Bonferroni 测试：多重比较中的错误率控制

Bonferroni 测试是一种多重比较方法，用于控制实验中进行多个统计推断时的错误率。它的目的是通过调整显著性水平，防止由于进行多次比较而产生过多的假阳性结果。

通常情况下，当我们进行多个统计推断时，例如在同一个数据集上进行多组比较、多个因素的独立检验等，会增加假阳性（即错误地拒绝原假设）的风险。Bonferroni 测试通过将显著性水平除以进行比较的次数，得到每个比较的调整后显著性水平，从而降低整体错误率。

例如，如果我们进行了10个独立检验，并将显著性水平设置为0.05，那么通过 Bonferroni 测试，每个独立检验的显著性水平会被调整为 0.05/10=0.005。这意味着，我们只有在每个检验的 p 值小于 0.005 时才能拒绝原假设，避免过多的错误推断。

总之，Bonferroni 测试用于控制多个比较时的错误率，通过调整显著性水平来避免产生过多的假阳性结果。