2010～2011賽季CBA運(yùn)動(dòng)員技術(shù)指標(biāo)與效率值的回歸分析

葉宋忠

（福建江夏學(xué)院公共體育部，福建 福州 350108）

技戰(zhàn)術(shù)分析

2010～2011賽季CBA運(yùn)動(dòng)員技術(shù)指標(biāo)與效率值的回歸分析

葉宋忠

（福建江夏學(xué)院公共體育部，福建 福州 350108）

本文利用文獻(xiàn)資料法、回歸分析法，對(duì)2010 ～ 2011賽季CBA運(yùn)動(dòng)員技術(shù)指標(biāo)與效率值進(jìn)行了回歸分析。結(jié)果認(rèn)為，決定效率值大小的主要5項(xiàng)運(yùn)動(dòng)指標(biāo)依次為得分、失誤、籃板、助攻、扣籃。通過最優(yōu)回歸方程的建立，為將來提高籃球運(yùn)動(dòng)員比賽中的效率提供預(yù)測(cè)與訓(xùn)練指導(dǎo)。

CBA運(yùn)動(dòng)員；技術(shù)指標(biāo)；效率值；回歸分析

效率值是籃球運(yùn)動(dòng)員在比賽場(chǎng)上綜合能力的體現(xiàn)，是指在一場(chǎng)籃球比賽中對(duì)結(jié)果的貢獻(xiàn)程度，反映了該運(yùn)動(dòng)員對(duì)本隊(duì)的價(jià)值。在籃球效率值的評(píng)價(jià)中，影響籃球運(yùn)動(dòng)員效率的技術(shù)指標(biāo)包括得分、籃板、助攻、搶斷、封蓋、命中率、罰球命中率、失誤次數(shù)以及球員上場(chǎng)比賽次數(shù)共同決定的。隨著統(tǒng)計(jì)技術(shù)的不斷改進(jìn)，籃球運(yùn)動(dòng)員的效率值已成為籃球教練與專家關(guān)注的問題。該文從技術(shù)指標(biāo)與效率值回歸關(guān)系進(jìn)行研究，以期探求相關(guān)的回歸模型方程，為籃球訓(xùn)練與比賽提供有價(jià)值的參考。

1 研究對(duì)象與方法

1.1 研究對(duì)象

本文以2010 ～ 2011賽季中國(guó)CBA決賽階段新疆隊(duì)與廣東隊(duì)23名隊(duì)員的籃球技術(shù)指標(biāo)與效率值為研究對(duì)象。

1.2 研究方法

1.2.1 回歸分析法利用SPSS13.0數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析軟件，對(duì)籃球運(yùn)動(dòng)員比賽中的各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)與效率值進(jìn)行回歸分析，建立回歸方程模型與回歸方程。

1.2.2 文獻(xiàn)資料法通過上網(wǎng)搜索相關(guān)數(shù)據(jù)，主要來自新浪網(wǎng)2010 ～ 2011賽季CBA決賽階段的新疆隊(duì)與廣東隊(duì)運(yùn)動(dòng)員在比賽中的各種技術(shù)統(tǒng)計(jì)。

2 結(jié)果與分析

2.1 指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)與量化處理

表1 2010 ～ 2011CBA決賽階段運(yùn)動(dòng)員技術(shù)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)表

表2 運(yùn)動(dòng)員技術(shù)指標(biāo)與效率值回歸模型綜述（Model Summary（h））

表3 回歸系數(shù)表（Coefficients）

表4 回歸方程顯著性方差分析表（ANOVA）

通過對(duì)CBA決賽階段指標(biāo)搜集整理，根據(jù)研究需要，共建立影響指標(biāo)11項(xiàng)，涉及在此次決賽階段有上場(chǎng)記錄的運(yùn)動(dòng)員22人。為了指標(biāo)分析的可行性、實(shí)效性，在分析前對(duì)部分指標(biāo)進(jìn)行了量化處理，如以罰球命中率替代籃球罰球數(shù)；以投籃次數(shù)替代投籃命中率等，并把百分比換算成可以方便統(tǒng)計(jì)的等值小數(shù)。結(jié)果見表1。

從表1看出，用來統(tǒng)計(jì)指標(biāo)共有11個(gè)，其中單項(xiàng)指標(biāo)10個(gè)，包含了籃球比賽中的各項(xiàng)指標(biāo)，因此指標(biāo)選擇非常全面。從隊(duì)員參賽場(chǎng)次看，打滿整個(gè)系列賽6場(chǎng)的有16人，占被統(tǒng)計(jì)人數(shù)的72.8%，為本研究結(jié)果提高了可信度。

2.2 建立技術(shù)指標(biāo)與效率值回歸方程模型

本研究借助SPSS13.0數(shù)據(jù)分析軟件，通過向后剔除法，對(duì)表1中的得分、三分球命中率、籃球個(gè)數(shù)、助攻、搶斷、扣籃、蓋帽、失誤、犯規(guī)數(shù)等10項(xiàng)指標(biāo)為自變量，以效率值為因變量，進(jìn)行回歸分析，并建立回歸方程模型，結(jié)果見表2。

從回歸模型看出（表2），根據(jù)線性回歸擬合優(yōu)度判定關(guān)系，在7種模型中，校正系數(shù)R2值都接近1，說明擬合優(yōu)度都較好。但是從回歸分析目的看，當(dāng)自變量數(shù)目逐漸減少時(shí)，在模型6中，校正系數(shù)R2=0.991是所有模型最大的，并且表中還列出了回歸模型6的殘差值2.650，接近于設(shè)定的默認(rèn)值3，可以認(rèn)為殘差之間基本上相互獨(dú)立。因此，選擇回歸模型6，作為籃球比賽指標(biāo)與效率值的回歸模型最理想。

2.3 運(yùn)動(dòng)員技術(shù)指標(biāo)與效率值回歸方程建立與檢驗(yàn)

根據(jù)模型6回歸系數(shù)表中各指標(biāo)的回歸系數(shù)值與常數(shù)值，建立最優(yōu)回歸模型方程。結(jié)果見表3。

從表3非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)得知（設(shè)X1=得分，X2=籃板，X3=助攻，X4=扣籃，X5=失誤，=效率值），該回歸模型最優(yōu)擬合方程可以表達(dá)為：=-0.105+0.882 X1+1.198 X2+1.488 X3+0992 X4-2.903 X5，同時(shí)根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)Beta絕對(duì)值大小，可以判斷該回歸方程中的5個(gè)運(yùn)動(dòng)技術(shù)指標(biāo)對(duì)效率值影響程度依次為得分＞失誤＞籃板＞助攻＞扣籃。

通過該回歸分析擬過程中的方差分析F檢驗(yàn)，該模型中，F(xiàn)=444.680，顯著性概率P=0.000＜0.001，說明該模型建立的回歸方程具有高度顯著性（表4）。

從前面分析的校正系數(shù)R2=0.991，反映該方程擬合優(yōu)度非常好。

綜合上述，該建立的多元線性回歸方程能很好地解釋運(yùn)動(dòng)員技術(shù)指標(biāo)與效率值之間的關(guān)系，即所建立的方程有效。

3 結(jié)論與建議

3.1 籃球運(yùn)動(dòng)員效率值是運(yùn)動(dòng)員在籃球比賽中效率高低的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，也是運(yùn)動(dòng)員綜合能力與價(jià)值的具體化表現(xiàn)，是教練員、球探、籃球愛好者非常關(guān)注的問題。效率值大小受得分能力、罰球命中率、籃板能力、助攻能力、失誤程度、蓋帽能力、犯規(guī)程度、扣籃、搶斷等指標(biāo)數(shù)據(jù)的共同影響。

3.2 通過以籃球運(yùn)動(dòng)員比賽中的各項(xiàng)運(yùn)動(dòng)技術(shù)指標(biāo)為自變量，以效率值為因變量進(jìn)行多元線性回歸分析，利用向后剔除法，根據(jù)校正系數(shù)R2，建立了以得分、失誤、籃板、助攻、扣籃5項(xiàng)指標(biāo)為主要影響效率值的回歸方程模型，并根據(jù)回歸系數(shù)表，建立了=-0.105+0.882 X1+1.198 X2+1.488 X3+0992 X4-2.903 X5最佳擬合優(yōu)度方程，通過回歸方差顯著性檢驗(yàn)，所建立的多元線性回歸方程有效。

3.3 方程的建立，為將來快速預(yù)判籃球運(yùn)動(dòng)員比賽的效率提供了快捷、方便的方法。同時(shí)，也建議廣大的籃球工作者，為了提高籃球運(yùn)動(dòng)員的在比賽中的效率，今后向著加強(qiáng)得分能力、減少失誤、增強(qiáng)籃板能力、提高助攻次數(shù)等指標(biāo)進(jìn)行關(guān)注。

[1]張海利.中國(guó)男子籃球隊(duì)員的效率分析研究[J ].吉林體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2011（27）.

[2]梅雪雄.SPSS在體育統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用[M].北京：人民體育出版社，2008.

G841

A

1674-151X（2011）10-010-03

投稿日期：2011-06-12

葉宋忠（1978 ～），講師，碩士。研究方向：體育教育訓(xùn)練學(xué)。

10.3969/j.issn.1674-151x.2011.10.005