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多重假设校正，并记录了其在Stata中的实现。Romano-Wolf修正(渐近地)控制家族错误率(FWER)，即在被检验的假设族中拒绝至少一个真实零假设的概率。这种校正比早期的多重测试程序(如Bonferroni和Holm校正)要强大得多，因为它通过从原始数据重新采样来考虑测试统计的依赖结构。我们描述了一个Stata命令rwolf，它实现了这种修正，并提供了一些基于各种模型的示例。我们记录并讨论了与控制FWER的其他多个校正过程相比，使用rwolf所获得的性能提升。