización de estos rangos. Examinamos las propiedades de la clase propuesta de estimadores, incluyendo sesgo y error cuadrático medio (ECM), utilizando una aproximación de primer orden a través de un método de muestreo aleatorio estratificado. Para determinar el rendimiento y validar los hallazgos matemáticamente, se lleva a cabo un estudio de simulación. Basándonos en los resultados, la clase propuesta de estimadores tiene un mejor desempeño en términos del error cuadrático medio y la eficiencia relativa porcentual en comparación con otros estimadores en todos los escenarios. Además, para demostrar que el rendimiento de la clase mejorada de estimadores es mejor que el de los estimadores existentes, se examinan tres conjuntos de datos en la sección de aplicación.