t検定はよく使われる手法だと思います。多重検定に使う場合はBonferroniの補正（繰り返し回数をp値に乗算するか、有意水準を割る。）を忘れずに。
コマンド
t.testのオプションはコメントを確認してください。
###データ例の準備#####
A <- sample(1:100, 20, replace = FALSE)
B <- sample(1:100, 20, replace = FALSE)
#t検定の実施
#alternative: 両側:"two.sided", 左側:"less", 右側:"greater"
#paired: 対応のある:"TRUE", 対応の無い:"FALSE"
#var.equal: 等分散を仮定:"TRUE"
t.test(A, B, alternative = "two.sided", paired = TRUE)
Paired t-test
data: A and B
t = -0.2764, df = 19, p-value = 0.7852
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-21.85896 16.75896
sample estimates:
mean of the differences
-2.55
少しでも、あなたの解析が楽になりますように！！
