正态分布是一种在统计学和医学研究等众多领域都极为重要的概率分布，具有以下主要特征。

首先是集中性。正态分布曲线是单峰的，它有一个最高点，这个最高点所对应的数值就是均数。也就是说，数据主要集中在均数附近，均数是整个分布的中心位置，大部分观察值都围绕着均数分布，这反映了数据的集中趋势。

其次是对称性。正态分布曲线是以均数为中心，左右完全对称的。这意味着在均数两侧，数据的分布情况是相同的。例如，在均数左侧某个距离处的频数与均数右侧相同距离处的频数是相等的。这种对称性使得我们在分析数据时可以利用这一特性简化很多计算和推断过程。

再者是有两个参数。正态分布由均数μ和标准差σ这两个参数所决定。均数μ决定了正态分布曲线的位置，不同的均数会使曲线在数轴上左右平移。而标准差σ则决定了曲线的形状，标准差越大，曲线越“矮胖”，表示数据的离散程度越大；标准差越小，曲线越“瘦高”，说明数据越集中在均数附近，离散程度越小。

另外，正态分布曲线下的面积是有一定规律的。曲线下的总面积为1，这代表了所有观察值出现的概率总和为1。在均数加减1个标准差的范围内，曲线下面积约为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%。这些面积比例在医学研究中常用于估计医学参考值范围、进行假设检验等。

最后，正态分布具有可加性。如果多个相互独立的随机变量都服从正态分布，那么它们的和也服从正态分布。这一特性在处理多个正态分布数据的组合问题时非常有用，为复杂数据的分析提供了便利。

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，了解正态分布的这些特征有助于我们对医学数据进行正确的统计分析和推断，从而为疾病的诊断、治疗和预防等提供科学依据。