Inferência em modelos lineares de regressão na presença de heteroscedasticidade de forma desconhecida de usualmente realizada através do uso do estimador de mínimos quadrados ordinários do vetor de parâmetros de regressão juntamente com um estimador consistente de sua matriz de covariâncias. O estimador mais comumente usado é o proposto por Halbert White e conhecido como HC0. Algumas formas alternativas deste estimador foram propostas na literatura, dentre as quais destacam-se HC1, HC2, HC3 e HC4. Tais estimadores são rotineiramente usados na construção de testes quasi-t, que são realizados com base em valores crítico assintóticos obtidos da distribuição normal padrão. O objetivo da presente dissertação de, através do uso de métodos numéricos, obter valores críticos ajustados para esses testes. O uso de tais valores críticos conduz a inferências mais precisas em amostras finitas