在公共衛(wèi)生研究中，我們經(jīng)常需要對多個假設(shè)同時進行檢驗。當一次研究中包含多個統(tǒng)計測試時，即使每個單獨測試的顯著性水平設(shè)置得很嚴格（例如0.05），多次測試累積下來也會增加至少有一個陽性結(jié)果是假陽性的概率。這種現(xiàn)象被稱為多重比較問題。

具體來說，如果你在一項研究中進行了20次獨立的假設(shè)檢驗，并且每次檢驗都設(shè)定了0.05的顯著性水平，那么即使所有原假設(shè)都是正確的（即實際上沒有效應(yīng)或差異存在），你仍然有大約95%的概率至少會得到一個假陽性結(jié)果。這顯然會導(dǎo)致錯誤結(jié)論的風險增加。

為了控制這種由于多次測試而產(chǎn)生的I型錯誤率（即錯誤地拒絕了真實的零假設(shè)的情況）上升，研究者通常需要采用多重比較校正方法。常見的校正方法包括Bonferroni校正、Holm-Bonferroni方法、Benjamini-Hochberg過程等。這些方法通過調(diào)整檢驗的顯著性水平或p值來降低整體I型錯誤率，從而提高結(jié)果的可靠性。

總之，進行多重比較校正是為了確保研究結(jié)論的有效性和科學性，避免因偶然因素導(dǎo)致的不正確推斷。這對于公共衛(wèi)生決策尤其重要，因為基于錯誤數(shù)據(jù)作出的判斷可能會對公眾健康產(chǎn)生負面影響。