在预防医学中，常用的数值变量资料假设检验方法主要有以下几种：
1. t检验：t检验用于比较两组数据均数之间的差异是否具有统计学意义。根据研究目的不同，可以分为单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验。
2. 方差分析（ANOVA）：当需要比较三个或三个以上组别间的均值是否存在显著性差异时，通常采用方差分析方法。如果方差分析结果显示存在统计学意义，则需进一步进行多重比较来确定具体哪些组间有差异。
3. 卡方检验：虽然卡方检验主要用于分类变量的关联性分析，但也可以应用于数值型数据的频数分布检验，判断不同类别下的观测值与理论期望值是否一致。
4. 秩和检验（非参数检验）：当数据不满足正态分布或方差齐性的前提条件时，可以考虑使用秩和检验。常见的秩和检验包括Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验等。
5. 相关性分析与回归分析：通过计算相关系数来评估两变量间线性关系的强度；而回归分析则用于探讨一个或多个自变量对因变量的影响程度，并建立数学模型预测因变量的变化趋势。

以上就是预防医学中常用的数值变量资料假设检验方法。在实际应用过程中，应根据研究目的、数据类型及分布特征选择合适的统计学方法。