在逐步Ⅱ型截尾样本下，研究广义逆Weibull分布恒定应力部分加速寿命试验（PALTs）的参数估计问题。利用极大似然法得到未知参数和加速因子的极大似然估计（MLE），并根据其渐近正态性计算渐近方差—协方差矩阵，以得到未知参数和加速因子的近似置信区间。取未知参数的先验分布为伽马分布，取加速因子的先验分布为均匀分布，使用Lindley近似算法和Metropolis-Hastings(MH)算法，在平方误差损失（SEL）函数下给出未知参数和加速因子的贝叶斯（Bayes）估计和最大后验密度（HPD）置信区间。通过蒙特卡洛模拟，对MLE和Bayes估计进行了比较。结果表明，在所有考虑的情况下，Bayes估计效果较好，其中MH算法相比Lindley估计更有优势。