T检验是一种统计学方法，用于评估两个样本均值之间的差异是否具有统计学意义。这种检验特别适用于小样本量的情况，并且要求数据服从正态分布。在医学研究中，T检验被广泛应用于比较两种治疗方法的效果、不同人群的健康指标等。

T检验主要分为三种类型：单样本T检验、独立样本T检验（也称为两样本T检验）和配对样本T检验。
1. 单样本T检验用于评估一个样本均值与已知总体均值之间的差异是否具有统计学意义。例如，研究者可能想要确定某种新药物能否将血压降低到正常水平以下，这里可以使用单样本T检验来比较服用该药物后的患者血压平均值与健康人群的血压标准值。
2. 独立样本T检验用于评估两个独立组别之间的均值差异是否具有统计学意义。例如，在一项研究中，如果要比较两种不同治疗方法对同一种疾病治疗效果的差异，可以使用独立样本T检验来分析两组患者治疗后的恢复情况是否存在显著性差异。
3. 配对样本T检验则用于评估同一组受试者在两个不同时间点或条件下测量结果之间的均值差异是否具有统计学意义。例如，在研究某种药物的效果时，可以通过配对样本T检验比较患者服药前和服药后的健康状况变化情况。

总之，T检验是医学研究中非常重要的工具之一，它帮助研究人员确定观察到的效应是否真实存在，而不是由于随机因素引起的偶然现象。在使用T检验时，需要确保数据满足其基本假设条件，如正态性和方差齐性等，以保证结果的有效性。