韓盼星， 趙杰甲

(1.鄭州工業(yè)應用技術學院 體育學院，河南 新鄭 451150； 2.四川幼兒師范高等?？茖W校 體育教學部， 四川 江油 621700 )

0 引言

通過查閱文獻，有關籃球比賽多以單一技術研究為主，多因素影響研究尚少見。第20屆CUBA(China University Basketball Association,中國大學生籃球聯(lián)賽)女籃四強1～4名分別為清華大學、北京大學、北京師范大學和天津財經(jīng)大學。為了深入研究女籃四強技戰(zhàn)術，本文采用逐步回歸法，進攻以2分命中率、3分命中率、罰球命中率、進攻籃板、助攻、快攻、失誤、扣籃和被侵等主要進攻指標作為自變量，以球隊得分作為因變量；防守以后場籃板、搶斷、犯規(guī)和蓋帽主要防守指標作為自變量，以球隊失分作為因變量[1]。建立女籃四強得失分的數(shù)學模型，從而直觀反映四強得失分主要因素，為女籃四強及其他隊伍提供科學的理論和實踐依據(jù)。

1 研究對象與方法

1.1 研究對象

第20屆CUBA女籃四強攻防技術指標統(tǒng)計逐步回歸分析。

1.2 研究方法

1)文獻資料法。通過查閱文獻對近幾年籃球攻防及CUBA聯(lián)賽最新研究成果進行深入了解，為本研究提供理論基礎。

2)數(shù)理統(tǒng)計法。本文通過在CUBA官網(wǎng)收集數(shù)據(jù)，并用SPSS統(tǒng)計軟件處理，對結(jié)果進行分析[2]。

3)錄像觀察法。觀看女籃四強參加第20屆CUBA整個賽程的53場比賽錄像進行分析。

4)邏輯分析法。通過統(tǒng)計得到數(shù)據(jù)，運用逐步回歸法對女籃四強參加第20屆CUBA所有場次的攻防指標分別建模，并進行分析。

2 研究結(jié)果與分析

2.1 統(tǒng)計各項技術指標數(shù)據(jù)

CUBA是中國高校大學生籃球?qū)ｍ棻荣?，每支球隊以獲得總冠軍為最高榮耀，因此CUBA聯(lián)賽激烈程度極高。通常比賽的技戰(zhàn)術通過2分命中率、3分命中率、罰球命中率、前場籃板、快攻、扣籃、助攻、失誤、被侵、后場籃板、蓋帽、搶斷和犯規(guī)等13個指標反映球隊的攻防能力。在這些指標中，每項指標的權重不同，筆者運用逐步回歸法從這些指標中甄選出對攻防影響顯著的自變量。

整理女籃四強比賽數(shù)據(jù)，并計算出四支隊伍在全部比賽中攻防技術指標的平均值，建立數(shù)據(jù)庫。表1為女籃四強的進攻技術統(tǒng)計數(shù)據(jù)，表2為女籃四強的防守技術統(tǒng)計數(shù)據(jù)。對女籃四強攻防能力進行建模，各隊教練員可以預測在四強中的位置，能夠?qū)τ柧殐?nèi)容科學指導，提高球隊的攻防能力[3]。各隊教練員通過回歸方程可以確定影響該隊攻防能力的主要因素及貢獻率，結(jié)合自己的實際情況，有針對性地調(diào)整技戰(zhàn)術，同時該模型對科學制訂訓練計劃具有指導意義。

表1 進攻技術統(tǒng)計數(shù)據(jù)Tab.1 Offensive technology statistics

表2 防守技術統(tǒng)計數(shù)據(jù)Tab.2 Defensive technical statistics

2.2 進攻指標逐步回歸分析過程

從表3可以得出結(jié)論，在女籃四強進攻指標中，有2分命中率、前場籃板、3分命中率[4]和被侵等5個自變量引入方程；從表4可以得出結(jié)論，回歸方程包含不同的自變量時，其P小于0.01，即拒絕回歸系數(shù)為0的原假設，最終得出5個進攻指標回歸方程，且方程擬合效果好。

表3 引入或從模型中剔除的變量Tab.3 Variables introduced or excluded from the model

表4 方差分析Tab.4 Variance analysis

2.3 進攻能力建模

通過表5可以得出結(jié)論，方程常數(shù)項和4個自變量T檢驗的顯著性水平值均小于0.05,拒絕回歸系數(shù)為0的假設，方程成立。最后的回歸模型為Y( 總得分)=-27.641+113.714X1(2分命中率)+1.434X4(前場籃板)+81.762X2(3分命中率)+0.498X9( 被侵)。

表5 回歸過程中的統(tǒng)計量Tab.5 Statistics in regression

女籃四強對進攻貢獻的大小，本研究中涉及的技術統(tǒng)計指標(自變量) 的排序依次是: 2分命中率、3分命中率、扣籃、被侵和助攻。依據(jù)建立的進攻模型對女籃四強得分值情況與名次進行分析，通過表6可以看出四隊的得分能力與獲得名次存在線性關系，且本研究建立的進攻模型較好地反映了CUBA女籃四強的進攻能力。

表6 得分能力與比賽名次排序Tab.6 Scoring abilities and ranking

2.4 防守指標逐步回歸分析過程

從表7可以得出結(jié)論，在女籃四強防守指標中，有犯規(guī)、后場籃板和搶斷這3個自變量引入方程；從表8可以得出結(jié)論，回歸方程包含不同的自變量時，其P值小于0.01，即拒絕回歸系數(shù)為0的原假設，最終得出3個防守指標回歸方程，且方程擬合效果好。

表7 引入或從模型中剔除的變量Tab.7 Variables introduced or excluded from the model

表8 方差分析Tab.8 Variance analysis

2.5 防守能力建模

通過表9可以得出結(jié)論，方程常數(shù)項和3個自變量T檢驗的顯著性水平值均小于0.01，拒絕回歸系數(shù)為0的假設，方程成立。最后的回歸模型為Y(總失分)=80.360+1.107X4( 犯規(guī))-0.879X1( 后場籃板)-1.442X3( 搶斷)。

表9 回歸過程中的統(tǒng)計量Tab.9 Statistics of regression

女籃四強對防守貢獻的大小，本研究中涉及的技術統(tǒng)計指標(自變量) 的排序依次是: 搶斷、后場籃板和犯規(guī)。依據(jù)建立的防守模型對女籃四強失分值情況與名次進行分析，通過表10可以看出四隊的防守能力與獲得名次存在一定的線性關系，且本研究建立的防守模型較好地反映了CUBA女籃四強的防守能力[5-7]。

表10 失分能力與比賽名次排序Tab.10 Rank of missing points and order

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

1)進攻回歸模型為Y(總得分)=-27.641+113.714X1(2分命中率)+1.434X4(前場籃板)+81.762X2(3分命中率)+0.498X9(被侵),4個因素的標準回歸系數(shù)為正數(shù),說明這4個因素與得分能力呈正相關,其貢獻率排序依次是2分命中率、3分命中率、前場籃板和被侵。

2)防守回歸模型為Y(總失分)=80.360+1.107X4(犯規(guī))-0.879X1(后場籃板)-1.442X3(搶斷),3個因素的標準回歸系數(shù)為兩負一正,說明這3個因素與防守能力呈負相關,其貢獻率排序依次是搶斷、后場籃板和犯規(guī)。

3.2 建議

1)女籃四強教練員在進攻方面應結(jié)合實際情況，根據(jù)指標貢獻率大小，首先平時加強2分和3分投籃訓練，培養(yǎng)隊員準確判斷球的反彈方向和落點的意識，通過繞步或跨步?jīng)_搶，及時起跳沖搶籃板，加強隊員自身的攻擊性，從而造成對方犯規(guī)，通過罰球得分；

2)女籃四強教練員在防守方面應結(jié)合實際情況，根據(jù)指標貢獻率首先加強腳步移動訓練并培養(yǎng)隊員對傳球線路的判斷意識，選擇“高大型”內(nèi)線球員，強化進攻籃板球每球必爭意識，減少犯規(guī)次數(shù)。