t.test trả về một lỗi dữ liệu về cơ bản là không đổi

R version 3.1.1 (2014-07-10) -- "Sock it to Me"
> bl <- c(140, 138, 150, 148, 135)
> fu <- c(138, 136, 148, 146, 133)
> t.test(fu, bl, alternative = "two.sided", paired = TRUE)
Error in t.test.default(fu, bl, alternative = "two.sided", paired = TRUE) : 
data are essentially constant

Sau đó, tôi thay đổi chỉ một ký tự trong tập dữ liệu fu của tôi:

> fu <- c(138, 136, 148, 146, 132)

và nó chạy ...

> t.test(fu, bl, alternative = "two.sided", paired = TRUE)

    Paired t-test

Tôi đang thiếu gì ở đây?

Như đã nêu trong các bình luận, vấn đề là sự khác biệt là tất cả 2 (hoặc -2, tùy thuộc vào cách bạn viết các cặp).

Trả lời câu hỏi trong phần bình luận:

Vì vậy, điều này có nghĩa là theo như thống kê, không cần t.test ưa thích và chắc chắn rằng đối với mỗi đối tượng sẽ có giảm -2 trong fu so với bl?

Vâng, điều đó phụ thuộc.

Nếu phân phối chênh lệch thực sự là bình thường, đó sẽ là kết luận, nhưng có thể giả định về tính quy tắc là sai và phân phối chênh lệch trong các phép đo thực sự rời rạc (có thể trong dân số bạn muốn suy luận về nó thường là -2 nhưng đôi khi khác với -2).

Trong thực tế, thấy rằng tất cả các số là số nguyên, có vẻ như sự bất mãn có lẽ là trường hợp.

... trong trường hợp không có gì chắc chắn rằng tất cả sự khác biệt sẽ là -2 trong dân số - điều đó càng thiếu chứng cứ trong mẫu về sự khác biệt về dân số có nghĩa là khác với -2.

(Ví dụ: nếu 87% sự khác biệt về dân số là -2, chỉ có 50-50 khả năng bất kỳ trong số 5 khác biệt mẫu sẽ là bất cứ điều gì khác ngoài -2. Vì vậy, mẫu khá phù hợp với sự thay đổi từ -2 trong dân số)

Nhưng bạn cũng sẽ được đặt câu hỏi về sự phù hợp của các giả định cho bài kiểm tra t - đặc biệt là trong một mẫu nhỏ như vậy.