T检验和Z检验都是统计学中用来评估两个样本均值差异的方法，但它们在适用条件上有所区别。

首先，Z检验通常用于样本容量较大（一般认为是超过30个样本）的情况。在这种情况下，中心极限定理表明，无论原始分布如何，样本均值的分布将接近正态分布。因此，在已知总体标准差的情况下，可以使用Z检验来评估两个样本均值之间的差异是否具有统计学意义。

相比之下，T检验则适用于样本容量较小（通常小于30个样本）的情况，或者当总体标准差未知时。在这些情况下，我们不能假设样本均值的分布严格遵循正态分布，因此需要采用更灵活的方法来评估数据。T检验通过使用t分布而不是正态分布来计算概率值，从而更好地适应小样本量和未知总体方差的情况。

此外，根据研究目的的不同，T检验还可以分为几种类型：单样本T检验、独立样本T检验（也称为两样本T检验）以及配对样本T检验。每种类型的T检验适用于不同的数据分析场景，例如比较一个样本均值与已知总体均值的差异、两个独立组之间的均值差异或同一受试者在不同条件下的测量结果等。

总之，在选择使用Z检验还是T检验时，需要考虑样本大小、是否已知总体标准差以及具体的研究设计等因素。正确地选择和应用这些统计方法对于确保研究结论的有效性和可靠性至关重要。