详细的建议看本《统计学》吧. Bonferroni校正法: 此方法是在进行两两比较时对检验水准进行调整的办法,但是该方法在比较的次数较多时,就不太适合,因为校正后的检验水准会过小.此时可采用sidark法进行多重比较（仍然是对检验。
即0.05* (1/2)。
该方法是由Carlo Emilio Bonferroni发展的，因此称Bonferroni校正。
这样做的理由是基于这样一个事实：在同一数据集上进行多个假设的检验，每20个假设中就有一个可能纯粹由于概率，而达到0.05的显著水平。
如要在同一数据集上检验两个独立的假设，显著水平设为常见的0.05。
此时用于检验该两个假设应使用更严格的0.025。
即0.05* (1/2)。
该方法是由Carlo Emilio Bonferroni发展的，因此称Bonferroni校正。
通常把对物理特性的检验。
Single-step过程不考虑原始P值的大小顺序，平等的对待所有原假设。
最简单的控制FWER方法是Bonferroni方法。
控制方法如下：对i=1, 2, ……, m, 若Pi≤α/m，则拒绝H0i。
此时Bonferroni过程校正P值为： 。
上述控制方法等价。
本次笔记主要介绍多重比较下两种常用的矫正P值的方法：Bonferroni法和Benjamini & Hochberg法（BH法）假设检验的基本原理是小概率原理，即我们认为小概率事件在一次试验中实际上不可能发生。
当同一研究问题下进行多次假设检验时，。