n. (Bonferroni)人名；(意)邦费罗尼
Using Bonferroni statistical tests, intervertebral motion redistribution of each construct was compared with the intact.
使用邦弗朗尼统计学测试，将每个构建体的椎间运动重新分布与完整状态进行比较。
Using repeated-measures single factor analysis of variance and Bonferroni statistical tests (P \u003c 0.05), intervertebral motion redistribution of each construct was compared with the intact.
使用重复测量变异的单因子分析和Bonferroni统计学测试，我们将每个结构的椎间盘运动再分布与完整运动进行了比较。
Bonferroni 是一个统计学领域的重要术语，其含义可从以下角度解释：
Bonferroni 源自意大利数学家Carlo Emilio Bonferroni（1892-1960）的姓氏。他在概率论和统计学领域的研究贡献深远，提出了著名的Bonferroni 校正（Bonferroni correction）和Bonferroni 不等式，广泛应用于多重假设检验中。
在统计学中，Bonferroni 校正是一种调整显著性水平的方法，用于解决多重比较问题。其核心思想是：当同时对多个独立假设进行检验时，需降低单个检验的显著性阈值，以控制总体第一类错误（假阳性）的概率。
具体公式为：
$$
alpha_{text{校正后}} = frac{alpha}{n}
$$
其中，$alpha$ 为原始显著性水平（通常取 0.05），$n$ 为检验次数。例如，若进行 4 次比较，则每次检验的显著性阈值调整为 $0.05/4=0.0125$。
Bonferroni 校正因过于保守而可能增加第二类错误（假阴性）的风险，尤其在检验次数极多时适用性降低。此时可采用 Holm-Bonferroni 等改进方法。
如需进一步了解具体应用案例或数学推导，可参考统计学教材或学术数据库中的相关文献。
Bonferroni是一个用于多重比较校正的方法，可以控制假阳性（Type I error）的风险。该方法的原理是将实验中的显著性水平（alpha）除以进行的比较次数，从而降低每次比较的显著性水平。例如，在进行10次比较时，如果使用传统的显著性水平（alpha=.05）进行每次比较，则最终的整体显著性水平会达到.401，而使用Bonferroni校正方法则可以将整体显著性水平控制在.05以内。
Bonferroni校正方法的优点在于简单易行，而且可以保证控制假阳性的风险。但是，它的缺点是过于保守，可能会导致错失真实的显著性差异。因此，在实际应用中，研究人员需要根据具体情况选择合适的多重比较校正方法。
近义词：Bonferroni-Holm方法、Bonferroni-Dunn方法
反义词：无
例句：
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