クロス表から Fisher の直接確率検定を行う場合，周辺度数 (marginal total) が一定ですので，真陽性の度数 a さえ決まれば残りは自動的に決まります．下記の四分表はそれを示しています．すべての度数は 0 以上の整数ですから，a の取りうる範囲は 0 から T または P のいずれか小さい方までです．
ここで重要なことは，Fisher の直接確率検定による確率 p は a の関数になっていることです．これを超幾何分布と言います．仮に POSITIVE と NEGATIVE とが何らかの連続変数の閾値によって分けられている場合，閾値を変化させることで周辺度数である陽性の度数 P，陰性の度数 N – P および真陽性の度数 a も変化します．真の度数 T および偽の度数 N – T は閾値によって変化することはありません．つまり Fisher の直接確率検定による確率 p は閾値の関数になっています．
通常ですと論文には総数の N, 真の度数 T, 陽性の度数 P, 更に感度と特異度が記載されており，ここから四分表を再現できるようになっています．
| TRUE | FALSE | Marginal total | |
| POSITIVE | a | P – a | P |
| NEGATIVE | T – a | a + N – P – T | N – P |
| Marginal total | T | N – T | N |
最初に分かっているのは下記のように総数 N，陽性の度数 P，真の度数 T のみです．
| TRUE | FALSE | Marginal total | |
| POSITIVE | P | ||
| NEGATIVE | |||
| Marginal total | T | N |
次に陰性の度数 N-P，偽の度数 N-T を計算で求めます．これで周辺度数 (marginal total) が得られます．
| TRUE | FALSE | Marginal total | |
| POSITIVE | P | ||
| NEGATIVE | N – P | ||
| Marginal total | T | N – T | N |
a を与えると，偽陰性と偽陽性が求められます．a は TRUE に感度をかけて求めます．
| TRUE | FALSE | Marginal total | |
| POSITIVE | a | P – a | P |
| NEGATIVE | T – a | N – P | |
| Marginal total | T | N – T | N |
最後に真陰性が得られます．
| TRUE | FALSE | Marginal total | |
| POSITIVE | a | P – a | P |
| NEGATIVE | T – a | a + N – P – T | N – P |
| Marginal total | T | N – T | N |