例題：

　「12 匹のラットに 3 種類の餌を与えたときの肝臓の重量は表 1 のようであった。餌の種類により肝臓の重量の母平均値に差があるといえいるか，有意水準 5% で検定しなさい。」

表 1．餌の種類による肝臓の重量

A餌	3.42	3.84	3.96	3.76
B餌	3.17	3.63	3.47	3.44	3.39
C餌	3.64	3.72	3.91

aov 関数を用いる場合

> d <- data.frame(x=x, g=as.factor(g)) # データフレームにする
> summary(aov(x ~ g, d))

            Df  Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)
g            2 0.31786 0.15893  4.6146 0.04175 *
Residuals    9 0.30997 0.03444
---
Signif. codes:  0 `***' 0.001 `**' 0.01 `*' 0.05 `.' 0.1 ` ' 1

> x <- c(3.42, 3.84, 3.96, 3.76, 3.17, 3.63, 3.47, 3.44, 3.39, 3.64, 3.72, 3.91)
> g <- c(1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3)

oneway.test 関数を用いる場合

> oneway.test(x ~ g, var.equal=TRUE)

	One-way analysis of means

data:  x and g
F = 4.6146, num df = 2, denom df = 9, p-value = 0.04175

> oneway.test(x ~ g)  # 等分散を仮定しないとき（Welch の方法の拡張）

	One-way analysis of means (not assuming equal variances)

data:  x and g
F = 5.0045, num df = 2.000, denom df = 5.389, p-value = 0.05908

等分散でないときの平均値の差の検定によれば，「等分散を仮定しない検定法（Welch の方法の拡張）」を採用するのが良さそうである。