目的:针对医学数据处理中经常遇到的样本率的多重比较问题,在己建立的30种样本率多重比较方法中,选择Bonferroni法、杜养志法、SNK-Zar法、Benjamini-Hochberg法和Bootstrap法这5种常见的有代表性的检验方法,探索、评价其适用条件,为实际工作中样本率的多重比较方法的选择提供参考依据。方法:本研究通过蒙特卡洛法,在二项分布的基础上,按照既定的参数组合模拟抽样,每种参数组合条件重复抽样10000次。应用SAS9.1软件对5种较常见的多重比较方法编程并以其对抽样数据进行统计推断,结合总I型错误率、检验功效和错误的发现率三个评价指标评价其在各种参数组合条件下的结果。结果:Bonferroni法使用简单,但在比较组数较多时结果偏保守;杜养志法在比较组数和样本含量较大时,不能很好的控制错误的发现率;SNK-Zar法在比较组数为4和5时不能严格控制总I型错误率在0.05水准;Benjamini-Hochberg法能很好的控制总I型错误率和错误的发现率;Bootstrap法在各种情况下比较稳定,但不是最好。结论:当需要严格控制总I型错误率时,可以选用Bonferroni法;当需要较高的检验效能时,可以选用Bootstrap法;当需要严格控制错误的发现率时,可以选用Benjamini-Hochberg法。