在统计学中，AOV（分析方差）是一种用于比较多个组之间差异的方法。残差是指观测值与预测值之间的差异，用于衡量观测值与模型之间的不一致性。

在R语言中，可以使用aov()函数进行ANOVA分析，并计算残差。下面是一个示例代码：

# 创建一个数据框（data frame）
data <- data.frame(
  group = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
  value = c(10, 12, 8, 9, 15, 13)
)

# 使用aov()函数进行ANOVA分析
model <- aov(value ~ group, data = data)

# 计算残差
residuals <- residuals(model)

# 打印残差
print(residuals)

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含组别和数值的数据框。接下来，使用aov()函数进行ANOVA分析，其中value ~ group表示将数值作为因变量，组别作为自变量。然后，我们使用residuals()函数计算模型的残差，并将其赋值给residuals变量。最后，使用print()函数打印出残差的值。

请注意，以上代码只是一个简单的示例，实际使用中可能需要根据具体情况进行调整。