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假设随机变量X服从具有d(≥2)种实验结果，实验次数为n的多项分布，即X～Md(n，p1)．假设随机变量Y～Md(m，p)，且与X独立．p1，p为多项分布的未知参数．本文关注参数差θ((△=p1-p)的置信域．置信域可以通过可靠度和精度来评价，也就是说考查置信域的真实置信水平以及置信域的“体积”大小.优良的置信域的真实置信水平应该达到事先设定的名义置信水平，并具有相对较小的“体积”.一般而言，置信域可以分为两类：第一类置信域注重其精度，这类置信域通常基于近似统计量，这类置信域在小样本情况下往往达不到名义置信水平.第二类置信域在保证可靠度的前提下兼顾精度．但这类置信域存在由离散性造成的保守性，置信域的体积往往过大，甚至失去意义．本文提出参数θ的一种新的置信域Rα(X，Y)，Rα(X，Y)在保证可靠度的情况下具有较小的“体积”．这种构造方法的思想源自多项分布参数的Level Sets置信域方法．对于d=2的情形，本文将R0.95(X，Y)与传统的Wald区间、Agresti-Caffo修正Wald区间、SantnerSnell区间、Chan-Zhang得分区间、Agresti-Min得分区间进行了比较．本文展示了d=3时R0.95(X，Y)的图像.在d=4的情形下，应用R0.95(X，Y)进行X和y同分布的假设检验.