在数据分析中，方差分析（ANOVA）是一种强大的工具，用于比较多个组之间的均值差异。而当我们需要进一步探究组间具体差异时，`pairwise.t.test()` 就派上用场啦！✨

首先，确保你的数据已准备好，并导入到R环境中。假设你有一个包含分组变量和数值变量的数据框 `data`，可以通过 `aov()` 函数进行方差分析，例如：

```r

model <- aov(value ~ group, data = data)

summary(model)

```

这一步可以初步判断是否存在显著性差异。

接下来，使用 `pairwise.t.test()` 检验两两组间的差异。比如：

```r

result <- pairwise.t.test(data$value, data$group, p.adjust.method = "bonferroni")

print(result)

```

上述代码会输出每组间的p值，并通过 Bonferroni 方法调整多重检验的显著性水平，避免假阳性结果。

通过这些步骤，你可以更深入地了解各组数据的具体差异！💡 方差分析与 `pairwise.t.test` 的结合，为研究提供了清晰的方向，快来试试吧！🚀