2017—2018中國女子排球聯賽得分技術與非得分技術研究

摘? 要：本文以2017—2018中國女子排球聯賽各支球隊共記148場比賽為研究對象，采用Logistic回歸分析進行建模，旨在理解哪些指標能最顯著地預測比賽勝負，其回歸模型為：Y=-2.439+0.066×扣球得分+0.141×發球總數-0.178×接發球總數。結果如下：在得分項技術方面，扣球得分，發球次數兩個自變量與比賽獲勝有顯著關聯，這兩個變量可以有效預測與解釋比賽獲勝，在非得分項技術方面，接發球次數與比賽失敗有顯著關聯。在2017—2018賽季中國女子排球聯賽中，超強的扣球進攻是主導比賽的制勝因子。

關鍵詞：得分技術;非得分技術;logistic回歸

中圖分類號：G842 ? ? ? ?文獻標識碼 ：A ? ? ?文章編號：1002-7475（2019）03-106-02

探究比賽的制勝規律是競技體育研究的核心[1]。體育競賽中產生的各種信息，都客觀地從一定程度上反映出某運動項目的特征和規律[2]。王京京等人認為現代高水平女排比賽的核心制勝因素為穩定的發球持續壓迫性、超強的扣球進攻實力以及優秀的傳球組織進攻能力[3]。筆者不禁陷入思考，中國女子排球聯賽的核心制勝因素是什么？這些都屬于深層技術統計分析的范疇，目前還缺乏深入研究。當前以排球為主題的文獻資料中多以單項技術指標、非技術指標等的比較分析為主，僅有幾篇文獻采用多元線形回歸的方法。如果將比賽結果（勝負）設定為效標變量，則為典型的二分類變量。根據中國排球協會所統計的數據，將所有技術指標分為得分項（扣球得分，扣球總數，攔網得分，攔網總數，發球得分，發球次數，對方失誤得分）和非得分項（防守到位，防守次數，二傳到位，二傳次數，接發球到位，接發球次數），共計13項指標（總得分除外）。這些都屬于測量變量，當因變量為二分類變量且自變量為測量變型變量和虛擬變量時，不能采用多元回歸，而應該采用Logistic 回歸[4]。本文首次將Logistic回歸模型運用于排球比賽勝負預測分析中，對各項技術指標的進行預測型的統計分析。通過分析深層的技術統計數據，能夠更加客觀、準確地把握中國女子排球職業聯賽的制勝規律和獲勝要素。

1研究對象與方法

1.1數據收集：收集2017—2018中國女子排球聯賽共記148場比賽數據，數據從中國排球協會官方網站數據庫（http：//www.volleychina.org/score/w/）獲取。

1.2數據分析：運用Spss21.0統計軟件進行數據處理，在進行建立制勝模型時，以比賽勝負為效標變量，以扣球得分，扣球總數，發球得分，發球總數，攔網得分，攔網總數，對方失誤得分，防守到位次數，防守總次數，接發球到位次數，接發球總次數，二傳到位次數，二傳總次數為預測變量，采用（向前：條件法）將預測變量投入模型中，挑選只對依變量有顯著預測力的自變量，其余對依變量影響未達顯著水平的自變量會被排除在回歸模型之外。

表1為自變量與依變量間的關聯強度檢驗結果，但Logistic回歸分析中的關聯強度旨在說明回歸模型中的自變量與依變量關系的強度，無法說明依變量的變異量可以被自變量解釋的百分比[5]?！翱伎怂?斯奈爾 R 方”與“內戈爾科 R 方”值分別為0.579，0.772，表示所投入的13個變量與比賽結果變量間有中強度的關聯。

表2再從個別參數的顯著性指標來看，扣球得分，發球總數兩個自變量的瓦爾德指標值分別為7.243，30.669，均達0.05顯著水平，表示扣球得分，發球總數兩個自變量對于比賽勝負組別間有顯著關聯，這兩個變量可以有效預測與解釋比賽勝負的結局。兩個自變量的勝算比值分別是1.069，1.152，表示某球隊在扣球得分上每增加一分，比賽“勝利比失敗的勝算”的概率就增加? ? ? 0.069（6.9%），某球隊每增加一次發球次數，比賽“勝利比失敗的勝算”的概率就增加0.152（15.2%）。接發球亦即如此?；貧w方程式可以表示為：Y=-2.439+0.066×扣球得分+0.141×發球總數-0.178×接發球總數?？梢詮谋?看到，13個自變量最后進入模型的僅有三個變量，扣球得分和發球次數自變量的回歸系數均為正數，取其相對應的指數值后數值均大于1，表示預測變量的值越高，比賽獲得勝利比失敗的勝算也越大;相對的，接發球預測變量的回歸系數為負數，比賽獲得勝利比失敗的勝算會越小。

2討論

從上述的回歸方程式中可以看到，在2017—2018賽季中國女子排球職業聯賽中，扣球得分和發球次數對比賽勝負有顯著影響，誠如我們可以看到在上述的回歸方程模型中，扣球成為最有預測力的影響因子，某支球隊在扣球得分上每增加一分，比賽“勝利比失敗的勝算”的概率就增加0.069（6.9%），換句話說就是，扣球直接得分的情況下每增加一分，球隊在比賽中獲勝的概率是失敗概率的1.069倍。這無疑是一支球隊在比賽中最應該注意的地方，學者郭希濤認為排球比賽要想取勝，就要多得分、少失分，而得分中最主要的手段是扣球進攻，它占了全部得分手段中的65%左右[6]。同樣，學者靳小雨認為“發球是排球比賽“攻防鏈”系統的主導環節，已經成為決定比賽勝負的一個最重要的因素”[7]，這也與本文所得結論完美結合。筆者認為發球是攻防環節的起點，也是一個得分結局的終點，一個球隊有更多的發球次數意味著一次攻防結局的獲勝（得分），對比賽擁有更多的主導權。

3 結論

在得分項技術方面，扣球得分，發球次數兩個自變量與比賽獲勝有顯著關聯，這兩個變量可以有效預測與解釋比賽勝負組別。在非得分項技術方面，接發球次數與比賽失敗有顯著關聯。在2017—2018賽季中國女子排球聯賽中，超強的扣球進攻時主導比賽的制勝因子。

參考文獻：

[1]王京京，林忠超.里約奧運周期高水平女排比賽的制勝技術指標分析[J].四川體育科學，2017，36（02）：62-67.

[2]春潮，唐永泉.世界女排強隊比賽得分結構與球隊成績排名的相關性分析[J].西安體育學院學報，2012，29（02）：240-243.

[3]朱征宇，顧偉農，付強.九運會女子排球決賽勝負隊得失分規律的分析[J].中國體育科技，2002（10）：39-41.

[4]郭志剛.社會科學分析方法：spss軟件應用[M].北京：中國人民大學出版社.2012：5.

[5]吳明隆.問卷統計分析實務：SPSS操作與應用[M].重慶：重慶大學出版社.2010：5.

[6]靳小雨.“攻防鏈”理論解讀發球在競技排球比賽中的作用[J].西安體育學院學報，2010，27（01）：101-103.

[7]郭希濤，任偉.第28屆奧運會中外女排扣球進攻技戰術統計與分析[J].成都體育學院學報，2005（03）：59-62.

作者簡介：

陶飛（1993.6—），男，重慶梁平，碩士研究生，重慶市北碚區西南大學，體育教育訓練學。