近年来,基因-环境的交互作用已经引起了人们大量的关注,也有许多方法相继被提出。其中两阶方法的应用最为广泛,其主要思想是分两步来检验变量间的交互作用。首先在全基因组范围内对所有基因进行筛选,然后针对筛选出的基因再分别检验基因与环境的交互作用,针对这一特殊的多重检验问题如何有效的控制Family Wise Error Rate(FWER)是整个问题完整解决的关键一步。本文在前人研究基础上,将不同的错误率控制方法:Bonferroni方法、Sida?k方法、Holm方法用于上述两阶段检验问题中。通过对原有方法的第二步进行改进使得FWER在得到控制的前提下能进一步提高检验功效。我们给出了使用不同调整方法后的两阶方法控制FWER的理论证明,同时也进行了模拟研究来进一步验证所提方法的可行性。最后,我们还将新提出的两种调整方法应用到两组实际数据分析中,一是用于NMRI小鼠数据全基因组范围内交互作用的检测,另一个是用于二型糖尿病病人生化指标交互作用的检测,都得到了很好的结果。