対称的であること(成功と失敗を入れ替えても影響されないこと)。それが一定である時、生起率は0と1のあいだであること。0.1だったらP_1は負になってしまう)。不偏推定が可能であること。小サンプルでも効率的に推定できること。生物学的モデルに基づいていること。RRはポワソンモデルと整合する。ORは、2つの正規分布の下でカットポイントを決めて判別したとき、カットポイントを問わずほぼ一定になる)。ついでにいえば、ORは事前オッズに掛ければ事後オッズになるし、2x2クロス表の超幾何分布のパラメータだし、多元クロス表の分析の基盤だし、後向き研究でも前向き研究でもクロスセクショナル研究でも推定できるし...(と、贔屓の引き倒し気味の説明が並んでいる)。ORのそれぞれを固定したままP_2を動かすとP_1はどうなるか(P_2が極端でない限りどの指標もたいして変わらない)、実データ例において層によって値が変わらないのは3つの指標のうちどれだったか(どれも一定ではなかった)、といったデモンストレーションが紹介されている。