Tukey HSDテストは、t.testの未補正のP値よりもどのように重要ですか？

私は、「二元配置分散分析の事後的なペアワイズ比較」という投稿（この投稿に対応する）を見つけました。

dataTwoWayComparisons <- read.csv("http://www.dailyi.org/blogFiles/RTutorialSeries/dataset_ANOVA_TwoWayComparisons.csv")

model1 <- aov(StressReduction~Treatment+Age, data =dataTwoWayComparisons)
summary(model1) # Treatment is signif

pairwise.t.test(dataTwoWayComparisons$StressReduction, dataTwoWayComparisons$Treatment, p.adj = "none")
# no signif pair

TukeyHSD(model1, "Treatment")
# mental-medical   is the signif pair.

（出力はジャバラ付属）

ペアになっている（調整されていないp値）t検定が失敗したときに、Tukey HSDが有意なペアを見つけることができる理由を誰かが説明できますか？

ありがとう。

これがコード出力です

> model1 <- aov(StressReduction~Treatment+Age, data =dataTwoWayComparisons)
> summary(model1) # Treatment is signif
            Df Sum Sq Mean Sq F value    Pr(>F)    
Treatment    2     18   9.000      11 0.0004883 ***
Age          2    162  81.000      99     1e-11 ***
Residuals   22     18   0.818                      
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 
> 
> pairwise.t.test(dataTwoWayComparisons$StressReduction, dataTwoWayComparisons$Treatment, p.adj = "none")

        Pairwise comparisons using t tests with pooled SD 

data:  dataTwoWayComparisons$StressReduction and dataTwoWayComparisons$Treatment 

         medical mental
mental   0.13    -     
physical 0.45    0.45  

P value adjustment method: none 
> # no signif pair
> 
> TukeyHSD(model1, "Treatment")
  Tukey multiple comparisons of means
    95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = StressReduction ~ Treatment + Age, data = dataTwoWayComparisons)

$Treatment
                 diff         lwr        upr     p adj
mental-medical      2  0.92885267 3.07114733 0.0003172
physical-medical    1 -0.07114733 2.07114733 0.0702309
physical-mental    -1 -2.07114733 0.07114733 0.0702309

> # mental-medical   is the signif pair.

$t$