Viltus atklāšanas līmenis (FDR) ir statistikas prognoze par to, cik daudz rezultātu varētu būt viltus pozitīvi. Tas ļauj pētniekiem analizēt datus, lai noteiktu, vai tie ir statistiski nozīmīgi vai bezvērtīgi. Atkarībā no projekta veida var būt augsta tolerance pret augstu viltus atklāšanas līmeni, jo pārējie atklājumi joprojām ir derīgi un var būt noderīgi. Pētnieki parasti sniedz savu atklājumu statistisko analīzi un apspriež to sava darba prezentācijā.
Šis jēdziens ir saistīts ar p-vērtību, jēgpilna un derīga rezultāta iegūšanas varbūtības aplēsi. Mazas p vērtības liecina, ka dati nav tik nozīmīgi, jo pastāv zema statistiskā iespējamība, ka tie ir unikāli. Piemēram, ja kāds izvelk krāsainas bumbiņas no maisa, kurā ir trīs krāsu bumbiņas, šī persona varētu izvilkt aptuveni vienādu skaitu katras krāsas. Ja tiek izvilktas 20 bumbiņas un 10 no tām ir vienā krāsā, tas būtu statistiski maz ticams. Lai atrastu p-vērtību, pētnieks varētu veikt statistisko analīzi, lai noteiktu, cik liela ir iespēja izvilkt 10 tādas pašas krāsas bumbiņas 20 bumbiņu izlozē.
FDR gadījumā ir lielāka iecietība nekā ar p-vērtību. Tā vietā, lai aplūkotu statistisko varbūtību, ka rezultāti patiešām ir unikāli, tas pārbauda viltus pozitīvu rezultātu skaitu, kas, iespējams, tiks atrasti rezultātos. Liels skaits viltus pozitīvu rezultātu joprojām var sniegt noderīgus datus. Pētniekiem būs jāspēj identificēt un izslēgt no rezultātiem viltus pozitīvus rezultātus, taču pārējā informācija varētu būt ļoti svarīga.
Lai noteiktu viltus atklāšanas ātrumu, var izmantot daudzus aprēķinus. Ja pētnieki atklāj, ka šis rādītājs ir augsts, veicot eksperimentu, viņi var veikt dažus pielāgojumus, lai to kontrolētu. Tas varētu ietvert izmaiņas pētījuma metodoloģijā, piemēram, lielāka parauga iegūšana, lai samazinātu viltus pozitīvu rezultātu skaitu. Rūpīga pētījuma plānošana ir ļoti svarīga, jo kļūdas šajā procesā var radīt problēmas eksperimentā.
Ir pieejamas datorprogrammas, kas palīdz veikt viltus atklāšanas ātruma aprēķinus. Tos ir iespējams veikt arī ar rokām. Pētījuma metodoloģijas izstrādes gaitā pētnieki varētu veikt dažus aprēķinus, lai pirms eksperimenta beigām noteiktu acīmredzamus dizaina trūkumus. Tas var palīdzēt viņiem atrast vājās vietas un novērst tās, lai eksperiments būtu pēc iespējas spēcīgāks un noderīgāks.