Vamos a hacerlo fácil y defendible: este “paso a paso” es la receta para calcular e interpretar riesgo relativo (RR) sin trampas ni titulares peligrosos. La idea central es sencilla: RR compara probabilidades del mismo evento entre dos “mundos” (por ejemplo, clima actual vs un mundo sin cierto forzamiento). Lo difícil es no romperlo por definición del evento, colas, o comunicación.

Este artículo forma parte del tema Atribución en WikiMeteo.es, donde reunimos conceptos y guías prácticas para entender mejor el tiempo y el clima.

1. Qué vas a calcular (y qué NO)

Vas a estimar RR = P_A(E) / P_B(E), donde E es un evento (por ejemplo, “ola de calor de 3 días por encima del p99 en región X”). RR te dice cuánto cambia la probabilidad entre dos escenarios. No te dice “culpa”, no te dice impacto (daños) y no prueba causalidad por sí solo.

2. Idea clave en 30 segundos

• En una frase: define un evento copiable E, estima su probabilidad en dos mundos y compara con RR.
• Señal típica: RR siempre debe ir con un rango (intervalo).
• Confusión común: convertir RR en “% de culpa” o en “sube X grados”.

3. Paso 1 — Define el evento E (copiable y defendible)

Este es el paso más importante. Si E cambia, todo cambia. Escribe E con plantilla:

• Variable: (Tmax, Tmin, precip 24h, racha, SPI…)
• Ventana: (1 día, 3 días, 30 días, 3 meses…)
• Región: (punto, área, provincia, cuenca… y el operador espacial)
• Umbral: (p99, 40 ºC, 200 mm/24h, SPI≤−1,5…)
• Periodo base: si usas percentiles, indica el periodo y dataset

Ejemplo copiable: “E = 3 días consecutivos con Tmax ≥ p99 (1981–2010) en área R (promedio espacial), en junio–agosto”.

4. Paso 2 — Elige los dos mundos A y B (factual/contrafactual)

• Mundo A (factual): clima actual (con forzamientos presentes).
• Mundo B (contrafactual): clima sin el forzamiento que comparas (por ejemplo, sin influencia humana), según el diseño del estudio.

Clave: describe A y B con una frase. Si no puedes, el RR no es comunicable.

5. Paso 3 — Reúne datos/ensembles y decide el “operador”

Necesitas estimar probabilidades, especialmente en colas (extremos). Suelen usarse ensembles o simulaciones repetidas. Decide también si trabajas a escala de punto o de área (y sé consistente).

• Regla práctica: extremos puntuales (lluvia convectiva, racha) requieren mucho cuidado: reanálisis puede suavizar.
• Si mezclas fuentes: declara qué aporta cada una (observación para el evento; modelos/ensembles para probabilidades).

6. Paso 4 — Estima P_A(E) y P_B(E) (sin autoengaños)

Cuenta cuántas realizaciones (años/simulaciones) cumplen E en cada mundo y divide por el total. Si E es muy raro, el conteo será pequeño y el rango será grande (normal). No lo escondas.

• Señal sana: P_B muy pequeña → RR puede salir enorme, pero con mucha incertidumbre.
• Trampa: ajustar el umbral hasta que “salga bonito”.

7. Paso 5 — Calcula RR y su intervalo (bootstrap en simple)

RR sin intervalo no se publica. Un método común es el bootstrap: re-muestreas tus realizaciones muchas veces y recalculas RR para obtener un rango.

• Qué debes declarar: tamaño de muestra, nº de remuestreos, si hay dependencia (p.ej., block bootstrap), y cuantiles del intervalo.
• Si P_B≈0: evita “RR infinito” como titular: comunica como “al menos” y explica que falta muestra para acotar.

8. Paso 6 — Traduce a FAR y retorno (solo si ayuda, sin absolutismos)

• FAR: FAR = 1 − 1/RR (si A es factual y B contrafactual). Útil, pero fácil de malinterpretar como “culpa”.
• Retorno: retorno ≈ 1/P (cuando P es pequeña). Siempre “en promedio, bajo supuestos”.

9. Paso 7 — Conecta hazard → riesgo → impacto (para no confundir causas)

Este paso evita el lío clásico: RR te habla del hazard (fenómeno) en dos mundos. El riesgo y el impacto dependen además de:

• Exposición: qué hay en la zona (personas, infraestructuras, cultivos)
• Vulnerabilidad: qué tan sensible es (drenaje, pobreza, salud, adaptación)

Frase imprescindible: “esto describe el hazard; el impacto depende de exposición y vulnerabilidad”.

10. Paso 8 — Checklist anti-trampas (antes de publicar)

• E está definido y se puede copiar tal cual
• A y B están descritos claramente
• Operador espacial coherente (punto vs área)
• P_A y P_B (o su base) están documentados
• RR tiene intervalo + método declarado
• Se han declarado sesgos/limitaciones (colas, reanálisis, resolución)
• Lenguaje calibrado (sin “demuestra”, sin “culpa”)
• Hazard≠impacto (exposición/vulnerabilidad)

11. Bloque listo para publicar (frases seguras)

• “Bajo estos supuestos, el evento es entre X y Y veces más probable en el clima actual que en el contrafactual.”
• “El rango refleja incertidumbre por tamaño de muestra, colas y sesgos de datos/modelos.”
• “Este resultado caracteriza el hazard; el impacto depende de exposición y vulnerabilidad.”
• “La conclusión es sensible a la definición del evento; reportamos esa sensibilidad.”

12. Mini-glosario

• RR: cociente de probabilidades P_A(E)/P_B(E).
• Contrafactual: escenario de referencia “sin” el forzamiento comparado.
• Bootstrap: remuestreo para estimar intervalos.
• FAR: 1 − 1/RR (métrica derivada con riesgo comunicativo).

13. Referencias y lecturas recomendadas

• IPCC
• WMO
• NOAA