以下の問題において、なぜ片側検定なのか？両側検定ではだめなのか？

実現したいこと

あるダイエット法を８人で試す試みを行ったところ、次が得られた。

Before 53 58 75 66 69 77 81 64
After 49 59 73 60 65 75 72 58

このダイエット法は効果があったと言えるか？有意水準５％で検定せよ。

解）

この差 XA - XBはN(µA-µB,σ^2）に従う。

また、統計量　T = （XA - XBの標本平均）- µ　/ (U/√8）は自由度7のt分布に従う。

µA = E[XA] , µB = E[XB]　また、XA - XB は　4 -1 2 6 4 2 9 6

ここで、帰無仮説　µA = µB 、対立仮説　µA < µB とする。

帰無仮説の下では、Ｔ = Yの標本平均 - (µB - µA) / (UY / 8)
Yの標本平均は４,UY = 9.43

帰無仮説の下でµA = µBなので、 T = 4 / (9.43/√8) = 3.68

自由度7のt分布表より、P(T≧1.895) = 3.68

よって、T = 3.68は　T≧1.895　を満たしているので、帰無仮説を棄却し、対立仮説 µA < µBを採用。

発生している問題・分からないこと

⑴なぜ、両側検定だとダメなのか？
確かに両側検定だと有意水準を上側2.5%、下側2.5%となるが、両側検定がダメの理由にはならなと思います。対立仮説µA < µBと関係しているのでしょうか？

⑵　何故、対立仮説はµA は µBに等しくない、ではなくµA < µBなのか。

該当のソースコード

特になし

試したこと・調べたこと

上記の詳細・結果

上側2.5%でt分布表を見たところ、P(T≧2.365) = 0.025なので、
T = 3.68は　T≧1.895　を満たしているので、帰無仮説を棄却し、対立仮説 µA < µBを採用。
両側にしても同じ結果にはなりますが、Tの値によっては片側では棄却、両側では採用となることもあると思うので、やはりなぜ片側にしているのか？なぜ片側でなければいけない（片側にする理由）理由が分かりません。

補足

特になし