t.test повертає помилку "дані по суті постійні"

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

Тоді я міняю лише один символ у моєму наборі даних fu:

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

і він працює ...

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

    Paired t-test

Що я тут пропускаю?

Як зазначається в коментарях, питання полягало в тому, що різниці були всі 2 (або -2, залежно від того, в якому напрямку ви пишете пари).

Відповідаючи на запитання в коментарях:

Отже, це означає, що, що стосується статистики, немає необхідності в фантастичному t.test і його впевненість, що для кожного предмета буде зменшення фу на -2 порівняно з мільйоном?

Ну, це залежить.

Якщо розподіл різниць дійсно був нормальним, то це був би висновок, але можливо, що припущення про нормальність неправильне, а розподіл відмінностей у вимірах насправді дискретний (можливо, серед населення, яке ви хочете зробити висновок про це, як правило, -2 але іноді відрізняється від -2).

Насправді, бачачи, що всі числа є цілими числами, мабуть, дискретність, мабуть, так і є.

... в такому випадку немає такої впевненості, що всі відмінності будуть складати -2 у сукупності - більше того, що у вибірці не вистачає доказів, що різниця в сукупності означає будь-які відмінності від -2.

(Наприклад, якщо 87% різниць серед населення складали -2, існує лише 50-50 шансів, що будь-яка з 5 вибіркових різниць буде іншою, ніж -2. Таким чином, вибірка цілком відповідає тому, що існує відмінність від -2 в популяції)

Але вас також привело б до питання про відповідність припущень для t-тесту - особливо у такому невеликому зразку.