偽發現率
偽發現率（False discovery rate, FDR）完善了對多重假設測試的檢定，

  
    
      
        
          F
          D
          R
        
        =
        
          Q
          
            e
          
        
        =
        
          E
        
        
        
          [Q]
        
        ,
      
    
    {\displaystyle \mathrm {FDR} =Q_{e}=\mathrm {E} \!\left [Q\right],}
  其中 E 表示期望，
  
    
      
        Q
        =
        V
        
          /
        
        R
        =
        V
        
          /
        
        (
        V
        +
        S
        )
      
    
    {\displaystyle Q=V/R=V/(V+S)}
  ，V 表示錯誤拒絕虛無假說的數目，R 表示拒絕虛無假說的數目。R 取 0 時 FDR 直接取 0，寫成一句話就是

  
    
      
        
          F
          D
          R
        
        =
        
          E
        
        
        
          [
          
            V
            
              /
            
            R
            
              |
            
            R
            >
            0
          
          ]
        
        ⋅
        
          P
        
        
        
          (R>
            0
          
          )
        
      
    
    {\displaystyle \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較所致的誤差。在拒絕多個虛無假說時，FDR 校正程序能夠控制錯誤拒絕虛無假說（偽陽性）的可能性，來找到合適的結果組合。

較之於 FWER 校正（family-wise error rate)，FDR 校正程序採用了更為寬鬆的標準（比如 Bonferroni 校正，「一個假陽性也不許」）。所以，FDR 校正法在提高一類錯誤（應接受虛無假說，卻拒絕虛無假說）的同時，有更好的檢定力。