La localización de fallas basada en espectro (SBFL) es una técnica automatizada de localización de fallas que utiliza métricas de evaluación de riesgos para calcular los puntajes de sospecha a partir de espectros de programas. Por lo tanto, las métricas de evaluación de riesgos determinan el rendimiento de la técnica. Sin embargo, los estudios experimentales existentes aún no muestran una métrica óptima para diferentes estructuras de programas y tipos de errores. Es posible optimizar aún más el rendimiento de SBFL combinando diferentes métricas. Por lo tanto, este documento explora de manera efectiva la combinación de métricas de evaluación de riesgos para una localización precisa de fallas. Basándonos en experimentos extensos que utilizan 92 fallas de los repositorios SIR y 357 fallas de Defects4J, destacamos qué métricas de evaluación de riesgos combinar para maximizar la eficiencia y precisión de la localización de fallas. Los resultados experimentales muestran que combinar métricas de evaluación de riesgos con valores de correlación negativa alta puede mejorar la efectividad de la localización de fallas. Del mismo modo, aunque la combinación de métricas de evaluación de riesgos efectivas correlacionadas positivamente puede superar a la mayoría de las no efectivas correlacionadas negativamente, aún no puede mejorar la efectividad de la localización de fallas. Además, las métricas de evaluación de riesgos con baja correlación también deberían considerarse para la localización de fallas. El estudio concluyó que obtener métricas de evaluación de riesgos altamente correlacionadas negativamente es casi imposible. La combinación de tales métricas de evaluación de riesgos mejoraría la precisión de la localización de fallas.