Dear list,

I am facing a problem in my statistical analyses on R.
My experiments are about plants, I record there growth after each cutting (every 3 weeks).
'BC' is for the plant, and '1' to '5' is the time of cutting and recording.

The data and R script are :

""
BourdCoup <- c(21, 7.2, 9.2, 0, 8.52, 14.7, 8.31, 6.2, 127.05, 115.2, 100.7, 24, 162.64, 136.8, 95.1, 78.93, 104.7, 21.2, 35.8, 21, 66, 103.4, 74.9, 43.8, 32.1, 14.9, 2.1, 14.4, 36.1, 35, 53.2, 28.9, 0,0,0,8.7,2.7,4.2,0,21.2)

groupBC <- as.factor(rep(c("BC1","BC2","BC3","BC4","BC5"), times=1, each=8))

BC1 <- BourdCoup[groupBC=="BC1"]
BC2 <- BourdCoup[groupBC=="BC2"]
BC3 <- BourdCoup[groupBC=="BC3"]
BC4 <- BourdCoup[groupBC=="BC4"]
BC5 <- BourdCoup[groupBC=="BC5"]
""

I therefore realise a wilcoxon test for paired series, and compare them one by one.

 ""
> wilcox.test(BC1,BC2, paired=T)

        Wilcoxon signed rank test

data:  BC1 and BC2
V = 0, p-value = 0.007813
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
""

The problem is that it always gives me the same p-value (0.007813), whatever vectors I try. And when I remove "paired=T" from the script, all p-values differ.

Could you help me please ?



Juliette BELLAY
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Stagiaire Compagnie Nationale du Rhône
Direction de l'Ingénierie, Cours d'Eau et Navigation
Tél : 04 72 00 18 44
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