我刚刚收到了几天前对统计方法进行评估的结果，对于其中一个问题，我得到的结果是 t 检验执行不正确。反馈很模糊，我只是想尝试了解我做错了什么。

所以问题是：我有一个随机选择的人的数据集$\beta$- 提供锻炼前、锻炼后以及锻炼前和锻炼后水平之间的差异测量的内啡肽水平。我需要检验这个假设$\beta$- 内啡肽水平随着运动而增加，置信水平为 95%。

我做了什么：对于我的 t 检验，我决定使用锻炼后水平的数据。我的想法是计算锻炼后水平的平均值，然后进行 t 检验以将其与锻炼前数据的分布进行比较。我的想法是，如果我发现锻炼后平均值极不可能（在置信水平内）来自与锻炼前数据相同的分布，那么我可以得出结论，确实存在变化。此外，由于问题是测试是否$\beta$- 内啡肽水平随着运动而增加，我决定进行单边 t 检验，另一种假设是锻炼前的平均值小于锻炼后的平均值。

标记评论的内容：他或她写道，我必须使用锻炼前后水平差异的数据进行测试，并使用$\mu=0$.

我实际上已经考虑过以标记认为正确的方式进行操作，但在我的脑海中，我认为这两种方法非常相似。谁能解释我在这里做错了什么？