对于Z统计量左侧检验（也称作左尾检验），我们关注的是分布左侧的极端值。拒绝域的设置取决于备择假设（通常是小于某个值的假设）。在左侧检验中，我们拒绝原假设的条件是：观察到的Z统计量小于临界值。

- **正确答案是：A: Z < -Za**

### 专业分析：

1. **假设检验背景**：
- **原假设 (H0)**：假设参数等于某个特定值。
- **备择假设 (H1)**：假设参数小于特定值（即表示我们感兴趣的方向是负的）。

2. **Z统计量概述**：
- Z统计量用于标准化样本均值，使得在原假设为真时，Z统计量服从标准正态分布。
- 其公式为：
\[
Z = \frac{\bar{X} - \mu_0}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}}
\]
其中，\(\bar{X}\)是样本均值，\(\mu_0\)是原假设中的总体均值，\(\sigma\)是总体标准差，\(n\)是样本容量。

3. **左侧检验拒绝域**：
- 为了检验备择假设，我们查看标准正态分布的左尾。
- **临界值 \(-Za\)**：对于显著性水平\(\alpha\)，临界值\(-Za\)是使得\(\mathbb{P}(Z < -Za) = \alpha\)。
- 当观察到的Z统计量小于\(-Za\)时，认为观察值过于极端，不太可能是由于随机样本误差导致，因此拒绝原假设。

因此，左侧检验的拒绝域是 \( Z < -Za \)。