蔣菠,羅雯,韋頌,肖宇翔
1.宜賓學院 體育與大健康學院, 四川 宜賓 644000;2.西南大學 體育學院, 重慶 400715;3.重慶人文科技學院, 重慶 合川 401524
田徑項目是運動會的基礎比賽項目, 也是在運動會中設項最多的運動項目. 因此, 田徑比賽項目成為各競技體育強國必抓的共識. 當前世界田徑格局也呈現多極化趨勢, 田徑競賽成績正向人類體能極限不斷發起沖擊和挑戰, 并不斷創造出一個個嶄新成果[1]. 男子十項全能項目是田徑運動中的綜合性項目, 既要追求速度爆發, 也要發展力量耐力, 因此, 在比賽中每一個獨立的項目和技術動作都發揮著至關重要的作用[2].
近十年來, 男子十項全能項目成績突飛猛進, 2018年法國名將馬耶爾取得9 126分的成績打破十項全能成績世界紀錄. 縱觀我國十項全能水平, 還處于停滯不前的尷尬狀態, 盡管其他各單項運動項目紀錄在不斷刷新, 但十項全能項目成績一直沒取得大幅度提升. 大學生田徑運動會的開展使我國青少年體育備受國家重視, 中國大學生田徑競標賽是中國大學生田徑比賽的大型賽事, 每年舉行一次, 作為我國大學生田徑人才選拔的大型比賽之一, 推動了我國田徑事業的高質量發展, 受到了全國各高校的高度重視[3]. 到目前為止, 我國大學生男子十項全能項目競技水平仍然存在較大瓶頸, 項目競爭激烈、 成績提升困難、 綜合性強, 各單項之間難以均衡協同發展[4].
在深化體教融合、 促進青少年健康發展的新時代背景下, 分析我國大學生田徑錦標賽男子十項全能項目水平, 對探討我國田徑后備人才的訓練方案、 培養路徑、 培養計劃有重要的現實意義. 由于受2020年新冠疫情影響, 中國多項大型賽事出現停擺, 因此本研究僅對2016-2019年中國大學生田徑錦標賽男子十項全能總成績的相關性進行統計分析, 探索出速度爆發因子、 上肢力量因子、 下肢爆發因子對十項全能總成績的影響, 引起教練員和運動員在體育教研中對田徑運動訓練的高度重視, 為提高大學高水平田徑運動員的選材成功率、 提高運動成績、 提升中國大學生在國際田徑賽事中的競技實力提供參考依據.
該研究中的大學生男子十項全能成績來源于田徑大本營公眾號、 中國田徑聯合協會官方網站、 中國田徑協會檔案庫、 國家體育總局檔案庫、 中國田徑運動史. 將收集到的2016-2019年全國大學生田徑錦標賽男子十項全能運動員成績運用SPSS 25.0進行統計學處理, 運用主成分分析法、 最大方差法及線性回歸進行相應的列表分析.
根據相關研究的結果, 將近4年全國大學生田徑錦標賽十項全能成績作為因變量, 十項全能項目分別為100 m(V1)、 跳遠(V2)、 鉛球(V3)、 跳高(V4)、 400 m(V5)、 110 m欄(V6)、 鐵餅(V7)、 撐桿跳高(V8)、 標槍(V9)、 1 500 m(V10), 其成績分別用V1,V2,V3,V4,V5,V6,V7,V8,V9,V10表示, 總分用V11表示. 把我國近4年大學生田徑錦標賽男子十項全能成績作為觀測樣本, 表1中為各單項成績的最大值、 最小值、 均值、 標準偏差, 可以看出目前中國大學生男子十項全能成績水平處于5 000~7 700分數段, 鐵餅、 撐桿跳高、 1 500 m的標準偏差較大, 說明偏離平均成績越大, 運動員間的這幾項成績差異就越大.

表1 大學生田徑錦標賽男子十項全能運動員有效成績描述性統計(N=43)
研究中選取了近4年男子甲組十項全能成績為常規變量, 其中常規變量因各單項成績的計量單位不同, 分秒時間差異都會明顯影響成績的分析結果, 因此, 將各單項成績的計量單位分別精確到秒和米. 根據主成分系數矩陣分析及各主成分在各變量上的載荷, 計算出各主成分的表達式, 分析出十項全能中各項目的成績對總成績的影響程度; 再運用因子分析法對全能比賽的各單項比賽項目進行處理, 并根據分析后項目特點命名新因子, 然后用命名的新因子對運動員進行歸納比較研究, 找出規律與聯系并加以統計. 最后運用灰色預測模型預測出我國大學生男子十項全能新成績.
1) 通過相關性分析將各項之間的相關關系進行分析, 判斷十項全能項目中100 m、 跳遠、 鉛球、 跳高、 400 m、 110 m欄、 鐵餅、 撐桿跳高、 標槍、 1 500 m 10個變量與總成績的相關性.
2) 使用主成分分析作為潛在的起支配作用的因子模型的方法有一定的局限性: 當主成分的因子負荷的符號有正負時, 綜合評價函數意義就不明確, 命名的清晰性較低.[4]
3) 上述所有統計分析都通過SPSS 25.0完成, 運用其加權最小二乘法(WLS)為不同數據賦予不同的權重, 從而可以平衡不同變異數據的影響.

通過對表2各項目之間的相關性分析, 得出各個項目之間的相關密切程度, 可見許多變量之間有較強的相關性, 再通過表3和表4將十項全能運動項目成績作為變量進行因子分析. 表4中采用主成分分析法、 方差極大旋轉法旋轉進行分析, 利用旋轉后的3個主成分來計算綜合成績. 根據因子提取條件, 特征值大于1的主成分有3個, 同時比對表2的總方差解釋可知, 在第1因子中, 特征值為3.943, 方差貢獻率為39.425%, 鉛球(α=0.828)、 鐵餅(α=0.831)、 撐桿跳高(α=0.717)、 標槍(α=0.795)4項因子載荷較高, 稱為上肢力量因子; 在第2因子中, 特征值為2.059, 方差貢獻率為20.586%, 100 m(α=0.867)、 400 m(α=0.855)、 110 m欄(α=0.674)、 1 500 m(α=0.036)4項因子的載荷率較高, 稱為速度耐力因子; 在第3因子中, 特征值為1.116, 方差貢獻率為11.165%, 跳遠(α=0.395)、 跳高(α=0.858)兩項載荷率較高, 稱為下肢爆發因子. 因此, 在全國大學生男子十項全能運動中最主要的項目是這3個成分所載荷的, 可將男子十項全能項目分為三大因子, 分別將其表達為上肢力量因子、 速度耐力因子、 下肢爆發因子.

表2 男子十項全能各單項成績相關性分析

表3 男子十項全能運動員成績總方差解釋

表4 旋轉后的成分矩陣
2.1.1 上肢力量因子相關性分析(鉛球、 鐵餅、 撐桿跳高、 標槍)

2.1.2 速度耐力因子相關性分析(100 m、 400 m、 110 m欄、 1 500 m)

2.1.3 下肢爆發因子相關性分析(跳遠、 跳高)



表5 男子十項全能成績標準化

表6 中國大學生田徑錦標賽男子十項全能成績預測
本研究證實了最初的假設結果, 在我國大學生田徑錦標賽男子十項全能項目中, 各單項之間存在著明顯的相關性. 研究結果表明, 體能類速度力量耐力型項目是十項全能運動的典型特征, 成績與運動員在比賽中各個單項成績的發揮有著密切關聯, 這與余章彪[5]的研究結果相符, 即運動員的體能對各個單項成績有很大程度的影響, 說明運動員體能居于核心和主導地位. 研究還認為, 體能是對構成運動員競技能力結構的最關鍵因素, 并且各個單項的側重點有所不同, 我國大學生十項全能整體實力存在兩極分化, 100 m、 400 m、 跳遠等項目成績與世界大學生十項全能的單項成績可與之較量, 但中長跑項目1 500 m成績與世界大學生十項全能的1 500 m單項成績還相差甚遠.
該研究通過因子分析和回歸分析對2016—2019年全國大學生田徑錦標賽男子十項全能的比賽成績分析得出: 十項全能項目可劃分為3個因子: 上肢力量因子、 速度耐力因子、 下肢爆發因子, 對于我國所有的十項全能運動員, 速度耐力因子中1 500 m是制約總成績的最關鍵因素. 在今后1 500 m跑訓練中可進行科學有氧訓練, 采用等張訓練、 等速訓練以及等長訓練等肌力抗阻訓練的方法進行訓練, 利用胸腹外壓抗阻訓練可以使運動員機體即使處在運動強度較大時仍然可以提高機體的抗疲勞能力和肌肉的工作效率, 增加肺通氣效率, 使攝氧平臺延遲出現, 有效提高運動員呼吸肌[6-7]. 在上肢力量因子鉛球、 鐵餅、 標槍項目中比的是出手速度, 下肢爆發因子跳遠、 跳高中比的是助跑和起跳的速度, 速度耐力因子100 m、 400 m、 110 m欄、 1 500 m比的是時間速度, 在十項全能項目中, 要在技術和技能的基礎上, 發揮速度的最優化, 這才是十項全能項目中最重要的部分[8]. 所以要做好高校田徑運動訓練負荷的科學檢測, 做好不同項目之間訓練負荷的協同調配, 做好以教練為主導、 學生為主體的科學化訓練, 注重身體素質的全面提高, 提高選材的科學性, 讓科技推動田徑訓練理論、 觀念的進步[9], 在日常訓練工作中, 重視運動員速度、 爆發力和速度耐力等全面身體素質的訓練[10].
該研究首先將我國大學生田徑錦標賽男子十項全能成績作為參考值應用于因子分析和回歸分析, 將十項全能成績數據作為以后研究的基礎數據, 可與國外男子十項全能成績進行橫向比較或與歷年來我國大學生男子十項全能成績進行縱向比較, 深入剖析我國大學生男子十項全能發展的局限性, 提出參考性建議. 其次, 本研究對十項全能成績的預測用了傳統的灰色預測回歸模型得出最后的假設, 但男子十項全能運動是非線性的, 在未來的研究中可采用蒙特卡洛、 智能算法等方法進行數據處理, 探索在各項比賽中運動員的體能、 技能、 戰術能力、 心理等各方面對比賽成績的影響, 獲取更為詳細的賽事總結報告, 提高選材成功率, 促進大學生競技體育后備人才的儲備, 提升我國田徑總體實力水平, 推動中國人才強國與體育強國建設.