在定义假设时，您还需要明确的是采用单尾检验还是双尾检验。需要在收集数据前或执行任何计算前做出决定。还需要考虑均值的所有 3 种 t 检验。

我们将使用单样本 t 检验来加以说明。假设我们有蛋白棒的一个随机样本，蛋白棒的标签上注明每根蛋白棒含有 20 克蛋白质。原假设是未知的总体均值是 20。假设我们想知道，数据是否显示有不同的总体均值。在这种情况下，我们的假设是：

$ \mathrm H_o: \mu = 20 $

$ \mathrm H_a: \mu \neq 20 $

这里，我们使用双尾检验。我们将使用数据来查看样本均值与 20 之间是否存在显著差异（更高或更低），以得出未知的总体均值不是 20 这个结论。

现在，假设我们想知道标签上的说明是否正确。数据是否会支持未知的总体均值至少是 20 这种想法？在这种情况下，我们的假设是：

$ \mathrm H_o: \mu >= 20 $

$ \mathrm H_a: \mu < 20 $

这里，我们使用单尾检验。我们将使用数据来查看样本均值是否显著低于 20，以拒绝未知的总体均值等于或高于 20 这个假设。

请参见t 分布页面上的“假设检验的尾部”章节来查看阐述单尾检验和双尾检验概念的图片。