Neste trabalho, tratamos de refinamentos para testes de hipóteses em modelos de regressão não-lineares simétricos, assumindo que o parâmetro de escala é desconhecido. Apresentamos, em notação matricial, fatores de correção de Bartlett e tipo-Bartlett para melhorar as estatísticas da razão de verossimilhanças e escore, respectivamente, nesta classe de modelos. Apresentamos, também, versões bootstrap dos testes da razão de verossimilhanças e escore. Os resultados de simulação mostram que os testes corrigidos e de bootstrap têm melhores desempenhos que os testes da razão de verossimilhanças e o teste escore originais em amostras pequenas