秩和检验与t检验是医学统计学中常用的两种假设检验方法，它们存在多方面的区别。

首先，适用条件不同。t检验要求样本来自正态分布总体，并且两组或多组数据的总体方差要具有齐性。例如在研究某种药物对患者血压的影响时，如果要使用t检验，那么患者血压数据需符合正态分布，且不同组之间血压的方差要相近。而秩和检验对总体分布没有严格要求，属于非参数检验方法。当数据不满足正态分布或方差齐性时，秩和检验就更适用，比如一些偏态分布的数据，像某些疾病的潜伏期数据往往是偏态的，此时用秩和检验更合适。

其次，检验效率方面有差异。在满足t检验条件时，t检验能充分利用数据的信息，检验效率较高，它基于数据的实际数值进行分析。而秩和检验是将数据排序后根据秩次进行分析，会损失部分信息，所以在符合t检验条件时，其检验效率相对t检验较低。

再者，数据类型要求不同。t检验主要适用于计量资料，也就是用数量表示的资料，如身高、体重、血糖值等。秩和检验除了适用于不满足t检验条件的计量资料外，还能用于等级资料，例如疗效分为治愈、显效、有效、无效等不同等级，这种等级资料就可以用秩和检验进行分析。

最后，检验的原假设和检验统计量不同。t检验的原假设通常是两组或多组总体均数相等，其检验统计量是t值。秩和检验的原假设一般是两组或多组总体分布相同，检验统计量是秩和统计量。

综上所述，在实际的医学研究和临床实践中，需要根据数据的特点和研究目的来合理选择秩和检验或t检验。