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    2017-2018賽季CBA各隊伍得分能力的回歸分析

    2019-03-06 09:49:02張志健岳冀陽
    體育科技文獻通報 2019年3期
    關(guān)鍵詞:隊伍比賽能力

    張志健,岳冀陽

    籃球比賽是一項同場對抗類的項目,籃球比賽是通過隊員之間協(xié)調(diào)配合而共同完成的,現(xiàn)代籃球運動的發(fā)展對球隊和球員的身體素質(zhì)和技戰(zhàn)術(shù)要求日益提高,擁有良好的技術(shù)是有效戰(zhàn)術(shù)運用的前提和基礎(chǔ),是提高球隊整體的得分能力的必備條件[1]。本文選用比賽的技術(shù)統(tǒng)計指標,把2分球投球命中率、3分球投球命中率、罰球命中率、籃板球、蓋帽、助攻、搶斷、失誤和犯規(guī)作為自變量,以球隊的得分作為因變量。建立隊伍得分能力的數(shù)學(xué)模型,客觀地反映出影響隊伍得分能力的主要因素,為運動隊的實力提升提供理論基礎(chǔ)。

    1 研究對象與方法

    1.1 研究對象

    2017-2018賽季CBA聯(lián)賽20支球隊在380場常規(guī)賽中的技術(shù)統(tǒng)計作為研究對象。

    1.2 指標設(shè)計

    2017-2018賽季CBA常規(guī)賽的隊伍Y(得分)、X1(2分球命中率)、X2(3分球命中率)、X3(罰球命中率)、X4(籃板球)、X5(蓋帽)、X6(助攻)、X7(搶斷)、X8(失誤)、X9(犯規(guī))。

    1.3 研究方法

    1.3.1 文獻資料法

    在中國籃協(xié)官網(wǎng)、CBA官網(wǎng)、虎撲體育網(wǎng)和貝泰科技等權(quán)威網(wǎng)站中,整合總決賽中雙方隊伍有關(guān)于得分能力的技術(shù)統(tǒng)計,并通過中國知網(wǎng)閱覽大量相關(guān)籃球技戰(zhàn)術(shù)的文獻和書籍,為本文打下了十分深厚的理論基礎(chǔ)。

    1.3.2 數(shù)理統(tǒng)計法

    從各大官方網(wǎng)站搜集的常規(guī)賽技術(shù)統(tǒng)計中,收集、整理與本研究相關(guān)的技術(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù),采用SPSS社會統(tǒng)計學(xué)軟件對各技術(shù)統(tǒng)計指標進行逐步回歸處理,并在逐步回歸的基礎(chǔ)上進行分析,并用等級相關(guān)分析檢驗。

    1.3.3 錄像觀察法

    對2017—2018賽季38輪常規(guī)賽380場比賽現(xiàn)場和比賽錄像進行觀察,并按照比賽現(xiàn)場和比賽錄像進行的技術(shù)統(tǒng)計,與官網(wǎng)的技術(shù)統(tǒng)計結(jié)合,得出最真實的數(shù)據(jù)。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 比賽得分與技術(shù)指標結(jié)果

    CBA是國內(nèi)最大的籃球賽事,全部隊伍都以奪得CBA總冠軍為目標而奮斗,所以CBA比賽的對抗都十分激烈,而能夠反映運動員及戰(zhàn)術(shù)運用的指標通常包括:2分球命中率、3分球命中率、罰球命中率、籃板球、蓋帽、助攻、搶斷、失誤和犯規(guī)。而在這么多的指標當中,不同的指標對得分能力影響的程度也不同,我們則需要運用逐步回歸解決這個問題。逐步回是首先是要分別計算各自變量(X)對因變量(Y)的貢獻大小,按照由大到小挑選貢獻最大的一個先進入方程,隨后重新計算各自變量對Y的貢獻,并考察已在方程中的變量是否由于新的變量的加入而不再有統(tǒng)計意義[2]。如果有變量不符合入選的標準,則可以考慮剔除,直到方程里面所有的自變量都不能被剔除,方程外也沒有任何變量能夠被引進來,最終確定影響因變量顯著的自變量的過程。2017-2018賽季CBA常規(guī)賽的20支隊伍在38輪小組賽共380場比賽的技術(shù)統(tǒng)計(見表1)。

    表1 2017-2018賽季各CBA隊伍的技術(shù)統(tǒng)計

    2.2 得分能力影響因素分析

    籃球比賽中決定勝負的因素是得分,而各運動隊的整體得分能力是綜合素質(zhì)的反映,為此我們以得分為因變量(Y),其他技術(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)為自變量(X),進行逐步回歸分析,得出因變量與自變量的關(guān)系程度。復(fù)相關(guān)系數(shù)就決定了因變量與自變量之間的關(guān)系程度,復(fù)相關(guān)系數(shù)越接近1,則因變量與自變量的關(guān)系程度越密切。CBA隊伍的得分與被剔除后的自變量,復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.844,判斷系數(shù)為0.713,經(jīng)過檢驗P<0.01,說明本研究所建立的數(shù)學(xué)模型的擬合程度相當好(見表2)。

    表2 線性回歸模型統(tǒng)計檢驗

    注:預(yù)測變量:2分球命中率、籃板球、蓋帽

    從表3中可以知道,通過逐步回歸分析之后,得分能力Y從9個技術(shù)統(tǒng)計指標中剔除了6個,他們分別是,3分球命中率、罰球命中率、助攻、搶斷、失誤和犯規(guī)。影響CBA各個隊伍得分的主要因素分別是2分球命中率、籃板球和蓋帽,每一個因素都具有顯著性的意義。

    表3 回歸系數(shù)以及標準回歸系數(shù)

    注:X1、X4、X5分別表示2分球命中率、籃板球和蓋帽。

    標準回歸系數(shù)的意義在于表明自變量與因變量之間的關(guān)系程度,標準回歸系數(shù)越大,該自變量與因變量的關(guān)系程度越大。逐步回歸分析的結(jié)果顯示,影響因變量得分能力的程度從大到小依次是:籃板球、二分球命中率、蓋帽。一個球隊的前場籃板球的多少決定了這支隊伍二次進攻的次數(shù),利用外線球員的沖搶意識和預(yù)判球落點的能力、內(nèi)線球員提前卡位的意識,把握每一次進攻的機會,運用前場籃板球的優(yōu)勢,提高二次進攻的成功率,后場籃板則直接影響隊伍的節(jié)奏和攻防轉(zhuǎn)換。從比賽錄像可以看到,整個CBA聯(lián)賽的運動員的得分基本都以2分球為主要得分手段,CBA聯(lián)賽的球隊中2分球命中率最高是58%,最低的也有47%,因為高強度的身體對抗是現(xiàn)代籃球發(fā)展的一個大方向,內(nèi)外線配合的聯(lián)動進攻,從而突破內(nèi)線防守是球隊戰(zhàn)術(shù)的主心骨。表3可以看到,蓋帽的標準回歸系數(shù)為負數(shù),這并不是表示蓋帽越多,得分能力就越差。因為蓋帽難度比較大,不僅僅需要身高,還需要一定的技巧,每場比賽中只有少數(shù)人能蓋帽,其他人蓋帽數(shù)據(jù)基本為0,只能表明少數(shù)人的得分,所以效度有所殘缺,導(dǎo)致標準回歸系數(shù)為負數(shù)。

    2.3 運動隊得分能力建模

    逐步回歸分析中剔除了6個因素后,剩下的3個因素經(jīng)過方差分析對回歸方程進行檢驗的結(jié)果顯示(表4),P值為0.000,P<0.01,說明方程有意義。

    表4 方程檢驗表(ANOVA)

    得分能力的數(shù)學(xué)模型為Y=35.73+0.88X1+0.86X4-3.88X5,該數(shù)學(xué)模型就是CBA各球隊得分能力的定量表達式。要進一步證明得分能力數(shù)學(xué)模型的有效性,則得分能力必須與球隊的比賽競技排名有一定程度的相關(guān)關(guān)系。以2017-2018賽季CBA38輪380場常規(guī)賽后的積分榜排名與各CBA隊伍得分能力Y的計算結(jié)果進行等級相關(guān)分析(見表5)。檢驗結(jié)果表示r=0.517(P<0.05),說明積分榜排名與得分能力排名有顯著性相關(guān),積分榜排名越高,得分能力越強(見表6)。本研究建立的得分能力數(shù)學(xué)模型能反映出各個CBA球隊的得分能力,因此各隊教練員可以參照本研究結(jié)果,結(jié)合自己球隊的優(yōu)劣勢,進行有針對性的訓(xùn)練,為提高各球隊的整體得分能力提供指導(dǎo)依據(jù)。

    表5 各隊得分能力排名與積分榜名次排序

    表6 積分榜名次與得分能力排名的相關(guān)分析表

    3 結(jié)論

    3.1 2017-2018賽季CBA聯(lián)賽中的技術(shù)統(tǒng)計有很多,通過逐步回歸和等級相關(guān)分析后,影響得分能力的因素按影響程度從大到小依次是:籃板球、2分球命中率、蓋帽。

    3.2 按照逐步回歸分析的結(jié)果,對隊伍的得分能力建立數(shù)學(xué)模型,教練員可以根據(jù)數(shù)學(xué)模型,從技戰(zhàn)術(shù)上的實際運用情況分析,對運動員進行有針對性的訓(xùn)練,從而提高整體得分能力,具有非常重要的指導(dǎo)意義。

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