En este trabajo se propone un test robusto para el parámetro de regresión de un modelo logístico. El test propuesto es un test tipo Wald, basado en una versión pesada del estimador propuesto por Bianco y Yohai (1996) tal como fue implementado por Croux y Haesbroeck (2003). Se estudia la distribución asintótica del estadístico bajo la hipótesis nula y bajo alternativas contiguas. Se realiza un estudio Monte Carlo para investigar la estabilidad del nivel y la potencia del test bajo contaminación y para comparar el comportamiento del test propuesto en el caso de muestras finitas con el test clásico y con otras propuestas robustas. Finalmente, se ilustra la performance del test propuesto sobre un conjunto de datos reales.