もっかい。ちなみに対応のあるt検定の方は、線形モデルのgroup項の係数と見比べてみて。

#two way anova and linear models
HEC = data.frame(HairEyeColor)
summary(aov(Freq ~ Hair*Eye,data=HEC))
lm1 = lm(Freq ~ Hair+Eye,data=HEC)
lm2 = lm(Freq ~ Hair*Eye,data=HEC)
anova(lm2,lm1)

そして最後に二元配置分分析の交互作用項と、２つの線形モデルの残差の二乗の差から考えたF検定が一致。
本当にt検定、分散分析、線形モデルは質的に違うのだろうか？