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    競技體育區(qū)域差異的影響因素分析

    2012-08-15 00:50:01黃銀忠重慶市萬州第三中學(xué)重慶萬州404100
    文體用品與科技 2012年5期
    關(guān)鍵詞:獎牌份額后備

    黃銀忠(重慶市萬州第三中學(xué) 重慶 萬州 404100)

    1 、研究對象

    按照我國現(xiàn)有的行政區(qū)劃,將我國劃分為華北、東北、華東、中南、西南、西北六大區(qū)域。假定各區(qū)域在第10和11屆全運會獲得的獎牌與各區(qū)域經(jīng)濟(jì)實力、人口數(shù)量、競技實力、在隊運動員實力、后備運動員實力、在職教練員實力、后備教練員實力等的因素相關(guān)。建立以下函數(shù)關(guān)系: Medals=f(GDP,POP,SPO,PLA,BPA,JOC,SPC)。

    2 、影響因素及觀測指標(biāo)分析

    2.1 、區(qū)域經(jīng)濟(jì)實力因素(X1)

    只有經(jīng)濟(jì)發(fā)展了,才可能有更多的財力投入到發(fā)展體育事業(yè)當(dāng)中。各區(qū)域的國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)是衡量一個地區(qū)經(jīng)濟(jì)實力的重要指標(biāo),采用地區(qū)GDP占國內(nèi)GDP的份額來衡量經(jīng)濟(jì)實力,各區(qū)域GDP(2005年和2007年)都以人民幣為單位。

    2.2 、人口數(shù)量因素(X2)

    如果運動精英在國內(nèi)分布的概率是穩(wěn)定的,那么,人口數(shù)量越多的地區(qū)將越有可能挖掘更多高素質(zhì)的運動員,進(jìn)一步提高該地區(qū)的獎牌數(shù)。

    2.3 、競技實力因素(X3)

    參賽區(qū)域在全運會上的表現(xiàn),一方面反映了該區(qū)域的體育實力,另一方面反映了該區(qū)域的體育傳統(tǒng)。

    2.4 、在隊運動員實力(X4)

    在隊運動員是區(qū)域競技體育的主力,是區(qū)域競技體育的核心組成部分。

    2.5 、后備運動員實力(X5)

    體育運動學(xué)校運動員是各區(qū)域競技體育發(fā)展的后備力量,后備人才的儲備直接影響到區(qū)域競技體育的發(fā)展。

    2.6 、在職教練員實力(X6)

    在職教練員是運動員培養(yǎng)的主力,是區(qū)域競技體育的核心組成部分。

    2.7 、后備教練員實力(X7)

    體育運動學(xué)校的教練員是一線隊伍教練員的重要補充力量。采用區(qū)域體育運動學(xué)校教練員數(shù)量(2005年和2007年)占總量的份額作為衡量后備教練員實力的變量。

    本文采取各項指標(biāo)的相對值,而不是片面的使用絕對數(shù)字,對各個指標(biāo)進(jìn)行了變換處理,計算了每個區(qū)域各個指標(biāo)的份額,即XSi=Xi/∑i=1,2,3…Xi×100%,i表示每一個指標(biāo)。

    3 、所用模型

    GDP,POP,SPO,PLA,BPA,JOC,SPC分別代表區(qū)域經(jīng)濟(jì)實力、人口數(shù)量、競技實力、在隊運動員實力、后備運動員實力、在職教練員實力、后備教練員實力?;诘?0屆和第11屆全運會的獎牌榜,以各個區(qū)域的當(dāng)屆獎牌份額(MS)作為因變量,各個因素的各項指標(biāo)作為變量,初步建立的線性模型如下:MS=α+β1X S1+β2XS2+β3XS3+β4XS4+β5X5+β6X6+β7X7。

    4 、實證分析結(jié)果

    4.1 、變量描述與分析

    本文主要應(yīng)用SPSS17.0進(jìn)行了數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析和處理,納入多元回歸分析的樣本為12個,當(dāng)屆獎牌份額(MS)均值是16.67%,GDP份額均值16.67%,POP份額均值16.66%,SPO均值為16.66%,PLA均值為17.47%,BPA均值為16.67%,JOC均值為16.66%,SPC均值為16.67%。變量的相關(guān)分析中,在當(dāng)屆獎牌份額MS與各個自變量的皮爾森相關(guān)檢驗都達(dá)到顯著性水平,其中,當(dāng)屆獎牌份額與競技實力和在職教練員實力相關(guān)性最高。

    4.2 、結(jié)果與分析

    利用向后篩選策略共經(jīng)過三步完成了回歸方程的建立,從7個解釋變量中,篩選出了5個比較重要的解釋變量。最終模型R2是0.999,調(diào)整后擬合優(yōu)度R2是0.998,F(xiàn)值為1012.20,對應(yīng)的概率P值近似為0。多重共線性診斷方面,方差膨脹因子(VIF)最大為6.993,最小為1.174,各個自變量之間不存在嚴(yán)重的共線性。

    最終的回歸方程是:當(dāng)屆獎牌份額=1.601+1.159×競技實力+0.300×區(qū)域經(jīng)濟(jì)份額+0.249×在隊運動員實力+0.189×后備運動員實力+0.181×在職教練員實力。即:MS=1.601+1.159×XS3+0.300×XS1+0.2497×XS4+0.189×XS5+0.181×XS6。這個模型意味著競技實力份額、GDP份額、在隊運動員份額、后備運動員份額以及在職教練員份額對獎牌份額存在顯著正向影響,相應(yīng)變量份額的增加可以提高獎牌份額。

    5 、結(jié)論

    競技實力、經(jīng)濟(jì)實力、在隊運動員、后備運動員以及在職教練員對一個區(qū)域競技體育發(fā)展表現(xiàn)有重大影響,經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá),競技實力就越強,區(qū)域競技體育在全運會上就會有更好的表現(xiàn)。在本研究中區(qū)域人口因素被刪除,足以表明了并非人多競技體育就能辦好。

    [1]鄧運龍.奧運會東道主效應(yīng)分析及中國體育代表團(tuán)參賽策略研究[J].中國體育科技,2007,43(1),3-6.

    [2]王宇鵬,許健,張媛媛.奧運會獎牌榜影響因素的實證分析[J].統(tǒng)計研究. 2008,5(10): 57.

    [3]熊倩.奧運獎牌榜影響因素分析[J].統(tǒng)計研究.2009,26(6):45-49.

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