在卫生统计学中，当我们进行多项比较时，比如在一个研究中对多个变量或组别之间进行多次假设检验时，会遇到多重比较问题。这是因为随着检验次数的增加，偶然性导致错误拒绝原假设（即I型错误）的概率也会相应提高。为了控制总的I型错误率，统计学家提出了多种方法来调整p值，Bonferroni法就是其中一种常用的方法。

Bonferroni法的基本思想是将原本设定的整体显著性水平α分配给每一次单独的检验中，以减少犯I型错误的可能性。具体操作步骤如下：
1. 确定总的显著性水平α：这通常是根据研究设计事先确定好的，比如0.05。
2. 计算需要进行比较的次数m：即你计划执行多少次独立的假设检验。
3. 调整每个检验的显著性水平为α/m：这意味着对于每一次单独的检验，其接受或拒绝原假设的标准变得更加严格。例如，如果总的显著性水平是0.05，并且要进行10次比较，则每次比较的实际显著性水平应该是0.05/10=0.005。
4. 对每个p值应用调整后的标准：在得出原始的p值后，将其与调整后的显著性水平（α/m）相比较。如果某个检验的p值小于或等于α/m，则认为该结果具有统计学意义；反之，则不拒绝原假设。

Bonferroni法虽然简单且保守，能够有效控制总的I型错误率，但它的缺点是可能会过度降低每个单独测试的显著性水平，从而增加II型错误（即假阴性）的风险。因此，在实际应用中需要根据具体情况权衡选择是否使用此方法以及其他可能更适合的方法来处理多重比较问题。