t.testは「データは本質的に一定です」というエラーを返します

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

次に、fuデータセット内の単一の文字を変更します。

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

実行します...

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

    Paired t-test

ここに何が欠けていますか？

コメントで説明したように、問題は違いがすべて2（またはペアを書く方法に応じて-2）だったことです。

コメントの質問への回答：

つまり、統計に関して言えば、空想的なt.testの必要性はなく、被験者ごとにblと比較してfuが-2減少するという確実性があります。

まあ、それは依存します。

差の分布が実際に正規である場合、それが結論になりますが、正規性の仮定が間違っており、測定値の差の分布が実際に離散的である可能性があります（おそらく、それについて推論したい母集団では-2ただし、-2とは異なる場合があります。

実際、すべての数値が整数であることを見ると、離散性がおそらく当てはまるようです。

...この場合、母集団のすべての差が-2となるような確実性はありません。母集団の差のサンプルに証拠の欠如があるということは、-2と異なることを意味します。

（たとえば、人口差の87％が-2だった場合、5つのサンプルの差のいずれかが-2以外になる可能性は50〜50しかありません。したがって、サンプルは-2人口）

しかし、特にこのような小さなサンプルでは、​​t検定の仮定の適合性に疑問を抱かせるでしょう。