En este trabajo la t cnica de Componentes Principales Supervisadas es aplicada tanto a 9 variables de los datos MU284 como a 104 variables de la encuesta ENIGH 2002, en el mbito de ajuste por regresi n gaussiana, para calcular las correlaciones entre la variable de inter s y las variables auxiliares. Luego, con estos valores llamados scores, se asigna un orden estad stico de correlaci n a cada variable auxiliar. Despu s, por medio de validaci n cruzada del cociente de verosimilitudes, se determina el n mero ptimo de variables auxiliares a considerar. Finalmente, a este conjunto reducido de informaci n auxiliar, se le aplican muchas r plicas del M todo del Cubo, usando la opci n de eliminaci n de variables en su fase de aterrizaje, para obtener muchas muestras aproximadamente equilibradas del estimador Horvitz-Thompson de la variable de inter s y con ellas obtener la distribuci n de sus estimaciones y algunos estad sticos de evaluaci n.