Menghitung Sendiri
  Gunakan uji standar emas untuk menentukan siapa yang memiliki karakteristik dan siapa yang tidak. Sebagai ilustrasi, anggap saja 100 orang memiliki karakteristik dan 900 tidak. Berikutnua, lakukan pengujian untuk siapa saja di dalam sampel populasi tersebut. Sebagai contoh, misalnya ini adalah uji reagin plasma cepat (RPR) untuk menyaring sifilis. Gunakan untuk menguji 1000 orang dalam sampel. Lakukan hal yang sama untuk orang yang tidak memiliki karakteristik (sebagaimana ditentukan oleh standar emas). Anda akan memiliki empat angka. Orang yang memiliki karakteristik DAN hasil pengujiannya positif adalah positif benar (true positives atau TP). Orang yang memiliki karakteristik DAN hasil pengujiannya negatif adalah negatif palsu (false negatives atau FN). Orang yang tidak memiliki karakteristik DAN hasil pengujiannya positif adalah positif palsu (false positives atau FP). Orang yang tidak memiliki karakteristik DAN hasil pengujiannya negatif adalah negatif benar (true negatives atau TN). Sebagai contoh, anggap saja Anda telah melakukan uji RPR pada 1000 pasien. Di antara 100 pasien yang menderita sifilis, 95 di antaranya hasil pengujiannnya positif, sedangkan 5 sisanya negatif. Di antara 900 pasien yang tidak menderita sifilis, 90 di antaranya hasil pengujiannya positif, dan 810 sisanya negatif. Dalam hal ini, TP=95, FN=5, FP=90, dan TN=810. Dalam contoh kasus di atas, perhitungannya adalah 95/(95+5)= 95%. Sensitivitas memberitahukan kita seberapa mungkin pengujian memberikan hasil positif untuk orang yang memiliki karakteristik. Di antara semua orang yang memiliki karakteristik, proporsi apa yang pengujiannya positif? Sensitivitas 95% sudah cukup bagus. Dalam contoh di atas, perhitungannya adalah 810/(90+810)= 90%. Spesifitas memberitahukan pada kita tentang kemungkinan suatu pengujian memberikan hasil negatif pada seseorang yang tidak memiliki karakteristik. Di antara semua orang yang tidak memiliki karakteristik, berapa proporsi yang hasil pengujiannya negatif? Spesifitas 90% sudah cukup bagus. Dalam konteks di atas, perhitungannya adalah 95/(95+90) = 51,4%. Nilai prediksi positif memberitahukan kemungkinan seseorang memiliki karakteristik jika hasil pengujiannya positif. Di antara semua orang yang hasil pengujiannya positif, berapa proporsi yang benar-benar memiliki karakteristik? NPP 51,4% berarti jika hasil pengujian Anda positif, kemungkinan untuk benar-benar menderita penyakit yang dimaksud adalah 51,4%. Untuk contoh di atas, perhitungannya adalah 810/(810+5)= 99,4%. Nilai prediksi negatif memberitahukan tentang seberapa mungkin seseorang tidak memiliki karakteristik jika hasil pengujiannya negatif. Di antara semua orang yang hasil pengujiannya negatif, berapa proporsi yang benar-benar tidak memiliki karakteristik yang dimaksud? NPN 99,4% berarti jika hasil pengujian seseorang negatif, kemungkinan tidak adanya penyakit pada yang bersangkutan adalah 99,4%.
Definisikan populasi yang akan diteliti sampelnya, misalnya 1000 pasien di suatu klinik. Tentukan penyakit atau karakteristik yang dikehendaki, misalnya penyakit sifilis. Miliki standar emas yang baku untuk menentukan prevalensi penyakit atau karakteristik yang dikehendaki, misalnya dokumentasi mikroskopik medan gelap bakteri Treponema pallidum dari serpihan borok sifilis, dikolaborasikan dengan temuan-temuan klinis. Lakukan pengujian yang Anda tertarik untuk menentukan sensitivitas, spesifitas, nilai prediksi positif, dan nilai prediksi negatifnya untuk populasi ini. Untuk orang yang memiliki karakteristik (sebagaimana ditentukan dengan standar emas), catat jumlah orang yang teruji positif dan jumlah orang yang hasil pengujiannya negatif. Untuk menghitung sensitivitas, bagi TP dengan (TP+FN). Untuk menghitung spesifitas, bagi TN dengan (FP+TN). Untuk menghitung nilai prediksi positif (NPP), bagi TP dengan (TP+FP). Untuk menghitung nilai prediksi negatif  (NPN), bagi TN dengan (TN+FN).
https://www.wikihow.com/Calculate-Sensitivity,-Specificity,-Positive-Predictive-Value,-and-Negative-Predictive-Value
Doing Your Own Calculation