對女子職業網球單打比賽制勝因子的重構與分析
——以2014年女子四大滿貫公開賽為例

王紅濤

(安徽工程大學體育學院,安徽蕪湖 241000)

對女子職業網球單打比賽制勝因子的重構與分析
——以2014年女子四大滿貫公開賽為例

王紅濤

(安徽工程大學體育學院,安徽蕪湖 241000)

運用文獻資料法、數理統計法、邏輯分析法對2014年澳網、法網、溫網、美網共計434場女子單打比賽的11項技術統計指標進行判別分析,構建可以用于預測網球比賽勝負的函數方程模型,并加以驗證,為教練員、運動員提供更有效的競賽指導和參考.研究結果顯示,接發球得分率、一發得分率、二發得分率為女子網球單打比賽獲勝的關鍵制勝因子.運用這3個關鍵因子所建立的判別函數方程對比賽勝負的判別效果達到94.7%,同時,對研究結果進行了分析解讀.

網球;女子單打;判別函數;制勝因子

一場精彩的網球賽事過后,按照慣例,官方組織都會把通過相關專業軟件所獲取的技術統計數據,例如一發成功率、一發贏球率、二發贏球率、非受迫性失誤次數等公布出來.經過多年觀察發現,比賽勝負雙方的技術統計常常會呈現出互有優劣的情況.哪些技術指標對女子職業網球比賽的勝負走向起決定性作用以及是否與男子職業網球比賽中起決定性的技術指標相同有待研究.隨著職業女子網球技戰術發展的日新月異,作為運動員和教練員,怎樣從多種技術統計指標中提取對比賽勝負起關鍵作用的有價值的東西,并根據運動員近期的賽場表現加以針對性的訓練就顯得尤為重要.

張銀滿[1]和楊志敏[2]對澳網和美網共216場男子單打比賽制勝因素進行分析,認為比賽中一發成功率、一發得分率、二發得分率、接發球得分率為比賽獲勝的關鍵制勝因子,并建立了男子網球運動員勝負預測方程;郭立亞[3]等對2008年ATP男子單打比賽制勝因素進行分析,得出影響世界頂級網球男子單打比賽的關鍵制勝因素是二發得分率、接發球局勝率、挽救破發點成功率,并建立了回歸方程;易景茜[4]對法國公開賽的女子單打制勝因素進行了回歸分析,二發得分率、接發球局勝率和挽救破發點成功率是女子網球單打比賽的3個關鍵制勝技術指標.雖然國內已有專家學者對網球比賽中的制勝因素進行了相關研究,但是展開研究的樣本量不大;選擇的技術指標不夠科學全面;男子比賽多,女子比賽少;場地類型多為單一的硬地,而土地和草地比賽相關研究缺乏;加之時間跨度較遠,得出的結論不能全面和準確地代表當今世界職業女子網壇發展的潮流和趨勢;已有研究并未對研究結果展開更深入的分析,結論仍停留在“知其然,而不知其所以然”的層面,因此對訓練和比賽指導的實效性大打折扣.

以2014年澳網、法網、溫網、美網四大滿貫公開賽女子單打比賽為例,場地類型涵蓋硬地、紅土、草地等,搜集大量的數據作為有力的支撐.通過判別分析方法在各種技戰術指標的統計項中篩選出對比賽獲勝最有價值的關鍵性制勝指標,并以此構建最新、最全面的可預測女子網球比賽勝負的全場地類型函數方程模型,找到致勝因子,并對低級別的賽事和2015賽季的大滿貫賽事加以驗證,進一步驗證研究結果的可靠性.最后對研究結果展開深入分析并找到根源,為教練員、運動員提供更有效、更有針對性的訓練參考和指導.

1 研究對象與方法

1.1 研究對象

以2014年澳網、法網、溫網、美網比賽中女子單打第一輪至決賽的434場比賽為研究對象,其中澳網91場、法網119場、溫網125場、美網99場.研究指標11項,其中傳統指標10項:一發成功率、一發得分率、二發得分率、接發球得分率、Aces、雙誤、制勝分、非受迫性失誤、網前得分率、破發成功率;新增一項指標:受迫性失誤.所謂受迫性失誤是指運動員在比賽中受到對方壓迫或強攻時,沒能把球回過去,這項指標能夠客觀反映運動員在比賽中承受抗擊打能力的強弱.雖然官網沒有直接的數據統計,但可以通過網球的得分結構模式推導出這一隱藏的指標.所有大滿貫的官網都將Aces球記在主動得分(Winner)的名下,將發球雙誤記在受迫性失誤(Forced Error)的名下.網球得分結構圖如圖1所示.由圖1推導的計算公式為:甲方(受迫性失誤)＝乙方(總得分)－乙方(主動得分)－甲方(非受迫性失誤)[5].

1.2 研究方法

(1)文獻資料法.登錄2014年澳網、法網、溫網、美網以及WTA官方網站收集女子單打比賽的各項技術統計,同時查閱數十篇與本研究相關的網球文獻資料和相關體育統計學書籍.

(2)數理統計法.研究涉及11項技術統計指標:一發成功率、一發得分率、二發得分率、接發球得分率、Aces、雙誤、制勝分、非受迫性失誤、受迫性失誤、網前得分率、破發成功率.由于澳網、法網、美網對前兩輪的非關鍵賽事的技術統計不全,因此在資料的搜集上只能最大限度地獲取了共計434場的賽事統計.運用SPSS17.0統計軟件對數據進行非參數檢驗、相關分析及判別分析.

(3)邏輯分析法.以網球比賽的制勝機制為出發點,通過邏輯推理過程,將網球比賽中雙方運動員的多個技術指標進行有機整合,得出網球比賽中的得分結構組成模型,并推導出對研究有用的一些技術指標,為研究的展開提供科學的理論依據.

2 結果與分析

2.1 判別分析統計方法說明

判別分析是多元統計分析中判別樣品所屬類型的一種重要方法.判別分析示意圖如圖2所示.從圖2可以看出,它是在已知研究對象用某種方法分成若干類的情況下,建立判別函數,對于未知分組類型的案例進行判別分組,用以判定未知對象屬于已知分類中的哪一類.因此,在建立了一個非標準化的判別模型之后,如果將一個案例的判別變量的值代入該判別模型,就可計算出一個判別值,于是就決定了該案例在二維空間中的位置,與分組重心相比較,也就確定了該案例所屬的類別,因此,它還帶有“預測”的意義.女子網球單打比賽勝負技術統計分析如表1所示.

2.2 比賽各指標相關系數分析

圖1 網球得分結構圖

圖2 判別分析示意圖

表1 女子網球單打比賽勝負技術統計分析

為了確保判別函數方程的穩定性及預判比賽勝負的準確性,在做判別分析前需要對指標間和指標與勝負間的相關性進行檢驗,以此來檢驗各指標間的獨立性.女子網球單打比賽各指標相關系數分析如表2所示.從表2可以看出,這11項指標間的獨立性比較強,雙誤和非受迫性失誤的相關系數r＝0.468為最高,屬低度相關,這說明11項指標各自都有很強的代表性.這11項指標與勝負的相關系數r值高低排序為:接發球得分率(0.682)＞一發得分率(0.619)＞二發得分率(0.479)＞破發成功率(0.318)＞制勝分(0.271)＞網前得分率(0.267)＞Aces(0.244)＞非受迫性失誤(－0.230)＞受迫性失誤(－0.220)＞一發成功率(0.108)＞雙誤(－0.076).可以看出,排在前4位的接發球得分率、一發得分率、二發得分率、破發成功率與勝負的相互依存關系十分密切.有因果關系必有相關關系,但有相關關系未必就有因果關系.由于相關系數不是等單位的度量,它是用來表示相關程度的量的指標,因此,只能認為相關系數高的比相關系數低的指標與勝負的相關更為密切[6].應用判別分析可以進一步地確定對勝負影響最大的指標,剔除影響力小的指標并得到標準化和非標準化典型判別系數,以此構建可以判別勝負的函數方程.

表2 女子網球單打比賽各指標相關系數分析

2.3 建立判別函數方程

(1)關鍵制勝指標的確立.將434場比賽的各項指標數據帶入SPSS17.0進行判別分析,經過對11項指標采用逐步挑選變量法進行判別分析,剔除對勝負影響不顯著的指標,最終篩選得到了3項技術指標的標準化典型判別系數,同時,也得到判別函數的殘余判別力Wilks＇Lambda值分別為澳網0.303、法網0.347、溫網0.399、美網0.327、四大滿貫0.363,Sig.值均為0.000,達到顯著性水平,表明典型判別函數對勝負的判別結果是非常顯著的.標準化典型判別系數如表3所示.由表3可知,一發得分率、二發得分率、接發球得分率是大滿貫女子網球單打運動員11項指標中對勝負影響最大的3項指標,可以從這3項指標的標準化典型判別系數絕對值的大小判定其對勝負貢獻的大小.標準化系數越大,表明該變量對勝負的影響越大.從各大滿貫賽事統計結果來看,3項指標的排序均相同,對比賽勝負貢獻大小排序均為:接發球得分率＞一發得分率＞二發得分率.同時可以看出,澳網和美網的3項指標的系數更為接近,這與它們同為硬地球場、場地性能指標差異性小有很大的關系.而法網為紅土場地,摩擦系數大,屬慢速球;溫網為草地網球,摩擦系數小,球反彈小,落地球有打滑現象,屬快速球場[7].強勁的一發成為溫網贏球的利器,軟弱的二發則會成為接發球搶攻的靶子.因此,溫網一發得分率的系數為0.713,在四大滿貫賽事中出奇的高,而二發得分率的系數為0.278,是最低的,這和球場的材質是緊密相關的.

表3 標準化典型判別系數

(2)判別函數方程的建立.通過判別分析,得到非標準化典型判別系數如表4所示.由表4可知,得到了3項制勝指標的非標準化系數和常數,并以此建立了判別函數方程.

表4 非標準化典型判別系數

澳網:Y＝0.055?一發得分率＋0.044?二發得分率＋0.102?接發球得分率－9.937

法網:Y＝0.068?一發得分率＋0.036?二發得分率＋0.114?接發球得分率－10.826

溫網:Y＝0.076?一發得分率＋0.026?二發得分率＋0.110?接發球得分率－10.704

美網:Y＝0.057?一發得分率＋0.038?二發得分率＋0.099?接發球得分率－9.719

四大滿貫:Y＝0.061?一發得分率＋0.031?二發得分率＋0.096?接發球得分率－9.407

(3)分組函數重心的意義.將運動員3項指標的值代入上述判別方程求出Y值,然后計算出勝負兩組各個案例的Y值的平均值就得到了勝負兩組的分組重心如表5所示.通過觀察在判別空間中每個案例的Y值與各分組重心之間的距離,便能夠確定案例的勝負關系.以四大滿貫的判別函數方程為例,分別將運動員3項指標的值代入判別函數方程,如果Y值大于0,且接近1.322,可判斷該運動員獲勝;Y值小于0,且接近－1.322,則可判斷該名運動員落敗.

表5 勝負分組重心

2.4 判別效果的驗證

一個好的判別函數方程必須具有較高的判別準確性,以四大滿貫的判別函數方程Y＝0.061?一發得分率＋0.031?二發得分率＋0.096?接發球得分率－9.407為例,將3項指標的值代入四大滿貫的判別函數方程,并觀察判別勝負與實際勝負的符合情況,用符合率評價判別效果.判別效果的分類驗證如表6所示.由表6可知,四大滿貫的判別函數方程預測比賽勝負的內部驗證準確性為94.7%,交叉驗證準確性為94.7%.此外,為了進一步驗證此判別函數方程是否適用于級別更低的比賽,將比大滿貫賽事級別低的WTA2014年奧地利忠利女子林茨賽、大阪hp網球公開賽和莫斯科克里姆林杯賽的169場比賽數據代入該判別方程.外推驗證樣本顯示,預測負的準確率達99.4%,預測勝的準確率達96.4%,綜合預測勝負的準確性達到97.9%.為了驗證此研究結果具有更好的前沿針對性,將2014年各大滿貫比賽數據得來的判別函數方程用上述方法分別對2015年各大滿貫比賽進行針對性的抽樣外推驗證.2015年大滿貫比賽判別效果的外推驗證結果如表7所示.從表7可以看出,對勝負判別的準確性依然保持95%以上的較高水準.這說明運用判別分析建立起來的判別函數方程不僅對同級別賽事的勝負判別具有很高的準確性,同時對預測低級別的職業女子單打比賽的勝負也具有非常高的準確性,進一步證明該判別函數方程具有很強的通用性,也更加確定了接發球得分率、一發得分率、二發得分率是決定女子比賽勝負走向的重要因素.

2.5 男、女單打制勝模式的比較

男子網球單打制勝模式的研究結果顯示,一發成功率、一發得分率、接發球得分率、二發得分率依次為比賽獲勝的關鍵制勝因子[2].而關于女子網球單打制勝模式的研究結果顯示,接發球得分率、一發得分率、二發得分率依次為比賽獲勝的關鍵制勝因子.男、女單打制勝模式的共同點在于接發球得分率、一發得分率、二發得分率都為比賽獲勝的關鍵制勝因子.而最大的差異在于男子比賽排在首位的是一發成功率,而一發成功率對女子比賽勝負的貢獻排在所有技術指標的倒數第二位,無足輕重.2014年大滿貫網球比賽男、女單打一發情況比較如表8所示.由表8可知,男、女的一發成功率在各個大滿貫賽事中基本保持在同一水平線上,平均一發成功率為男子61.8%,女子62.6%,無明顯差異.而在一發贏球率上平均男子71.6%,女子62.5%,多出近10個百分點,差異顯著.可以得出結論:男子球員在一發的質量上全面超越女子球員,建立起的發球優勢極其明顯,將優勢轉化為得分的能力也更強,男子比賽得一發成功率者得天下;而女子球員一發時速較慢,發球優勢弱于男球員,加之優勢轉化能力弱,一發贏球率自然不會高.因此,在訓練中要男、女有別,女子運動員的接發球訓練和男子球員的發球訓練同等重要.

表6 判別效果的分類驗證

表7 2015年大滿貫比賽判別效果的外推驗證結果

表8 2014年大滿貫網球比賽男、女單打一發情況比較

2.6 對關鍵制勝指標的解讀及應用

在研究中確立了3項技術統計指標對女子網球單打勝負影響的大小依次為:接發球得分率＞一發得分率＞二發得分率,不難看出,接發球得分率在女子比賽中具有舉足輕重的地位.以2014年溫網比賽的一發時速為例,對男單74場次的148人次的一發發球平均時速進行統計的結果為115 mph(185 kmh),女單69場次的138人次的統計結果為98 mph(158 kmh),甚至低于男子二發的平均時速,差異非常顯著.由于女子發球在力量、速度和旋轉上要遠遜于男子,所以女單比賽發球建立起來的優勢沒有男子球員大,因此女子運動員的接發球成功率明顯高于男子運動員,接發球的高成功率決定了接發球的高得分率,接發球的高得分率又決定了被破發的高概率.女子2014年四大滿貫的數據統計結果為接發球得分率44%,明顯高于男子球員的37%[1],因此,被破發的概率要高于男子.為了便于比較男、女運動員被破發的情況,在此引入“破發比”這一概念.破發比＝總局數/總破發局數,其中總局數不含搶七局,其比值越大,破發越艱難.2014年大滿貫男、女網球破發情況比較如表9所示.由表9可知,在破發比上男子高于女子,溫網由于是草地球場,屬于快速場地,發球局優勢更為明顯,破發困難,男子破發比的值為6.1,女子破發比的值為3.2,均明顯高于其他大滿貫賽事.以2014年四大滿貫為例,經統計,男子球員每4.8局就有一局被破發,而女子球員每2.8局就有一局被破發.可以看出,破發在女子網球比賽中更為頻繁、更為容易,對勝負的歸屬起著至關重要的作用,因此,在接發球環節做足文章以提高接發球得分率是女子網球取勝的基石.根據這個制勝準則,教練員和運動員在平時的訓練中應加大對接發球的訓練.其中,接發球成功率是提高接發球贏球率的重要前提,它是網球比賽中接發球方的第一板球,也是一個在被動中求主動的過程.有了高成功率的接發球,可以為把比賽帶入相持階段做好準備,在多拍中緩解發球方給自己施加的壓力,逐漸扭轉劣勢,使雙方在同一條件下展開爭奪,從而為破發尋找機會[8].同時,也應將接發球后的后續進攻的技戰術組合訓練作為重點加以訓練,兩者缺一不可.其次,要在隊員的一發和二發的質量上做足文章,將發球的速度、落點、旋轉合理地整合,再加之后續進攻戰術的跟進,建立運動員發球環節的絕對優勢地位,從而提高發球得分率.

表9 2014年大滿貫男、女網球破發情況比較

為了方便運動員對自己的技術指標進行比對和評估,將868人次的比賽勝負結果的3項制勝指標根據頻數分布表建立起位置百分以供參考,位置百分p的評估標準如表10所示.在賽后和賽前,教練員和運動員可以將對手或自己的多場比賽的技術指標數據統計好,并參照此表將對手和自己的制勝指標加以位置百分的評估,找到彼此的定位和差距,為改進訓練提供依據,這樣在賽前可以有針對性地訓練和準備,以己之長、克敵之短.

表10 位置百分p的評估標準

3 結論

首次利用判別分析法構建了在多種類型場地情況下用于預測女子網球單打比賽勝負的多個函數方程模型,對于當今女子網球的訓練方向和比賽意義較大,為以后的網球訓練和比賽提供更有效地指導和參考.接發球得分率、一發得分率、二發得分率在世界優秀女子網球比賽中是對比賽勝負影響最大的3項因素,其對勝負影響的大小依次為:接發球得分率(0.682)＞一發得分率(0.619)＞二發得分率(0.479).接發球訓練才是高水平女子網球訓練的重要突破點,而不是一發成功率.由判別分析建立函數方程模型.以四大滿貫為例,Y＝0.061?一發得分率＋0.031?二發得分率＋0.096?接發球得分率－9.407.在女子網球單打比賽勝負的內部驗證準確率達94.7%,外推驗證的準確率達97.9%.研究得出了預測硬地、草地、紅土賽事勝負的函數方程模型,教練員和運動員可針對特定的比賽場地類型進行參考.

[1] 張銀滿.世界優秀男子網球單打選手硬地賽制勝因素[J].北京體育大學學報,2009,32(10):135-137.

[2] 楊志敏.男子網球單打比賽成績預測方程建立[J].北京體育大學學報,2010,33(4):143-145.

[3] 郭立亞,袁毅,關曉燕,等.世界頂級網球男子單打比賽制勝技術因素分析[J].北京體育大學學報,2010,33(2):122-124.

[4] 易景茜.女子網球單打運動員比賽制勝因素分析[J].南京體育學院學報:自然科學版,2010,9(3):34-37.

[5] 楊旭東.對網球比賽質量高低評價方法的探究[J].北京體育大學學報,2010,33(6):137-138.

[6] 王曉芬.體育統計與SPSS[M].北京:人民體育出版社,2002.

[7] 劉彥果,周峰,李明芝,等.場地類型與網球運動員競技能力發展的相關性研究[J].運動,2010(3):36-38.

[8] 李慶有,俞繼英,張忠秋,等.網球接發球研究[J].中國體育科技,2006,42(5):62-65.

Reconstruction and Analysis of the Winning Factors of Professional Women＇s Tennis Singles Events——A Study of Women＇s Four Grand Slam Tournament in 2014

WANG Hong-tao

(College of Physical Education,Anhui Polytechnic University,Wuhu 241000,China)

By using the methods of mathematical statistics and literature data to analyse the 2014 Australian Open,French Open,Wimbledon,US open,11 technical indicators in 434 women＇s singles are discriminated for analysis.The construction can be used to build Function equation model for predicting the tennis competition and to be further verified,in order to provide more effective guidance and reference for coaches and athletes.The results show:first serve scoring average,second serve scoring average and receiving/serving points are key factors to win.The effect of using discriminant function with the three key factors was 94.7%.Analysis and interpretation of research results are also presented.

tennis;women＇s singles;discriminant function;winning factor

G845

A

1672-2477(2016)06-0054-07

2016-05-12

王紅濤(1979-),男,陜西眉縣人,講師,碩士.