Desarrollado por José María Montiel Company — Universitat de València.
Calculadoras para concordancia (Kappa), medidas de asociación (RR, OR), pruebas diagnósticas,
análisis de ECAs y estimación de intervalos de confianza.
1. Configuración de la tabla de contingencia
Introduce la tabla de contingencia de tamaño k×k con los recuentos de la clasificación de los dos observadores
(filas = observador 1, columnas = observador 2).
2. Resultados globales
Concordancia observada (Po)
—
Concordancia esperada (Pe)
—
Kappa simple
—
IC 95 %: —
Kappa ponderado
—
IC 95 %: —
Clasificación cualitativa
—
Introduce los datos y pulsa "Calcular Kappa e IC 95 %".
Introduce los conteos en la tabla 2×2 (a, b, c, d). Opcionalmente añade los sumatorios de
person-time para calcular densidades de incidencia y la razón de tasas (Rate Ratio).
Sí (evento)
No (sin evento)
Expuestos
No expuestos
Resultados aparecerán aquí.
Nota: las IC son aproximadas. Para Rate Ratio se usa aproximación
Poisson (se_log ≈ sqrt(1/a + 1/c)); si hay ceros, se añade 0.5 para evitar ln(0).
2) Explicaciones didácticas de los indicadores (para estudiantes)
Lectura recomendada: formula cada indicador con la tabla 2×2 (a,b,c,d) y siempre comprueba
la adecuación del diseño (cohorte vs casos y controles vs transversal) antes de interpretar.
Ie (Riesgo en expuestos): proporción de sujetos expuestos que presentan el
evento = a / (a + b). Indica la probabilidad acumulada de evento en el grupo expuesto durante el período de
observación.
I0 (Riesgo en no expuestos): proporción de sujetos no expuestos que
presentan el evento = c / (c + d). Sirve como referencia para comparar el riesgo entre grupos.
RR (Riesgo Relativo): razón Ie / I0. Interpreta cuántas veces mayor (RR>1)
o menor (RR<1) es la probabilidad de evento en expuestos respecto a no expuestos. En cohorte es el estimador
directo del efecto.
Diferencia de riesgos (Ie − I0): exceso absoluto de riesgo atribuible a la
exposición (puntos porcentuales). Es útil para estimar el impacto absoluto y calcular NNT/NNH.
Ip (Riesgo poblacional): incidencia global en la población = (a + c) /
total. Representa la probabilidad conjunta del evento en la muestra completa.
RAP (Riesgo atribuible poblacional absoluto): Ip − I0. Mide cuánto riesgo
adicional en la población se debe a la exposición (absoluto).
FAE (Fracción atribuible en expuestos): (RR − 1) / RR. Proporción del
riesgo en los expuestos que puede atribuirse a la exposición (si la asociación es causal).
FAP (Fracción atribuible poblacional): proporción de casos en la población
que se deberían a la exposición (estimación que combina RR y proporción expuesta Pe).
IRR (Incremento relativo del riesgo): RR − 1. Por ejemplo, IRR = 0.5 indica
un 50 % de aumento relativo del riesgo.
RRR (Reducción relativa del riesgo): 1 − RR. En intervenciones protectoras
(RR<1) indica la fracción de reducción proporcional del riesgo.
NNT / NNH (Número necesario a tratar/dañar): 1 / |Ie − I0|. Expresa cuántas
personas deben recibir la intervención/exposición para provocar o evitar un evento adicional. Redondear a
entero y considerar signo y contexto clínico.
Densidad de incidencia (ID): eventos / person-time. Útil cuando los tiempos
de seguimiento difieren entre sujetos; se expresa en la unidad de person-time (ej. person-years).
Rate Ratio (Razón de tasas): IDe / ID0 (densidades expuestos / no
expuestos). Se interpreta análogamente al RR pero aplicado a tasas por unidad de tiempo.
Consejos didácticos para el alumnado
Siempre comprueba el diseño del estudio: muchos indicadores (RR vs OR) sólo son adecuados en
ciertos diseños (RR en cohorte, OR en casos-controles).
La IC informa sobre la precisión de la estimación. Si la IC incluye 1 (por ejemplo, RR IC = [0.8,
1.2]) no hay evidencia estadística de asociación.
Distinción entre efecto relativo (RR, OR) y efecto absoluto (Diferencia de riesgos, NNT):
ambos son importantes para decisiones clínicas y de salud pública.
Si usas person-time, reporta la unidad temporal (ej. person-years). Comparar tasas sin unidad puede
inducir a error.
Corrige o interpreta con cuidado cuando haya conteos cero (0) — la calculadora aplica 0.5 para IC
aproximadas.
1. Introduce la tabla de contingencia 2×2
Rellena la tabla con recuentos absolutos. Filas = resultado del test, columnas = situación real de
enfermedad.
Resultado del test
Enfermedad (estado verdadero)
Total fila
Presente
Ausente
Test positivo
100
Test negativo
100
Total columna
90
110
200
2. Indicadores diagnósticos
Sensibilidad
—
IC 95 %: —
Especificidad
—
IC 95 %: —
VPP
—
IC 95 %: —
VPN
—
IC 95 %: —
LR+
—
IC 95 %: —
LR−
—
IC 95 %: —
Prevalencia aparente
—
IC 95 %: —
Exactitud global
—
IC 95 %: —
3. Interpretación de resultados
Selecciona un tipo de interpretación y pulsa “Calcular indicadores”.
Visualización gráfica de LR+ y LR−
La línea vertical en 1 indica **"sin cambio"** de probabilidad; cuanto más se aleja el punto, mayor impacto
diagnóstico.
LR+ alto (derecha) aumenta la probabilidad. LR− bajo (izquierda) la reduce.
1. Configuración del ensayo
2. Datos del ensayo (resultado dicotómico)
Para cada brazo, indica el nombre del tratamiento, el número de pacientes con el evento y el total de
pacientes aleatorizados (N).
#
Nombre tratamiento
Eventos
N total
Introduce los datos y pulsa calcular.
Forest plot de RR vs tratamiento de referencia
Cada línea muestra el RR y su intervalo de confianza del 95 % frente al tratamiento de referencia.
La línea vertical indica RR = 1 (ausencia de efecto diferencial).