多重检测程序是指 对多个假设进行检验的过程，通常用于分析多个变量或多个组别之间的差异。在统计学中，当研究者对多个假设进行检验时，由于偶然因素的影响，可能会出现假阳性结果，即错误地拒绝正确假设的概率。因此，多重检验的目的是在控制假阳性率的前提下，提高检验的灵敏性，即增加发现真正差异的概率。
多重检验的类型包括：
Bonferroni校正法：
这是一种常用的多重检验方法，通过对每个假设的显著性水平进行校正，以控制整体的假阳性率。具体做法是将每个假设的显著性水平除以假设的总数，得到校正后的显著性水平。
其他方法：
除了Bonferroni校正法，还有其他多重检验方法，如Tukey's HSD（Honestly Significant Difference）、Scheffé方法、Benjamini-Hochberg程序（BH方法）等。这些方法各有优缺点，适用于不同的情况和需求。
建议在选择多重检验方法时，根据研究设计、数据特点和假设检验的具体需求，选择最合适的方法以得出准确和可靠的结论。