Bonferroni校正是一種用於多重比較的方法，目的是控制I型錯誤率，即假陽性錯誤的發生。其基本思想是將傳統的顯著性水平（例如0.05）除以比較的次數，從而得到一個新的閾值。如果調整後的p值小於這個新的閾值，則認為差異是顯著的。
例如，如果進行1000次獨立的檢驗，而每次檢驗的顯著性水平設為0.05，那麼期望的假陽性率將是50次（1000次檢驗中，每次有5%的機率出現假陽性）。然而，Bonferroni校正要求將顯著性水平除以檢驗次數，即0.05/1000，這樣即使進行1000次檢驗，假陽性率也仍然被控制在5%以內。
具體的計算公式為：調整後的p值 = 原p值 / 比較次數。例如，如果比較次數為1000，那麼調整後的p值閾值為0.05/1000 = 0.00005。這意味著，只有當原始的p值小於這個調整後的閾值時，才能認為差異是顯著的。
需要注意的是，Bonferroni校正雖然簡單且易於實施，但它可能會過於保守，特別是在比較次數不是特別大的情況下。因此，有時可能會使用其他更靈活的方法，如Holm-Bonferroni方法，它可以根據p值的大小逐步調整顯著性水平，從而在控制假陽性率的同時，儘可能地保持統計效能。