【锚点】这一讲只钉一个判断：【FDR 控制】不是【单个阳性可靠】；它控制的是【发现集合中的假发现比例】，不是每个具体结论的后验概率。

【显式】Benjamini–Hochberg 的 FDR 定义为 E[V/R]（R>0），V=假阳性数，R=阳性总数。它替代 FWER，是因为在成千上万个检验里，把整个家族错误概率压到 5% 会过度保守。

【流程节点链路】：【原始假设集合】 → 【每个假设的 p 值】 → 【排序与截断】 → 【阳性集合 R】 → 【假阳性 V】 → 【FDR=E[V/R]】 → 【单个阳性 PPV】。

【隐式】很多人把『FDR=5%』读成『我挑出的每个阳性有 95% 概率为真』。这只有在所有阳性可交换、且当前 R 的 V/R 恰好等于期望 FDR 时才近似成立。若基础阳性率很低，阳性集合很小，单个阳性很容易受一个假阳性支配。

【细微】FDR 是跨重复抽样的期望，不是对『当前这一条』的贝叶斯后验。把 E[V/R] 当成 P(这条发现为假) 是粒度错配：集合层面的风险控制，被误读成个体层面的证据强度。

【极难发现】在效应异质时，整体 FDR 可以被少数强阳性稀释。一个集合里 20 条发现，1 条假、19 条真，FDR=5%；但其中 10 条弱阳性的单独证据可能远弱于 95%。FDR 低只说明集合里假发现不多，不说明每条都站得住。

【推演】1000 个检验，900 个真原假设，100 个真备择假设。alpha=.05，power=.8：假阳性=45，真阳性=80，阳性=125，FDR≈36%。若用 BH 压到 5%，阳性数会减少；但减少后剩下的『弱阳性』并不自动变成 95% 可靠，除非你同时报告效应量、不确定性和先验基础率。

【结论】FDR 是集合层的卫生标准，不是个体层的信任状。审稿或复现时，应追问：【阳性集合】的 FDR、每条阳性的【效应量与 CI】、以及【基础率/先验】。

【辩论问题】如果一项结果通过了 FDR=5%，是否还应要求它单独给出可检验的后验或似然比？如果要求，FDR 控制是否只是入场券，而不是证据？