本書共分為9章，第1章和第2章簡單介紹Python的基本情況和基礎知識，使讀者了解統(tǒng)計中經(jīng)常用到的Python基礎知識；第3章主要是對如何使用Python讀取及處理數(shù)據(jù)進行介紹；第4章是對數(shù)據(jù)可視化進行講解，通過折線圖、箱形圖、餅狀圖等圖的繪制進一步掌握讀取數(shù)據(jù)的方法，并且能夠掌握Python基礎知識點；第5章則是對數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析介紹，如對數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度等進行講解；第6～9章包括T檢驗、方差分析、相關分析和回歸分析等統(tǒng)計分析方式，以及對于相關結果的解讀和分析。
第1章 Python與體育統(tǒng)計——以國民體質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)為例進行分析
1.1 Python概述
1.2 國民體質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)的采集方法及常見的問題
第2章 Python基礎知識
2.1 基礎語法
2.2 基本數(shù)據(jù)類型
2.3 if條件控制
2.4 循環(huán)語句（while循環(huán)和for循環(huán)）
2.5 函數(shù)
2.6 模塊
第3章 數(shù)據(jù)文件的處理
3.1 文件的基本操作
3.2 錯誤和異常
3.3 pandas數(shù)據(jù)處理
第4章 數(shù)據(jù)可視化
4.1 Matplotlib通用設置
4.2 折線圖的繪制
4.3 散點圖的繪制
4.4 柱狀圖的繪制
4.5 箱形圖的繪制
4.6 餅狀圖的繪制
4.7 雷達圖的繪制
4.8 詞云圖的繪制
第5章 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計分析
5.1 集中趨勢統(tǒng)計
5.2 離散程度統(tǒng)計
5.3 峰度和偏度統(tǒng)計
5.4 參數(shù)估計
5.5 多指標統(tǒng)計
第6章 T檢驗
6.1 配對樣本T檢驗
6.2 兩獨立樣本T檢驗
第7章 方差分析
7.1 單因素方差分析
7.2 一元多因素方差分析
7.3 一元交互效應多因素方差分析
第8章 相關分析與關聯(lián)分析
8.1 相關分析的分類及相關系數(shù)
8.2 變量的相關分析
8.3 偏相關分析
8.4 關聯(lián)分析
第9章 回歸分析
9.1 線性回歸分析
9.2 非線性回歸分析
參考文獻
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