在预防医学中，当处理正态分布的数据时，可以采用多种统计描述方法来准确地分析和解释数据。对于符合正态分布的数据集，常用的统计描述方法包括：
1. 平均数（Mean）：平均数是所有数值加总后除以数值个数的结果，它是反映一组数据集中趋势的最重要指标之一。
2. 中位数（Median）：中位数是指将一组数据从小到大排列后位于中间位置的那个值。对于正态分布的数据来说，平均数和中位数通常非常接近。
3. 标准差（Standard Deviation, SD）：标准差用来衡量数据的离散程度，即各个数值与平均数之间的差异大小。标准差越大，表示这组数据的波动范围越广；反之，则说明数据较为集中。
4. 变异系数（Coefficient of Variation, CV）：变异系数是标准差与平均数之比，用于比较不同量纲或不同规模的数据集之间离散程度的相对差异。
5. 四分位间距（Interquartile Range, IQR）：虽然四分位间距主要用于描述非正态分布数据，但对于了解整个数据范围内的变化情况仍然很有帮助。它是指第一四分位数与第三四分位数之间的差值。
6. 直方图和箱型图：这两种图形工具能够直观地展示数据的分布形态、中心位置以及离散程度等信息，对于理解正态分布的数据特别有用。

以上这些方法可以帮助我们从不同角度理解和描述正态分布数据的主要特征。在实际应用中，根据研究目的的不同，可以选择合适的统计指标进行分析。