摘 要:對第16屆亞運會男子籃球比賽前8名球隊的22項技術指標進行統計,并運用因子分析、Q型聚類和等級相關分析法等統計學方法對所得數據進行分析和檢驗。結果表明:影響第16屆亞運會男子籃球比賽前8名球隊成績的技術數據指標是:進攻籃板、蓋帽、罰球個數、籃板總數、總命中率、三分命中率、失誤、二分命中率和防守籃板9項指標;運用因子分析和Q型聚類對籃球比賽的技術指標進行量化評價具有較高的可靠性,能夠客觀的反映各隊的技戰術能力;本文在揭示第16屆亞運會男子籃球比賽前8名球隊技戰術發展趨勢的同時,探索出一種較合理有效的量化評價球隊技戰術質量的方法。
關鍵詞:第16屆亞運會男子籃球賽技術指標
中圖分類號:G841文獻標識碼:A文章編號:1674-098X(2011)09(a)-0223-02
The Specifications Analysis on the Top 8 Men’s Basketball Competition in the 16th Asian Games
LiuYi
(Public lesson department of Hunan Traditional Chinese Medical College, Zhuzhou 412012)
Abstract: This essay calculates 22 specifications of the top 8 Men’s Basketball competition in the 16th Asian Games. Factor analysis and Q-mode cluster analysis are the main methods used in this essay.According to the figures,The main elements effected the places are the figures on attack backboard,blocking,penalty shot,hits,three-points shot,two-points shot, lose, and defense back board.Top 8 can be trained with the help of the figures calculated in this essay.The conditions of the top 8 men’s basketball analyzed by factor analysis and Q-mode cluster analysis are reliable. This easy focus on the tendency of strategy used in the top 8,meanwhile,it finds out a reasonable way to evaluate the quality of the strategy used in the competition.
Key words: the 16th Asian Games, Men’s Basketball,Place,Figure
亞運會男子籃球比賽是亞洲最高水平的籃球比賽之一,對亞運會男子籃球比賽前8名球隊攻防能力的研究有利于了解亞洲籃球運動的發展趨勢和發展現狀,為各球隊的發展提供指導。為此,本文擬選擇總出手次數、總命中率、二分出手次數、二分命中率、三分出手次數、三分命中率、罰球個數、罰球命中率、進攻籃板、防守籃板、籃板總數等22項主要攻防技術指標,應用因子分析法和Q型聚類分析法對第16屆亞運會男子籃球比賽前8名球隊的攻防狀況給予綜合分析與評價,力圖通過研究發現問題和差距,找出一種較為合理有效的量化評價球隊攻防質量的方法,為各國球隊籃球水平的提高,提供理論基礎和科學依據。
1 研究對象與方法
1.1 研究對象
參加第16屆亞運會男子籃球比賽前8名球隊為研究對象。
1.2 研究方法
1.2.1 文獻資料法
查閱大量相關資料,確定能夠較為全面的反映籃球技戰術能力的指標以及統計尺度。并收集第16屆亞運會男子籃球比賽前8名球隊的比賽數據。
1.2.2 數理統計法
對統計所得的16支參賽隊的22個指標在SPSS11.0軟件包上進行了因子分析、Q型聚類分析,等級相關分析。
2 結果與分析
2.1 運用因子分析法對影響第16屆亞運會男子籃球比賽前8名球隊成績的具體指標進行分析
因子分析是一種將多變量化簡的技術,是多元統計分析的重要分支,其目的是分解原始變量,從中歸納出潛在的“類別”,相關性較強的指標歸為一類,不同類間變量的相關性則降低。每一類變量代表一個“共同因子”,即一種內在結構,因子分析就是尋求該結構。對第16屆亞運會男子籃球比賽前8名球隊的22項攻防技術指標統計數據(此處省略)進行因子分析。
首先進行KMO和Bartlett球形檢驗,根究檢驗結果可知,巴特利特球度檢驗統計量的觀測值為106.723,相應的概率P接近0。說明相關系數矩陣與單位陣有顯著差異。同時,KMO值為0.736,根據Kaiser給出的KMO度量標準可知原有變量適合進行因子分析。
通過分析旋轉后的因子成分矩陣可知:22項指標可以歸為5個公共因子,旋轉后的5個公共因子累計貢獻率為94.38%,用5個公共因子代替22項指標,可以概括原始變量約九成以上的信息,因此可以認為5個公共因子可以解釋大部分變量。
由方差極大法正交旋轉后的因子載荷矩陣可知:進攻籃球、籃板總數、罰球個數、二分出手次數、禁區內得分和二次進攻得分6項指標在第1個因子上有較高的載荷,第1個因子主要解釋了這6個變量,可解釋為得分能力和效果類因子。罰球命中率、三分出手次數、總命中率、三分命中率、得分、二分命中率、助攻和總出手次數8項指標在第2個因子上有較高的載荷,第2個因子主要解釋了這8個變量,可解釋為進攻能力類因子。犯規、失誤、失分和失誤失分4項指標在第3個因子上有較高的載荷,第3個因子解釋了這4個變量,可解釋為失誤類因子。快攻得分和搶斷2項指標在第4個因子上有較高的載荷,第4個因子主要解釋了這2個變量,可解釋為快攻能力類因子。蓋帽和防守籃板2項指標在第5個因子上有較高的載荷,第5個因子主要解釋了這2個變量,可解釋為防守能力類因子。
根據表1可寫出5個因子得分函數,例如F1=0.039總出手次數+0.086總命中率+0.095二分出手次數-0.086三分出手次數+0.071三分命中率+0.12罰球個數-0.221罰球命中率+0.168進攻籃板-0.017防守籃板+0.12籃板總數-0.027助攻+0.098失誤+0.062搶斷+0.174蓋帽-0.144犯規+0.058得分+0.067失誤失分+0.073禁區內得分+0.02二次進攻得分+0.024快攻得分。
可見計算第1個因子得分變量的變量值時,進攻籃板、蓋帽、罰球個數和籃板總數4個指標的權重較高。另外,因子得分的均值為0,標準差為1。正值表示高于平均水平,負值表示低于平均水平(如表1)。
根據旋轉后的因子成分矩陣和方差極大法正交旋轉后的因子載荷矩陣,以4個因子的方差貢獻率為權數,得出計算公式:F=0.31405F1+0.26017F2+0.12893F3+0.12193F4+0.11872F5
從計算公式可知:第1個因子占有的比重最大,其次是第2個因子,然后是抓住第3、4和5個因子中權重最高、載荷最大的指標。因此影響第16屆亞運會男子籃球比賽前8名球隊成績的技術數據指標是:
進攻籃板、蓋帽、罰球個數、籃板總數、總命中率、三分命中率、失誤、二分命中率和防守籃板9項指標。
2.2 運用Q型聚類對影響第16屆亞運會男子籃球比賽前8名球隊成績的22項技術指標進行分析
Q型聚類是對樣本進行聚類,它使具有相似特征的樣本聚集在一起,使差異性大的樣本分離開來。本次聚類按1~4類分別為優、良、中和差4等。亞運會男子籃球比賽是亞洲最高水平的籃球比賽之一,各國球隊以奪取冠軍為最高的榮譽,本文根據Q型聚類的定義對第16屆亞運會男子籃球比賽前8名球隊的22項重要技術數據進行聚類分析。
根據聚類結果統計可知:聚在第1類的球隊有3支,名次分別為第1、2和3,中國隊、韓國隊和伊朗隊在這22項技術指標上有很高的相似性,兩隊之間技戰術比較接近,隊員基本技術出眾,進攻能力強,是亞洲的傳統強隊。聚在第2類的球隊有3支,名次依次為第4、5、6,此類的球隊技戰術能力在參賽隊中表現為良好。聚在第3類的球隊有1支,名次分別第7,此類球隊的技戰術能力稍差,等級為中。聚在第4類的球隊有1支,名次為第8,此類的球隊技戰術能力在參賽隊中表現差。
3 結論
(1)根據因子分析的結果得分能力和效果類因子、進攻能力類因子、失誤類因子、快攻能力類因子和防守類因子決定著第16屆亞運會男子籃球比賽前8名球隊的綜合技戰術水平,影響球隊的成績。
(2)根據因子得分和方差貢獻率的方程,影響第16屆亞運會男子籃球比賽前8名球隊成績的技術數據指標是:進攻籃板、蓋帽、罰球個數、籃板總數、總命中率、三分命中率、失誤、二分命中率和防守籃板9項指標。
(3)聚類結果與第16屆亞運會男子籃球比賽前8名球隊的最后排名基本一致,表明運用Q型聚類分析方法、等級相關分析法對第16屆亞運會男子籃球比賽前8名球隊技戰術能力進行綜合評價具有實際意義。
參考文獻
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[4]第16屆亞運會官方網站:http://www.gz2010.cn/.