T检验主要用于评估两组样本均值之间的差异是否具有统计学意义。它适合应用于符合正态分布的定量数据，这类数据通常表现为连续变量，比如血压、身高或体重等测量值。在临床研究中，当需要比较两种治疗方法的效果或者对照组与实验组之间的差异时，T检验是非常常用的一种统计方法。

具体来说，T检验分为几种类型：
1. 单样本T检验：用于测试一组数据的均值是否与已知总体均值有显著性差异。例如，在一项新的药物研究中，研究人员可能想要验证新药治疗后患者血压的平均下降幅度是否明显低于历史数据中的标准值。
2. 独立样本T检验（也称两独立样本T检验）：用于比较两个独立组别间的数据均值是否存在显著性差异。例如，在对比两种不同手术方法的效果时，可以使用这种类型的T检验来分析术后恢复时间的平均差异是否具有统计学意义。
3. 配对样本T检验（或称为相关样本T检验）：当两组数据是配对的时候使用，如同一个体在干预前后的测量值。例如，在评估一种减肥计划的有效性时，可以通过比较参与者减重前后体重的变化来判断该计划是否有效。

需要注意的是，虽然T检验假设数据服从正态分布，但在实际应用中，对于偏离正态分布但样本量足够大的情况下（通常认为大于30），T检验仍然具有较好的稳健性。然而，在小样本或严重偏斜的数据集上使用时，可能需要考虑其他非参数检验方法。

总之，选择合适的统计测试方法取决于研究设计、数据特征以及具体的研究问题。在临床执业医师的工作中正确应用这些知识是非常重要的。