実践力の養成1

回答

単純に前後比較で、プレ側が数値が良い、という結果がない場合を指しています。

すなわち、後ー前＝プラスであれば、後が数値が高い、マイナスであれば前が数値が高い状態と解釈可能です。
真にデータがランダムであれば、後ろが良い結果もあれば、前が良い結果もありえるはずです。
母集団を想定した場合、前で良いものもあれば、後ろで良いものもあるが、平均すると、後ろの方が数値が良いという前提のもとパラメトリック検定が実施されます。

対応のあるｔ検定で実施したかと思いますが、対応のあるｔ検定は、前後の差分の平均値とばらつきを使って、0との間に違いがあるかどうかを検定します。
このとき、差分のヒストグラムは、プラスよりかマイナスよりがピークになっていて、裾野は0を超えうるという形での正規分布が仮定されています。

前だけいつも数値が低い状態というのは、データとしては歪んでおり、差分のヒストグラムを描くと、歪んだ状態となりえて、正規分布を仮定しづらくなります。
そのため、本来その場合はノンパラメトリック検定を実施することが正しい分析になります。
とはいえ、実際の現場では、効果量を出せることや、サンプルサイズの検討が可能であることから、パラメトリック検定が実施されることが多いです。