在统计学中，当我们进行假设检验时，通常需要决定是使用双侧检验还是单侧检验。这两种检验方法在实际应用中有不同的适用场景，特别是在卡方检验（Chi-square test）中更是如此。双侧检验（Two-tailed test）用于检测两个方向上的差异，而单侧检验（One-tailed test）则只关注一个方向。双侧检验的p值（p-value）意味着我们考虑了数据在平均值两侧的可能性，这使得它更加保守。相比之下，单侧检验更直接地关注于数据是否在某一特定方向上显著偏离预期。

在进行卡方检验时，选择正确的检验类型至关重要，因为这将直接影响到我们的结论。例如，如果我们正在测试一种新药物是否对疾病有影响，且我们只关心这种药物是否能增加治愈率，那么使用单侧检验可能更为合适。相反，如果我们要确定的是药物是否有任何效果，无论是增加还是减少治愈率，那么双侧检验会更适合。因此，在进行统计分析之前，明确你的研究问题和目标是至关重要的。