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UCLAのページを見ていたら、aov関数の誤差項の指定は簡単にできると初めて知った
うーむ、奥が深い
http://www.ats.ucla.edu/stat/R/seminars/Repeated_Measures/repeated_measures.htm

# 松井先生のサイトの例からコピペさせていただく。感謝

# 対応がある1要因分散分析(RBデザイン) (p.91)
RB <- data.frame(
  a = factor(c(rep(1,8), rep(2,8), rep(3,8), rep(4,8))),
  s = factor(rep(1:8, 4)),
  result = c(9,7,8,8,12,11,8,13, 6,5,6,3,6,7,10,9,
             10,13,8,13,12,14,14,16, 9,11,13,14,16,12,15,14))
print(summary(aov(result ~ a + s + Error(a:s), RB)))
print(summary(aov(result ~ a + Error(s), RB))) # Error(s)だけでよい

# 1要因に対応がある2要因分散分析(SPFp.qデザイン) データ数が同じ(p.107)
SPFp.q <- data.frame(
  a = factor(c(rep(1,20), rep(2,20))),
  b = factor(rep(c(rep(1,5), rep(2,5), rep(3,5), rep(4,5)),2)),
  s = factor(c(rep(1:5, 4), rep(6:10, 4))),
  result = c(3,3,1,3,5, 4,3,4,5,7, 6,6,6,4,8, 5,7,8,7,9,
             3,5,2,4,6, 2,6,3,6,4, 3,2,3,6,5, 2,3,3,4,6))
print(summary(aov(result ~ a * b + Error(s:a + s:a:b), SPFp.q)))
print(summary(aov(result ~ a * b + Error(s), SPFp.q))) # 上に同じ

# 反復測定要因が2要因以上のときは結果が異なる。松井先生のコードどおりにやらなくてはならない。うーむ、奥が深い。
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