数值变量资料如果符合正态分布，那么它具有一些显著的特点。首先，在图形上表现为一个对称的钟形曲线，这个曲线以平均数为中心，左右两侧完全对称。这意呀着数据集中的值大部分集中在中间位置附近，而越远离中心的位置，出现的数据越少。

其次，正态分布的三个重要参数是均数（mean）、标准差（standard deviation）和方差（variance）。其中，均数代表了数据集的集中趋势，即数据集中的数值围绕哪个值波动；标准差则反映了数据分散的程度，标准差越大，表示数据越分散，反之，则说明数据相对集中。在正态分布中，约有68%的数据位于平均值的一个标准差范围内，95%的数据位于两个标准差的范围内，而99.7%的数据位于三个标准差的范围内。

再者，对于数值变量资料而言，如果其分布接近正态分布，则意味着该数据集满足许多统计分析方法的前提条件。例如，在进行t检验、方差分析等参数检验时，往往假设样本来自正态分布的总体。因此，了解和判断数据是否符合正态分布对选择合适的统计分析方法具有重要意义。

最后，值得注意的是，并非所有的数值变量资料都严格遵循正态分布。在实际研究中，我们可以通过绘制直方图、QQ图等图形手段来初步判断数据的分布情况，也可以利用Shapiro-Wilk检验等统计方法进行更精确的正态性检验。当数据偏离正态分布时，可能需要考虑使用非参数检验或其他转换方法来进行数据分析。

希望以上内容能够帮助你更好地理解数值变量资料正态分布的主要特征及其在医学研究中的应用意义。