職業(yè)網(wǎng)球賽事男子單打比賽勝負影響因素研究
——基于2014—2018年四大滿貫賽事

蔣 婷，李 慶

近年來，隨著網(wǎng)球項目在我國的快速發(fā)展，競技水平不斷提高，尤其是女子項目先后取得了奧運會與大滿貫賽事零的突破，極大地促進了我國網(wǎng)球事業(yè)的快速發(fā)展。但是必須清醒地意識到我國網(wǎng)球整體水平與世界高水平相比還存在差距，尤其是男子項目，還遠遠落后于國外先進水平。其原因之一，是對職業(yè)網(wǎng)球整體發(fā)展趨勢缺乏準確把握，對于項目規(guī)律缺乏清晰的認識，對于訓練的安排缺失方向性的指導，這在一定程度上限制了我國網(wǎng)球事業(yè)的發(fā)展。因此，對男子職業(yè)網(wǎng)壇高水平賽事的深入解析，將對我國男子網(wǎng)球的發(fā)展起到良好的促進作用。

世界男子職業(yè)網(wǎng)壇發(fā)展迅速，球員在比賽中的表現(xiàn)不斷提升，競爭日益激烈。對職業(yè)網(wǎng)球比賽特征及規(guī)律的探索，得到人們越來越多的重視。其中，高水平職業(yè)網(wǎng)球比賽勝負的影響因素是一個始終被關注的問題。前人研究大多集中在對單一因素的探討，如排名對比賽結果的預測作用（Corral et al.，2010）、球員的比賽經(jīng)驗對比賽結果的影響（Cui et al.，2017）、球員身高對發(fā)球的影響（Vaverka et al.，2013）等，對問題全面回答的研究并不多見。由于網(wǎng)球項目的復雜性，單一影響因素的分析很難有效解釋比賽結果，需要進行更加全面和綜合的評估。

本研究選擇2014—2018年四大滿貫賽事男子單打比賽數(shù)據(jù)，綜合考慮球員比賽表現(xiàn)、個人特征、比賽環(huán)境等多個因素對比賽結果的影響。通過邏輯（Logistic）回歸模型，評估這3類變量的相對重要性、模型的有效性和個體預測因子的重要性。同時，對影響比賽勝負的相關因素進行深入分析，揭示職業(yè)網(wǎng)壇發(fā)展動態(tài)。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

檢索ATP世界職業(yè)男子聯(lián)合會官方網(wǎng)站2014—2018年男子單打四大滿貫賽事（澳大利亞網(wǎng)球公開賽、法國網(wǎng)球公開賽、溫布爾登網(wǎng)球錦標賽、美國網(wǎng)球公開賽）正選賽第1輪至決賽相關數(shù)據(jù)，以及球員的個人信息，包括2 540場單打比賽中的5 080場次比賽表現(xiàn)。

1.2 相關變量

因變量：比賽結果，即勝負。在本研究中，該變量為0～1取值二分變量。自變量：將預測變量分為3類，即球員比賽表現(xiàn)、個人特征、比賽環(huán)境（表1）。具體變量說明如下。

表1 比賽勝負相關影響因素Table 1 Influencing Factors of Success or Failure in Competition

1）身高：重要的人體測量學指標。具有身高優(yōu)勢的球員通常在發(fā)球速度上占有一定的優(yōu)勢（Cross et al.，2009；Vaverka et al.，2013）。因此，身高是教練選材時重點關注的因素。然而，優(yōu)秀網(wǎng)球運動員的最佳身高是多少，文獻中還沒有達成共識。

2）體質(zhì)量：與肌肉質(zhì)量有關，同樣是重要的人體測量學指標。由于體質(zhì)量與身高存在高相關性（r=0.808，P＜0.001），本研究沒有將其納入回歸模型，以避免多重共線性問題。

3）年齡：決定比賽結果的重要因素。隨著球員年齡的增長，他們通常經(jīng)驗更豐富，但體能狀況有所下降。Corral等（2010）研究表明，球員的年齡優(yōu)勢大于經(jīng)驗優(yōu)勢。當與年輕球員競爭時，排名較高的球員獲勝的概率下降。尤其是高排名球員越年輕，相對于低排名球員，獲勝的概率越大。

4）職業(yè)年限：球員第1次獲得職業(yè)排名的年份到特定比賽所經(jīng)歷的年數(shù)。球員的職業(yè)年限長，參賽經(jīng)驗通常會更加豐富，年齡相對更大。由于職業(yè)年限與年齡之間存在高相關性（r=0.915，P＜0.001），因此沒有將其納入回歸模型，以避免多重共線性問題。

5）持拍手：球員擊球的慣用手，通常左手持拍的球員在網(wǎng)球比賽中被認為具有一定的優(yōu)勢，尤其是在與右手持拍的球員比賽時。Loffing等（2009）研究認為，右手球員在與左手球員比賽時，需要調(diào)整他們慣用的回球方式，因為左手發(fā)球在旋轉(zhuǎn)上不同于右手發(fā)球。本研究將持拍手設置為二分變量：右手=0，左手=1。

6）反手類型：分為單手和雙手兩種方式。有研究發(fā)現(xiàn)，雙手反手球員和單手反手球員在揮拍速度、擊球準確性方面并不存在差異，目前還沒有研究清楚地回答哪種反手技術更好。本研究將反手類型設置為二分變量：單手=0，雙手=1（Genevois et al.，2015）。

7）排名：代表球員在特定賽事前一年的總體表現(xiàn)。Corral等（2010）研究發(fā)現(xiàn)，參賽球員的排名差異越大，排名越高的球員獲勝的概率越高。然而，隨著參賽球員排名的下降，這種影響也會降低。

8）輪次：大滿貫賽事從正選賽第一輪到?jīng)Q賽共進行7輪。通?？亢蟮妮喆?，比賽競爭會更加激烈，獲勝的難度更大。Gilsdorf等（2008）研究指出，建立的模型在靠后的比賽輪次中能夠更好地預測比賽結果。本研究將輪次作為控制變量，以順序變量進入模型。

9）賽事：四大滿貫賽事在不同的場地上進行，場地類型（如草地、硬地或紅土）會對比賽特征和球員表現(xiàn)產(chǎn)生影響。例如，與硬地相比，紅土場地賽事通常會有更多的擊球次數(shù)和更長的回合時間，球員會更多地選擇停留在底線而非來到網(wǎng)前（O’Donoghue et al.，2001）。本研究將大滿貫賽事作為分類變量進入模型。其中，法網(wǎng)=0（參照組），澳網(wǎng)=1，溫網(wǎng)=2，美網(wǎng)=3。

10）發(fā)球：球員技術表現(xiàn)中影響比賽結果的重要指標。在比賽中，發(fā)球球員通常往往比接發(fā)球球員贏得更多的分數(shù)。O’Donoghue等（2008）研究中量化了發(fā)球的優(yōu)勢，指出第一發(fā)球建立的優(yōu)勢可持續(xù)到之后回合過程中的3～4拍，第二發(fā)球優(yōu)勢可持續(xù)到之后的1～2拍。

11）接發(fā)球：同樣是影響比賽結果的重要指標。非常出色的發(fā)球球員也需要獲得一些接發(fā)球分數(shù)，才能夠獲得比賽的勝利。良好的接發(fā)球可以有效地抵消發(fā)球帶來的優(yōu)勢。但與發(fā)球相比，研究對接發(fā)球的關注相對較少。

12）破發(fā)點：作為比賽中的關鍵分，其重要性已經(jīng)得到較為廣泛的關注。前人通過建立不同分數(shù)對比賽結果重要性差異的模型，證實了破發(fā)點對比賽結果的影響要大于其他因素（González‐Díaz et al.，2012）。

1.3 方法

使用SPSS 20.0對數(shù)據(jù)進行分析。首先，使用獨立樣本T檢驗和卡方檢驗（χ2）比較勝負球員之間的差異。接著，通過邏輯回歸建立模型。建立模型之前，根據(jù)相關系數(shù)（0≤r≤0.8）和方差膨脹因子（0≤VIF≤10）對變量進行篩選，以免發(fā)生多重共線性問題，對模型效果產(chǎn)生影響。之后，將變量分為3類：球員比賽表現(xiàn)、個人特征和比賽環(huán)境，依次輸入邏輯回歸模型，通過統(tǒng)計檢驗，評估3類變量的相對重要性、模型的有效性和個體預測因子的重要性。最后，對有效變量進行篩選，根據(jù)數(shù)據(jù)特征將連續(xù)性變量轉(zhuǎn)變?yōu)榉诸愖兞浚▎∽兞浚?，對模型進行優(yōu)化。

2 研究結果

2.1 t檢驗及卡方檢驗——勝負特征比較

職業(yè)網(wǎng)球2014—2018年四大滿貫賽事，包括2 540場單打比賽中的5 080場次球員比賽表現(xiàn)，共涉及324名參賽球員。其中，86.4%是右手持拍球員，79.3%的球員采用雙手反手的擊球方式。球員年齡在17～39歲之間，平均年齡28.16（s=4.2）歲；參賽職業(yè)年限為0～21年，平均職業(yè)年限10.23（s=4.2）年；身高范圍為168～211 cm，平均身高187.41（s=7.3）cm；體質(zhì)量范圍 60～108 kg，平均體質(zhì)量81.77（s=8.0）kg。參賽球員比賽勝負的具體特征如表2。

表2 2014—2018年高水平職業(yè)四大滿貫賽事勝負球員特征分析Table 2 Analysis of the Characteristics of Winning and Losing Players in Four Grand Slams from 2014 to 2018

對勝負球員特征分析的過程中，為了保證研究結果的可靠性，排除退賽與主要數(shù)據(jù)缺失的場次，最終選取2 420場比賽4 840人次球員表現(xiàn)及個人特征相關數(shù)據(jù)進行分析。通過分析勝負球員特征，發(fā)現(xiàn)獲勝球員的主要特征為：相對更高的身高和體質(zhì)量，更靠前的排名，年齡相對較大，職業(yè)年限更長，在比賽中表現(xiàn)出更高的技能水平。相對于基數(shù)較少的左手持拍球員，右手球員獲勝率更高。相對于雙手反手，基數(shù)較少的單手反拍球員，獲勝率更高。

2.2 邏輯回歸模型建立——不同模型比較

通過相關性檢驗和方差膨脹因子檢驗，本研究篩選了可能存在共線性問題的變量。身高和體質(zhì)量、年齡和職業(yè)年限兩組數(shù)據(jù)的相關系數(shù)過高（r≥0.8），各篩選其一進入模型，根據(jù)變量相對重要程度和代表性，選擇年齡和身高進入模型。發(fā)球總得分率、接發(fā)球總得分率、總得分率的方差膨脹因子過高（VIF≥10），因此不進入模型。采用二元邏輯回歸檢驗16個變量對球員比賽勝負產(chǎn)生的影響（表3）。將變量分為3組依次進入模型：1）球員比賽表現(xiàn)（ACE、雙誤、一發(fā)成功率、一發(fā)得分率、二發(fā)得分率、接一發(fā)得分率、接二發(fā)得分率、挽救破發(fā)點率、完成破發(fā)點率）。2）個人特征（身高、年齡、排名、持拍手、反拍類型）。3）比賽環(huán)境（輪次、賽事類別）。其中，輪次不是本研究的重點，僅作為模型的控制變量。

表3 2014—2018年高水平職業(yè)四大滿貫賽事勝負影響因素邏輯回歸分析Table 3 Logical RegressionAnalysis of the Influencing Factors of Success or Failure in Four Grand Slam from 2014 to 2018

通過分析勝負球員特征，評估3類變量的相對重要性以及模型的有效性。不同模型使用同樣的截距。在第1個模型中，通過比賽表現(xiàn)變量預測比賽結果：χ2=5 237.401，df=9，P＜0.001。在上一個模型的基礎上，第2個模型加入球員個人特征變量（χ2=5 254.135，df=14，P＜0.001）。從數(shù)據(jù)結果上看，個人特征會對比賽勝負的預測性產(chǎn)生影響。第3個模型中加入了比賽環(huán)境變量，相較前兩個模型，它對球員比賽勝負的預測性最高（χ2=5 264.406，df=18，P＜0.001）。模型最終解釋了結果總體方差的66.3%（Cox‐SnellR2）和88.5%（NagelkerkeR2）。

2.3 邏輯回歸優(yōu)化模型建立——有效影響因素篩選

根據(jù)檢驗結果，對模型進行兩項改進：1）通過篩選變量，排除不具有顯著性的變量，包括ACE球、雙誤、身高、持拍手、賽事。2）由于年齡變量在表3中顯示出相關性的方向，但與表2中t檢驗的結果相反，預示著年齡變量可能與比賽結果存在非線性相關，所以將年齡變量重新編碼為分類變量，進入優(yōu)化模型。最終，優(yōu)化模型（χ2=5257.526，df=12，P＜0.001）對比賽結果正確預測率達到94.0%。這一模型整體上解釋了比賽結果方差的66.3%（Cox‐SnellR2）和 88.3%（NagelkerkeR2）。

表4分析結果顯示，比賽結果的最佳預測因子是一發(fā)得分率，優(yōu)勢比（OR）為1.355（B=0.304；P＜0.001；95%CI：1.319，1.392）。這表明，控制了模型中的其他因素后，當一發(fā)得分率增加1個單位時，球員贏得比賽的可能性就會增加約1.36倍。以此類推，二發(fā)得分率增加1個單位，球員贏得比賽的可能性會增加1.19倍（B=0.174，P＜0.001，95%CI：1.166，1.213）。增加1個單位的接一發(fā)得分率，球員贏得比賽的可能性增加1.35倍（B=0.299，P＜0.001，95%CI：1.312，1.385）。接二發(fā)球得分率增加1個單位，球員贏得比賽的可能性增加約1.19倍（B=0.175，P＜0.001，95%CI：1.168，1.216）。另外，一發(fā)成功 率（B=0.090，P＜0.001， OR=1.094， 95%CI：1.072，1.117）、挽救破發(fā)點率（B=0.039，P＜0.001，OR=1.039，95%CI：1.031，1.048）、完成破發(fā)點率（B=0.043，P＜0.001，OR=1.044，95%CI：1.036，1.053）的增加，也會對比賽獲勝產(chǎn)生積極的影響。

表4 2014—2018年高水平職業(yè)賽事勝負影響因素邏輯回歸分析Table 4 Logical RegressionAnalysis of Factors Influencing the Success or Failure of High-level Professional Competitions from 2014 to 2018

就個人特征和比賽環(huán)境而言，在控制其他變量的前提下，以球員年齡33歲以上為參照，球員28～32歲年齡的優(yōu)勢比為1.168，說明其贏得比賽的可能性是33歲以上球員的約 1.17倍（B=0.156，P＞0.05， 95%CI：0.776，1.759）。球員23～27歲年齡的優(yōu)勢比為1.606，說明其贏得比賽的可能性是33歲以上球員的約1.61倍（B=0.474，P＜0.05，95%CI：1.051，2.454）。球員年齡 22歲以下的優(yōu)勢比為1.515，說明其贏得比賽的可能性是33歲以上球員的約1.52倍（B=0.415，P＞0.05，95%CI：0.890，2.578）。與之前兩個年齡段相比，其優(yōu)勢比有所下降，表明對22歲以下的年輕球員，年齡對比賽獲勝產(chǎn)生的積極影響有所減弱。當自變量的優(yōu)勢比小于1時，表明自變量與因變量呈負相關。控制其他變量的前提下，球員排名的優(yōu)勢比為 0.996（B=-0.004，P＜0.05，95%CI：0.994，0.998），表明球員排名越靠后，獲勝的可能性越低。比賽輪次的優(yōu)勢比為 0.886（B=-0.121，P＜0.05，OR=0.886，95%CI：0.791，0.994），表明輪次會對結果產(chǎn)生影響，在后一輪比賽中獲勝比前一輪更加困難。

3 分析與討論

本研究通過比較球員比賽表現(xiàn)、個人特征、比賽環(huán)境3類變量，揭示了勝負球員的相關特征，建立的男子單打大滿貫賽事比賽結果的預測模型準確率為94%。

3.1 比賽表現(xiàn)類因素對比賽勝負的影響

發(fā)球技術被認為網(wǎng)球比賽中最重要的技術（Gillet et al.，2009）。本研究驗證了這個觀點，證實了這項技術在當今職業(yè)男子網(wǎng)球比賽中的重要地位。其中，第一發(fā)球得分率是比賽結果的最佳預測因素。一發(fā)成功率和二發(fā)得分率的增加，提高了獲勝的可能。值得注意的是，ACE球和雙誤的數(shù)量對比賽結果的影響并不顯著。這說明僅僅從發(fā)球這一次擊球?qū)Ρ荣惖挠绊戇M行分析遠遠不夠，需要考慮球員采取的整體發(fā)球策略。前人相關研究已經(jīng)關注到博弈論，發(fā)現(xiàn)職業(yè)球員實際上相當擅長選擇最佳平衡策略，能夠找到發(fā)球質(zhì)量與風險的最佳平衡點（Walker et al.，2001）。在一分的爭奪中，發(fā)球優(yōu)勢會隨著回合數(shù)的增加有明顯的下降（O’Donoghue et al.，2008）。因此，發(fā)球后如何與其他技術有效銜接，也是發(fā)球策略的重要組成部分。高水平比賽中，發(fā)球策略是教練員和球員需要關注的重點。

接發(fā)球得分率的提高，同樣增加了比賽獲勝的可能性。職業(yè)網(wǎng)壇非常出色的發(fā)球球員，也需要贏得部分的接發(fā)球分數(shù)，才能夠獲得比賽的勝利。接發(fā)球?qū)Ρ荣惤Y果的影響被認為與發(fā)球同等重要（Hizan et al.，2011）。但總體而言，對于接發(fā)球的研究相對較少，尤其是在比賽分析方面。分析其主要原因是球員接發(fā)球質(zhì)量很大程度上取決于對手的發(fā)球質(zhì)量，并非接發(fā)球球員自身能夠完全掌控的。尤其是面對對手的高速發(fā)球，接發(fā)球球員需要在極短的時間內(nèi)做出一系列的反應和動作，在戰(zhàn)術策略的選擇上非常有限。因此，只有在球速較慢的二發(fā)，接發(fā)球球員才能有相對大一些的選擇空間，是球員和教練員關注的重點。本研究發(fā)現(xiàn)，接第一發(fā)球得分率對比賽結果的影響高于接第二發(fā)球，揭示出球員應對第一發(fā)球的能力對高級別比賽結果有重要影響。所以，在此環(huán)節(jié)有所突破，可能成為高級別比賽中整體競爭力提升的重要方面。

球員在破發(fā)點的表現(xiàn)同樣對比賽結果有重要影響。破發(fā)點得分率的提高對于球員獲勝有積極的影響。前人的相關研究已經(jīng)關注到網(wǎng)球比賽中不同比分的重要性差異，破發(fā)點作為比賽中的關鍵分，對網(wǎng)球比賽結果的影響大于其他分數(shù)（O’Donoghue et al.，2012）。高水平球員在破發(fā)點關鍵分上的獲勝率高于其他分數(shù)，即高水平球員在比賽的重要時刻，面對壓力時能夠表現(xiàn)出更好的狀態(tài)，并且 這 種 能 力 具 有 相 對 的 穩(wěn) 定 性（González‐Díaz et al.，2012），表現(xiàn)出高水平球員采用比分策略對比賽局勢的把控能力。因此，有效把握關鍵分是球員參與高級別比賽競爭所必須具備的能力，高水平球員在破發(fā)點比分所采用的戰(zhàn)術策略尤其值得關注。

3.2 個人特征類因素對比賽勝負的影響

排名能夠有效預測比賽結果，驗證現(xiàn)行的排名系統(tǒng)對比賽勝負起到良好的預測作用。目前，球員排名已經(jīng)在預測個人比賽結果的研究中被大量使用。Corral等（2010）研究表明，雙方球員排名的差異可以很好地預測大滿貫網(wǎng)球比賽的結果。Klaasen等（2003）使用基于2名運動員排名非線性差異的logit模型，用于計算比賽前和比賽中球員獲勝的概率。分析排名之所以對比賽結果起良好的預測作用，主要有兩個原因。首先，ATP排名參賽系統(tǒng)每周更新，積分計算周期為52周，能夠較為客觀地反映球員的實力和狀態(tài)。其次，高排名的球員更有機會獲得種子簽位。種子簽位可以避免在前面輪次過早地與強手相遇，從而提高了比賽的獲勝概率。因此，高排名能為比賽獲勝創(chuàng)造有利條件。

年齡也是影響比賽勝負的重要因素。本研究顯示，在控制其他影響因素的情況下，年齡與比賽獲勝概率存在非線性關系。與年齡在33歲以上的球員相比，年輕球員獲勝的可能性更高。尤其是23～27歲的球員，獲勝的可能性顯著高于33歲以上的球員。但當球員年齡低于22歲時，年齡對比賽獲勝的積極影響就會減弱。分析其原因，一方面，年齡的增長會帶來體能狀況的下降，以及更多傷病上的困擾，對球員的表現(xiàn)帶來不利的影響；另一方面，年齡與球員的比賽經(jīng)驗密切相關。隨著球員年齡的增長，他們的比賽經(jīng)驗和生活閱歷不斷積累，認知水平提高，有助于在比賽中做出理性決策。年輕球員通常會面對何時邁入職業(yè)的問題。相對青少年賽場，職業(yè)賽場的競爭更加殘酷和激烈，無論對身體和心理的承受能力都提出更高的要求。從本研究結果看，過于年輕的球員在比賽中并不具有更高的競爭性。過早地轉(zhuǎn)入職業(yè)網(wǎng)壇未必是明智的選擇。相對年長的球員，無論是生活經(jīng)驗還是思考問題的方式都更加成熟，可以幫助球員更好地沖擊職業(yè)網(wǎng)壇。

持拍手的差別并不是影響比賽結果的重要因素，表明左手球員在男子高級別職業(yè)比賽中的優(yōu)勢已經(jīng)消失。在許多運動項目中，慣用左手被認為是影響球員表現(xiàn)的一個因素，而左手被認為比右手更占優(yōu)勢（Hagemann，2009）?？赡艿慕忉屖牵笫智騿T與右手球員競爭時在神經(jīng)心理傾向和戰(zhàn)略優(yōu)勢方面具有先天優(yōu)勢（Loffing et al.，2010）。但從本研究結果看，這種優(yōu)勢在高級別比賽中對比賽勝負的影響并不明顯。一方面，由于左手持拍球員數(shù)量的增加，右手球員有更多的機會和他們比賽；另一方面，現(xiàn)代高水平球員通過更有針對性的訓練，已適應左手球員擊球旋轉(zhuǎn)和落點分布上的特點（Loffing et al.，2009）。

球員身高并不是影響比賽結果的重要因素。前人大部分研究表明，高個子球員會在比賽中更占優(yōu)勢，這種優(yōu)勢主要體現(xiàn)在發(fā)球技術上。Vaverka等（2013）研究發(fā)現(xiàn)，職業(yè)高水平球員的身高與最快發(fā)球速度之間存在著很強的相關性，并且具有身高優(yōu)勢的球員能夠有更多的落點選擇（Whiteside et al.，2016）。但高個子球員通常會在靈活性上處于劣勢，以至于對接發(fā)球表現(xiàn)產(chǎn)生不利的影響。Ma等（2013）研究已經(jīng)關注到高個子球員在比賽中占有一定的優(yōu)勢，但這種優(yōu)勢并非絕對的，當球員身高超過186 cm，這種積極的影響就會消失。目前，關于球員的最佳身高范圍，研究結果并沒有達成一致。實際上，不同身高球員在比賽中有各自的優(yōu)劣勢，不具備身高優(yōu)勢的球員也可能通過靈活的戰(zhàn)術策略，達到與高個子球員相近似的整體水平（Cui et al.，2019）。因此，球員在比賽中的身高優(yōu)勢應避免被高估。

反手擊球類型（單反和雙反）的差別，并不會對比賽結果產(chǎn)生顯著的影響。這說明與雙手反拍相比，使用單手反拍的球員數(shù)量雖然較少，但仍然具有一定的競爭性。單手反拍是20世紀80年代球員的主要選擇，近年雙手反拍球員數(shù)量占據(jù)主導地位。盡管目前沒有研究能夠明確回答哪種擊球方式更好，但有研究表明，單手反拍會對球員的力量和協(xié)調(diào)能力提出更高的要求。一些教練也認為，只有少數(shù)極具有天賦的球員才能夠駕馭單反技術（Genevois et al.，2015）。男子大滿貫五盤三勝的賽制，對球員技術表現(xiàn)的穩(wěn)定性提出更高的要求。從這個角度看，雙手反拍略占有優(yōu)勢，但這種優(yōu)勢并不顯著，球員間有很大的個體差異性（Muhamad et al.，2011）。目前來看，雙手反拍數(shù)量仍然會占主導地位，但單反還會保持在一定的基數(shù)，不是一個正在消失的技術。

3.3 比賽環(huán)境類因素對比賽勝負的影響

賽事類別并沒有對球員的勝負產(chǎn)生顯著影響，不同賽事的競爭性趨向于均衡。研究發(fā)現(xiàn)，相對于美國網(wǎng)球公開賽和溫布爾登網(wǎng)球公開賽，球員在法國網(wǎng)球公開賽中更有可能獲勝（Ma et al.，2013）。本研究顯示，近年來不同賽事的競爭差異性已經(jīng)消失。分析其原因，主要在于賽事改革措施的實施。20世紀90年代以溫網(wǎng)為首的快速球場降速改革（Roberts，2009），使得不同類型場上的球速差別減小。另外，國家網(wǎng)球聯(lián)合會2000年開始推薦不同類型比賽用球，即快速球（I型）、標準球（2型）球、低速球（3型）和高海拔球（ITF，2017）。從此，不同場地類型使用不同的比賽用球。場地類型并不是唯一影響比賽特征的因素，對于比賽特征的描述更趨向于通過賽事分類而非場地分類。這一系列改革措施實行之后，不同賽事之間的球速差距有所縮小，降低了賽事對特定球員的傾向性，使得不同賽事的競爭性趨向平衡。從球員備戰(zhàn)的角度，目前對開始邁入職業(yè)網(wǎng)球生涯的球員，很難說他們在某項賽事上相對容易獲勝。

4 建議

1）為了增加模型預測的準確性和實際應用的針對性，未來研究可增加本研究中沒有涉及的因素，如制勝分、非受破性失誤、上網(wǎng)得分等。并在此基礎上，進一步結合不同類別球員的特征做進一步的分析。

2）不同年代之間比賽勝負影響因素的縱向比較，需要在未來研究中進一步探討。

5 結論

1）比賽表現(xiàn)類因素：發(fā)球、接發(fā)球和破發(fā)點得分率的重要性進一步得到驗證。其中，一發(fā)得分率是比賽結果的最佳預測因素，發(fā)球和關鍵分比賽策略尤其需要關注。

2）球員特征類因素：球員排名是比賽勝負的有效預測因素，高的排名能為比賽獲勝創(chuàng)造有利條件。當球員年齡低于22歲時，年齡的積極影響會有所減弱。其他因素如身高、持拍手、反手類型對比賽結果并不產(chǎn)生顯著的影響。

3）比賽環(huán)境類因素：賽事類型對比賽結果的影響并不顯著，四大滿貫賽事的競爭性正趨向于均衡。