T检验主要用于比较两个独立样本或配对样本之间的均值是否有显著性差异。在临床研究中，我们常常需要评估两种不同治疗方法的效果是否具有统计学上的显著区别，或者比较同一组患者在接受某种干预前后的指标变化情况，这时就可以使用T检验来完成分析。

具体来说，当数据满足以下条件时，可以考虑应用T检验：
1. 样本来自正态分布的总体：T检验假设样本是从一个遵循正态分布的总体中随机抽取出来的。对于小样本量（通常指少于30个观测值），此假设尤为重要；而对于大样本量，则即便数据偏离正态性，T检验的结果仍然具有较好的稳健性。
2. 独立观察：每个参与者的测量结果与其他参与者无关。这意味着在两组之间的比较中，每组内的个体应独立选取，并且不同组间的成员互不影响。
3. 方差齐性（对于独立样本T检验）：如果要使用独立样本T检验来对比两个不同群体的均值，则要求这两个群体的方差大致相等。不过，在实际操作中，即使两组数据的方差略有差异，只要不是特别悬殊，通常也不会对结果造成太大影响。
4. 配对设计（对于配对样本T检验）：当研究对象在实验前后测量了两次相同指标，或者将每个个体随机分配到两个不同的处理条件之一时，应使用配对样本T检验。这种情况下，我们关注的是每一对数据之间的差异是否显著。

综上所述，T检验适用于比较满足上述假设条件下两组连续变量的均值差异，是临床研究中非常常用的一种统计方法。