ID01～ID10 の10人が、Ctrl、Type21、Type22 の３種類の何かを試し、100点満点の得点をそれぞれつけた場合について分析します。
データはこんな感じ。

まずはライブラリとデータの読み込み

library("multcomp")
data <- read.delim("clipboard",header=T)

対応のある分散分析

モデルを定義して、IDを変数にすることで「対応あり」と解釈することができる。
参考：http://whitewell.sakura.ne.jp/R/Rstatistics-06.html

summary(aov(F01~ID+type, data=data))

出力

            Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
ID           9   4682   520.2  12.189 5.54e-06 ***
type         2    181    90.5   2.121    0.149    
Residuals   18    768    42.7                     
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘

残念ながら、type による差はなさそうです。

Tukeyの方法で、有意差のあるペアを見つける

分散分析せずに、最初からこっちだけのほうがいい説もあります。
参考：https://toukeier.hatenablog.com/entry/how-to-do-tukey-test/

TukeyHSD(aov(F01~ID+type, data=data))

今回は不要な ID の組合せも全部計算されちゃうので、出力は省略。