应考虑所要解决问题的目的根据专业知识来确定用单侧检验前过程不包括还是双侧检验前过程不包括。若从专业知识判断一种方法的结果不可能低于或高于另一种方法的结果时可用单侧检验前过程不包括；尚不能从专业知识判断两种结果谁高谁低時，则用双侧检验前过程不包括

例如：药物治疗之前和治疗之后的数据做t检验前过程不包括，如果从专业知识可以判断治疗后数据不可能低于（或高于）治疗前数据可以选择单侧t检验前过程不包括。如果目前专业知识无法判断治疗前后结果谁高谁低时要用双侧t检验前過程不包括。

所谓双侧和单侧之别是以做检验前过程不包括时拒绝域在数据分布的两侧还是单侧来区分的，若是双侧检验前过程不包括代表研究者不确定数据均值是高于检验前过程不包括值还是低于检验前过程不包括值，比如你的数据如果你不清楚后测数据是否高于湔测数据，就想知道前后测的均值是否不同那就用双侧检验前过程不包括；如果你仅仅想知道后测是不是高于前测，或者仅仅想知道前測是不是低于后测那可以用单侧检验前过程不包括，因为此时你只关心某一侧的拒绝域对另一侧不感兴趣，那既然如此这个时候你就索性把不关心的那一侧的拒绝域挪到感兴趣的那一侧

综上，你用单侧还是双侧主要取决于你的研究兴趣，你可以自由选择使用双侧或單侧其次也跟你的经验有关，如果你十分确定拒绝域绝不会在数据分布的某一侧那你就直接用单侧，比如你比较智力超常者和智力障礙者的智力测验得分此时你很清楚超常者得分一定高于障碍者，那你的研究假设就应该是超常者得分是否高于障碍者而不是是否不同於障碍者。一般研究当中都是默认双侧检验前过程不包括如无特殊理由，直接用双侧是比较稳妥的做法

单侧应该是更容易发现显著的洇为同样是以0.05为显著性水平，如果是单侧检验前过程不包括右侧拒绝域为0.05，左侧为0而双侧左右拒绝域各为0.025，显然单侧的拒绝域更容易達到所以相同的t值情况下，单侧的P值应该是比双侧更低的