両側検定および片側（上側あるいは下側）検定は6-4ですでに説明している．これまで2群の実験で，ある項目を測定するとき，帰無仮説として母平均$μ_{1}$と$μ_{2}$は差がない，すなわち，$μ_{1}＝μ_{2}$とした．$μ_{1}$と$μ_{2}$はどちらが大きな値になるかは，通常はわからない．そこで，対立仮説は$μ_{1}≠μ_{2}$すなわち$μ_{1}−μ_{2}≠0$とした．標本データの標本平均$\bar{X}_{1}$と$\bar{X}_{2}$で考えると，$\bar{X}_{1}−\bar{X}_{2}$はプラスになるかマイナスになるかわからない．したがって，$t$分布の両端の2.5％ずつの範囲に入れば，有意水準5％で有意差ありとした．このような検定を両側検定とよぶ（図6-11）．未知の影響を調べる場合は，両側検定とすべきである．

しかし，前もってどちらかが大きいという十分な情報がある場合は，$μ_{1}＞μ_{2}$あるいは$μ_{1}＜μ_{2}$と対立仮説を立てることも可能である．もし，$μ_{1}＜μ_{2}$と対立仮説を立てることができれば，標本データ$\bar{X}_{1}−\bar{X}_{2}$はマイナスとなることが最初から期待できることから，図6-11の$t$分布グラフのマイナス側だけを考えればよいので，マイナス側に5％を設定できる．このような検定を片側検定とよぶ（この例では下側検定ともよべる．もし，プラス側で5％であれば上側検定とよぶ）．

片側検定では，両側検定よりも$t$分布の有意水準の面積が2倍となるので，両側検定よりも有意差が得られやすくなることがわかる（図6-11）．片側検定を使えるのは十分な証明のある場合である（➡6-4）．未知の成分の影響を調べる試験などでは，$\bar{X}_{1}−\bar{X}_{2}$はプラスになるかマイナスになるかわからないので，片側検定を用いることはない．

6-4では，「両側」「片側」「上側」「下側」の単語が使われる理由は記述しなかったが，ここを読めばその意味がおわかりいただけたと思う．