医学统计概念具有多个显著特点。

首先是数量性，医学统计主要是通过数据来反映医学现象和过程。在医学研究中，无论是疾病的发病率、治愈率，还是药物的疗效指标等，都需要用具体的数字来描述。例如在研究某种传染病的流行情况时，需要统计发病的人数、不同年龄段的发病比例等具体数据，只有通过准确的数量分析，才能深入了解疾病的流行特征和规律。

其次是总体性，医学统计研究的对象通常是总体，而不是个体。总体是根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。比如研究某地区高血压的患病情况，该地区所有符合条件的居民就构成了总体。通过对从总体中抽取的样本进行研究和分析，来推断总体的特征。这样做是因为在实际研究中，往往不可能对总体中的每一个个体都进行观察和测量。

再者是变异性，医学现象具有变异性。即使是同一种疾病，在不同的个体身上表现也可能不同，治疗效果也会存在差异。例如同样是肺炎患者，其症状的严重程度、恢复时间等都可能各不相同。这种变异性使得医学统计分析变得更加复杂，需要采用合适的统计方法来处理和分析数据，以揭示隐藏在变异性背后的规律。

然后是不确定性，由于生物现象的复杂性和变异性，医学统计的结果往往具有一定的不确定性。在进行假设检验等统计推断时，我们只能在一定的概率水平下得出结论，而不能绝对地肯定或否定某个假设。例如，当我们得出某种药物治疗某种疾病有显著效果的结论时，只是说在一定的概率下这种效果是真实存在的，但并不能完全排除存在误差的可能性。

最后是社会性，医学统计与社会因素密切相关。疾病的发生、发展和防治都受到社会环境、生活方式、经济状况等多种社会因素的影响。比如在一些贫困地区，由于卫生条件差、医疗资源匮乏，某些传染病的发病率可能会相对较高。因此，在进行医学统计分析时，需要考虑这些社会因素的作用，以便更全面地了解医学现象。

综上所述，医学统计概念的这些特点相互关联，共同构成了医学统计的独特性质，在医学研究和实践中具有重要的意义。