Dit klopt inderdaad! Een betrouwbaarheidsinterval is per definitie tweezijdig.
In theorie kun je ook een eenzijdig betrouwbaarheidsinterval uitrekenen. Bij eenzijdige toetsing kun je je nulhypothese alleen verwerpen als de uitkomst van je onderzoek consistent is met je hypothese (bij een eenzijdige t-toets heb je dus een goed gefundeerde hypothese die voorspelt dat de ene groep hoger gaat scoren dan de andere). Bij zo'n eenzijdig betrouwbaarheidsinterval hoef je dus alleen maar één punt uit te rekenen. Alle waarden aan de ene kant van de punt (consistent met je hypothese) zijn 'aannemelijk'; alle waarden aan de andere kant (tot en met oneindig of -oneindig dus) zijn niet 'aannemelijk'. Omdat de breedte van dat betrouwbaarheidsinterval dus oneindig is, is dit praktisch niet erg nuttig. Daarom werk je alleen met betrouwbaarhiedsintervallen als je tweezijdig toetst.
Overigens wordt in de praktijk bijna uitsluitend tweezijdig getoetst; onder andere omdat je natuurlijk wel heel erg goede redenen moet kunnen aandragen voor eenzijdige toetsing. Je stelt dan immers dat een uitkomst 'de andere kant op' praktisch onmogelijk is. Als die wel mogelijk is, moet je die immers kunnen detecteren; en dat kan uitsluitend met tweezijdige toetsing. Wij zijn tenslotte wetenschappers: onze taak is om in kaart te brengen hoe de wereld in elkaar steekt, en niet alleen als dat toevallig in lijn is met onze eigen hypothesen :-)
En nu we het er toch over hebben: in je eigen onderzoek is het altijd beter om betrouwbaarheidsintervallen te berekenen en rapporteren, dan om (alleen) p-waarden te rapporteren. Niet dat dat jou helpt bij je vraag, maar dit kan niet vaak genoeg gezegd worden :-)