正态分布是一种在医学统计学等众多领域都极为重要的概率分布，具有以下显著特征。

首先，正态分布的曲线呈现出钟形形状。它是单峰的，即只有一个峰值。这个峰值所在的位置就是均数所在的位置，意味着均数处的概率密度最大。也就是说，在一组符合正态分布的数据中，均数附近的数据出现的频率最高。

其次，正态分布具有对称性。它是以均数为中心，左右完全对称的。这表明在均数两侧，数据的分布是均匀的，一侧的情况与另一侧呈镜像关系。例如，在身高数据符合正态分布的人群中，高于平均身高一定数值的人数和低于平均身高相同数值的人数大致相等。

再者，正态分布的两个参数决定了其具体形态。均数决定了曲线的位置，均数发生变化时，曲线会沿着横轴左右平移。标准差则决定了曲线的形状，标准差越大，曲线越“矮胖”，表示数据越分散；标准差越小，曲线越“瘦高”，说明数据越集中在均数附近。

另外，正态分布曲线下的面积有一定的规律。曲线下的总面积为1，这代表了所有可能情况的概率总和为100%。在均数加减1个标准差的范围内，曲线下的面积约为68.27%；在均数加减1.96个标准差的范围内，面积约为95%；在均数加减2.58个标准差的范围内，面积约为99%。这些规律在医学研究中常用于估计参考值范围等。

在医学领域，很多生理、生化指标的测量值都近似服从正态分布。比如人体的血压、心率等。了解正态分布的特征，有助于我们对医学数据进行分析和处理，制定合理的诊断标准和参考范围，从而更好地为临床实践和医学研究服务。