Un odds ratio de 3 no significa «el triple de riesgo». Con un desenlace que ocurre en el 40 % de los no expuestos, el riesgo relativo real es <strong>1,67</strong>. El OR y el RR solo se parecen cuando el desenlace es raro, y en salud rara vez lo es.
RR = OR / (1 − p₀ + p₀ · OR)
El riesgo es casos entre total: 40 de cada 100 son 0,40. Las odds son casos entre no casos: 40 entre 60, o sea 0,67. Cuando el desenlace es raro las dos casi coinciden —2 de 100 son un riesgo de 0,02 y unas odds de 0,0204—, y de ahí viene la costumbre de tratarlas igual.
Cuando el desenlace es frecuente, dejan de coincidir y el odds ratio se separa del riesgo relativo siempre en la misma dirección: alejándose de 1. Un OR mayor que 1 es siempre mayor que su RR; uno menor que 1 es siempre menor.
Por eso el OR es especialmente engañoso en estudios de cosas comunes: prevalencia de ansiedad, adherencia, abandono de tratamiento, aprobar una asignatura.
Porque la regresión logística devuelve odds. No es una decisión del autor: es la salida del modelo. En un caso-control, además, el RR ni siquiera es estimable, porque el diseño fija cuántos casos hay.
Y porque el OR se comporta bien matemáticamente: es simétrico respecto a cómo definas el desenlace y no depende de la prevalencia de la muestra. Son ventajas reales.
Lo que no es defendible es traducirlo mal en la discusión: escribir «tenían tres veces más probabilidad» cuando lo que tienes es un OR de 3 y un desenlace frecuente. Ahí el error ya no es del modelo, es de la frase.
Da el OR con su intervalo, que es lo que estimó el modelo, y añade el riesgo absoluto en cada grupo. Con esos dos números el lector puede hacer la conversión él mismo y entender la magnitud real.
Si el desenlace es frecuente y quieres hablar de riesgo en la discusión, convierte y dilo: «el OR de 3 corresponde a un RR de 1,67 con el riesgo base observado del 40 %».
Y si lo que necesitas es meter ese OR en un metaanálisis junto a estudios que dan d, la conversión es otra: d y r tienen su propia página, y de OR a d se pasa con la fórmula de Chinn.
Las trece conversiones entre tamaños del efecto, agrupadas por para qué sirve cada una, están en el índice.
Si la usas en tu tesis o en un artículo, cítala: así quien lea tu Método sabe con qué se hizo el cálculo.
Ciudad-Fernández, V. (2026). Conversor de odds ratio a riesgo relativo [Aplicación web]. Ciudad Science. Recuperado el 14 de octubre de 2026, de https://analisisdedatospsicologia.com/convierte/odds-ratio-a-riesgo-relativo
Para tu apartado de Método: Los odds ratios se convirtieron en riesgos relativos a partir del riesgo en el grupo no expuesto (Zhang y Yu, 1998), con el Conversor de odds ratio a riesgo relativo de Ciudad Science (Ciudad-Fernández, 2026).
@misc{ciudadfernandez2026convoddsratioariesgorelativo,
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}De la tabla de frecuencias del propio artículo: casos entre total en el grupo no expuesto o de control. Si el artículo no la da, no se puede convertir, y eso es en sí mismo un motivo para pedirla en una revisión.
La regla clásica es con un riesgo base por debajo del 10 %. Con p₀ = .01 y OR = 3, el RR es 2,94: la diferencia cabe en el redondeo. Con p₀ = .20 ya son 2,14 frente a 3.
Ahí el OR es el estimador correcto y el RR no es estimable, porque el diseño fija la proporción de casos. La conversión solo tiene sentido si conoces el riesgo base por otra fuente, y entonces hay que decir de dónde sale.
No. Un hazard ratio es una razón de tasas instantáneas a lo largo del tiempo, no una razón de odds. Se parece en la forma y no se convierte con esta fórmula.