偽發現率

-{zh-tw:偽發現率;zh-cn:假发现率;}-（False discovery rate, FDR）完善了对多重假设测试的检验，

\mathrm{FDR} = Q_e = \mathrm{E}\!\left [Q \right ], 其中E表示期望，Q = V/R = V/(V+S)，V表示错误拒绝零假设的数目，R表示拒绝零假设的数目。R取0时FDR直接取0，写成一句话就是

\mathrm{FDR} = \mathrm{E}\!\left [V/R | R>0 \right ] \cdot \mathrm{P}\!\left (R>0 \right)

偽發現率被用以校正多重比较所致的误差。在拒绝多个零假设时，FDR校正程序能够控制错误拒绝零假设（偽阳性）的可能性，来找到合适的结果组合。

较之于FWER校正（family-wise error rate)，FDR校正程序采用了更为宽松的标准（比如Bonferroni 校正，“一个假阳性也不许”）。所以，FDR校正法在提高一类错误（應接受虛無假說，卻拒絕虛無假說）的同时，有更好的檢定力。

註釋