多重比較
多重比較の方法のみ紹介します
Dunnet法
この検定はコントロール群と他の群との比較になります
R
ano <- aov(data ~ age, data = data)
summary(multcomp::glht(ano, linfct=mcp(age = "Dunnett")))

65-70 vs 75-80 に有意差があります。これは、65-70群がコントロール群になっています。75-80群をコントロールに置きたいときは、、、
R
data$age <- relevel(data$age, ref="75-80")
ano <- aov(data ~ age, data = data)
summary(multcomp::glht(ano, linfct=mcp(age = "Dunnett")))

65-70 vs 75-80 と 70-75 vs 75-80 に有意差があります
Tukey‒Kramer法
R
TukeyHSD(aov(data ~ age, data = data))

65-70 vs 75-80, 70-75 vs 75-80 に有意差があります
Bonferroni法
R
pairwise.t.test(data$data, data$age, p.adj = "bonf")

同じく65-70 vs 75-80, 70-75 vs 75-80 に有意差があります
結果のみでよければ、ここまででOKです

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