当同时考虑多个假设检验时，除非明确考虑检验框架的多重性，否则标准统计技术将导致对零假设的过度拒绝。本文讨论了Romano-Wolf多重假设修正，并记录了它在Stata中的实现。罗曼-沃尔夫修正(渐近地)控制家族错误率(FWER)，即在被检验的假设家族中拒绝至少一个真零假设的概率。这个修正比早期的多重测试过程(如Bonferroni和Holm修正)要强大得多，因为它通过从原始数据重新采样考虑到了测试统计数据的依赖结构。我们描述了一个实现此校正的Stata命令rwolf，并提供了许多基于广泛模型的示例。我们记录并讨论了使用rwolf比其他控制FWER的多重校正过程所获得的性能收益。