假发现率（false discovery rate;FDR），理学-统计学-生物、医药、卫生统计-临床试验的自适应性设计，在多重假设检验中用来控制多重比较的一种方法。假发现率的概念是由美国学者Y.本亚明[注]与Y.霍格伯格于1995年提出，又称本亚明-霍格伯格（Benjamini-Hochberg）假发现率。在现代生命科学领域，特别是微阵列技术的出现，人们常常同时进行成千上万个假设检验，而传统的控制一类错误方法：簇错误率（familywise error rate；FWER）控制过程（例如邦弗朗尼校正），已被证明过于保守。假发现率主要是控制所有“发现”里被错误拒绝的检验的比例，也即拒绝了原假设的检验里面被错误拒绝的检验的比例。相对簇错误率，假发现率更有效，并且在科学领域得到广泛的认可，被应用于生命科学、医学、生物化学等科学领域，产生了巨大的影响力。假定进行了次假设检验，次假设检验具体决策过程见表：次假设检验具体决策原假设为真备择假设为真总数拒绝原假设不拒绝原假设总数表中为全部检验的个数；为原假设为真的个数；为检验中拒绝原假设的个数，其中每个被拒绝原假设的检验又称“发现”。