假设treatment A, B, C是完全一样的东西，进行两两比较，以0.05的水准，仍然有可能发现某对之间有差异，这是随机误差的影响。

假设从正态总体中进行n次随机抽样，每次抽取m个样本，然后对这n组样本之间进行两两比较(t-test)。从理论上讲，他们来自同一个正态总体，应该没有差异。实际上，如果在0.05的水准下，会发现有多对之间出现差异，而且抽样的次数越多，有差异的配对越多。在这种情况下，显然不能下结论说n组内至少有两组有差异，因为此时I类错误的概率远大于0.05。

所以在楼主的例子中，如果事先不知道哪两组可能会有差异，应该先做ANOVA，从总体上得到至少有一对有差异的结论，再进行两两比较，看看具体哪两组有差异。此时的比较，一般称为multiple comparison

至于说“只是想知道AB之间有无显著差异而已”，那就没必要用ANOVA。但事实上大多数时候并不能事先知道哪一对是我关心的对象，当我关注到AB的时候，事实上multiple的test已经完成了。

更详细的资料，可以google "multiple comparison"