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摘 要:对第16届亚运会女子篮球比赛各球队的21项技术指标进行统计,并运用因子分析法对所得数据进行分析和检验。结果表明:影响第16届亚运会女子篮球比赛成绩的技术数据指标可以分为:进攻能力和效果类因子、得分类因子、失误类因子、防守能力类因子和远投能力类因子,这5类决定着第16届亚运会女子篮球比赛各球队的综合技战术水平,影响球队的成绩;影响第16届亚运会女子篮球比赛各球队成绩的技术数据指标是:总命中率、二分命中率、进攻篮板、助攻、得分、二次进攻得分、失误失分和防守篮板9项指标;运用因子分析对篮球比赛的技战术指标进行量化评价具有较高的可靠性,能够客观的反映各队的技战术能力;中国队应该重点提高球队的二次进攻得分,减少球队的失误失分。
关键词:第16届女子亚运会篮球赛技术指标因子分析法
中图分类号:G841 文献标识码:A 文章编号:1673-9795(2011)08(a)-0216-02
亚运会女子篮球比赛是亚洲最高水平的篮球比赛之一,对第16届亚运会女子篮球比赛各球队技术指标的研究有利于了解亚洲篮球运动的发展趋势和发展现状,为各球队的发展提供指导。为此,本文拟选择总出手次数、总命中率、二分出手次数、二分命中率、三分出手次数、三分命中率、罚球个数、罚球命中率、进攻篮板、防守篮板、篮板总数等21项主要攻防技术指标,应用因子分析法对第16届亚运会女子篮球比赛各球队的攻防状况给予综合分析与评价,力图通过研究发现问题和差距,找出一种较为合理有效的量化评价球队攻防质量的方法,为各国球队篮球水平的提高,提供理论基础和科学依据。
1 研究对象与方法
1.1 研究对象
参加第16届亚运会女子篮球比赛各球队为研究对象。
1.2 研究方法
(1)文献资料法。
查阅大量相关资料,确定能够较为全面的反映篮球技战术能力的指标以及统计尺度。并收集第16届亚运会女子篮球比赛各球队的比赛数据。
(2)数理统计法。
在SPSS11.0软件包上对统计所得的7支参赛队21个指标进行因子分析。
2 结果与分析
2.1 运用因子分析法对影响第16届亚运会女子篮球比赛各球队成绩的具体指标进行分析
因子分析是一种将多变量化简的技术,是多元统计分析的重要分支,其目的是分解原始变量,从中归纳出潜在的“类别”,相关性较强的指标归为一类,不同类间变量的相关性则降低。每一类变量代表一个“共同因子”,即一种内在结构,因子分析就是寻求该结构[1]。对第16届亚运会女子篮球比赛各球队的21项攻防技术指标统计数据进行因子分析(场均数据略去)。
首先进行KMO和Bartlett球形检验,巴特利特球度检验统计量的观测值为104.723,相应的概率P接近0。说明相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时,KMO值为0.759,根据Kaiser给出的KMO度量标准可知原有变量适合进行因子分析。通过分析旋转后的因子成分矩阵,21项指标可以归为5个公共因子,旋转后的5个公共因子累计贡献率为97.638%,用5个公共因子代替21项指标,可以概括原始变量约九成以上的信息,因此可以认为5个公共因子可以解释大部分变量。
由表1可知:得分、总命中率、助攻、进攻篮板、二分命中率、三分命中率、总出手次数、罚球命中率和二分出手次数9项指标在第1个因子上有较高的载荷,第1个因子主要解释了这9个变量,可解释为进攻能力和效果类因子。快攻得分、禁区内得分和二次进攻得分3项指标在第2个因子上有较高的载荷,第2个因子主要解释了这3个变量,可解释为得分类因子。失误、失分和失误失分3项指标在在第3个因子上有较高的载荷,第3个因子解释了这3个变量,可解释为失误类因子。抢断、犯规、防守篮板、盖帽和罚球个数5项指标在第4个因子上有较高的载荷,第4个因子主要解释了这5个变量,可解释为防守能力类因子。三分出手次数1项指标在第5个因子上有较高的载荷,第5个因子主要解释了这1个变量,可解释为远投能力类因子。因子分析得出的5类因子虽然不是把21项技战术指标绝对的进行归类,但是可以发现本届亚运会女子篮球比赛数据指标的大概分类,从而指导各球队进行训练。（如表1）
根据因子得分系数矩阵可写出5个因子得分函数,例如F1=0.067得分+0.111总命中率+0.088二分出手次数+0.125二分命中率-0.007三分出手次数+0.073三分命中率+0.084罚球个数+0.082罚球命中率+0.241进攻篮板-0.077防守篮板+0.108助攻-0.061失误+0.073抢断+0.001盖帽-0.157犯规+0.111得分-0.051失分+0.035失误失分-0.009禁区内得分+0.067二次进攻得分-0.025快攻得分。
可见计算第1个因子得分变量的变量值时,总命中率、二分命中率、进攻篮板、助攻和得分5个指标的权重较高。另外,因子得分的均值为0,标准差为1。正值表示高于平均水平,负值表示低于平均水平。
根据旋转后的因子成分矩阵和表1,以4个因子的方差贡献率为权数,得出计算公式:
F=0.51167F1+0.1741F2+0.13764F3+0.09052F4+0.06245F5
从计算公式可知:第1个因子占有的比重最大,其次是第2、3个因子。因此影响第16届亚运会女子篮球比赛各球队成绩的技术数据指标是:总命中率、二分命中率、进攻篮板、助攻、得分、二次进攻得分、失误失分和防守篮板9项指标。
3 结语
(1)根据因子分析的结果进攻能力和效果类因子、得分类因子、失误类因子、防守能力类因子和远投能力类因子决定着第16届亚运会女子篮球比赛各球队的综合技战术水平,影响球队的成绩。
(2)根据因子得分和方差贡献率的方程,影响第16届亚运会女子篮球比赛各球队成绩的技术数据指标是:总命中率、二分命中率、进攻篮板、助攻、得分、二次进攻得分、失误失分和防守篮板9项指标。
(3)中国队应该综合分析各项指标,抓住主要矛盾,结合球队的实际情况,在长期的训练中制定针对性措施和改进手段,以提高球队的竞技能力,特别是在提高球队的二次进攻得分,减少球队的失误失分方面。
参考文献
[1] 薛薇．SPSS统计分析方法及应用[M]．北京:电子工业出版社,2009:144～178.
[2] 孙振球．医学统计学[M]．北京:人民卫生出版社,2005:503～505.
[3] 孙民治．现代篮球高级教程[M]．北京:人民体育出版社,2004:49～104.
[4] 李元伟．中国蓝旗教练员岗位培训A级教程/中国篮球协会[M]．北京:人民体育出版社,2007:177～269.
[5] 第16届亚运会官方网站:http://www.gz2010.cn/.
关键词:第16届女子亚运会篮球赛技术指标因子分析法
中图分类号:G841 文献标识码:A 文章编号:1673-9795(2011)08(a)-0216-02
亚运会女子篮球比赛是亚洲最高水平的篮球比赛之一,对第16届亚运会女子篮球比赛各球队技术指标的研究有利于了解亚洲篮球运动的发展趋势和发展现状,为各球队的发展提供指导。为此,本文拟选择总出手次数、总命中率、二分出手次数、二分命中率、三分出手次数、三分命中率、罚球个数、罚球命中率、进攻篮板、防守篮板、篮板总数等21项主要攻防技术指标,应用因子分析法对第16届亚运会女子篮球比赛各球队的攻防状况给予综合分析与评价,力图通过研究发现问题和差距,找出一种较为合理有效的量化评价球队攻防质量的方法,为各国球队篮球水平的提高,提供理论基础和科学依据。
1 研究对象与方法
1.1 研究对象
参加第16届亚运会女子篮球比赛各球队为研究对象。
1.2 研究方法
(1)文献资料法。
查阅大量相关资料,确定能够较为全面的反映篮球技战术能力的指标以及统计尺度。并收集第16届亚运会女子篮球比赛各球队的比赛数据。
(2)数理统计法。
在SPSS11.0软件包上对统计所得的7支参赛队21个指标进行因子分析。
2 结果与分析
2.1 运用因子分析法对影响第16届亚运会女子篮球比赛各球队成绩的具体指标进行分析
因子分析是一种将多变量化简的技术,是多元统计分析的重要分支,其目的是分解原始变量,从中归纳出潜在的“类别”,相关性较强的指标归为一类,不同类间变量的相关性则降低。每一类变量代表一个“共同因子”,即一种内在结构,因子分析就是寻求该结构[1]。对第16届亚运会女子篮球比赛各球队的21项攻防技术指标统计数据进行因子分析(场均数据略去)。
首先进行KMO和Bartlett球形检验,巴特利特球度检验统计量的观测值为104.723,相应的概率P接近0。说明相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时,KMO值为0.759,根据Kaiser给出的KMO度量标准可知原有变量适合进行因子分析。通过分析旋转后的因子成分矩阵,21项指标可以归为5个公共因子,旋转后的5个公共因子累计贡献率为97.638%,用5个公共因子代替21项指标,可以概括原始变量约九成以上的信息,因此可以认为5个公共因子可以解释大部分变量。
由表1可知:得分、总命中率、助攻、进攻篮板、二分命中率、三分命中率、总出手次数、罚球命中率和二分出手次数9项指标在第1个因子上有较高的载荷,第1个因子主要解释了这9个变量,可解释为进攻能力和效果类因子。快攻得分、禁区内得分和二次进攻得分3项指标在第2个因子上有较高的载荷,第2个因子主要解释了这3个变量,可解释为得分类因子。失误、失分和失误失分3项指标在在第3个因子上有较高的载荷,第3个因子解释了这3个变量,可解释为失误类因子。抢断、犯规、防守篮板、盖帽和罚球个数5项指标在第4个因子上有较高的载荷,第4个因子主要解释了这5个变量,可解释为防守能力类因子。三分出手次数1项指标在第5个因子上有较高的载荷,第5个因子主要解释了这1个变量,可解释为远投能力类因子。因子分析得出的5类因子虽然不是把21项技战术指标绝对的进行归类,但是可以发现本届亚运会女子篮球比赛数据指标的大概分类,从而指导各球队进行训练。（如表1）
根据因子得分系数矩阵可写出5个因子得分函数,例如F1=0.067得分+0.111总命中率+0.088二分出手次数+0.125二分命中率-0.007三分出手次数+0.073三分命中率+0.084罚球个数+0.082罚球命中率+0.241进攻篮板-0.077防守篮板+0.108助攻-0.061失误+0.073抢断+0.001盖帽-0.157犯规+0.111得分-0.051失分+0.035失误失分-0.009禁区内得分+0.067二次进攻得分-0.025快攻得分。
可见计算第1个因子得分变量的变量值时,总命中率、二分命中率、进攻篮板、助攻和得分5个指标的权重较高。另外,因子得分的均值为0,标准差为1。正值表示高于平均水平,负值表示低于平均水平。
根据旋转后的因子成分矩阵和表1,以4个因子的方差贡献率为权数,得出计算公式:
F=0.51167F1+0.1741F2+0.13764F3+0.09052F4+0.06245F5
从计算公式可知:第1个因子占有的比重最大,其次是第2、3个因子。因此影响第16届亚运会女子篮球比赛各球队成绩的技术数据指标是:总命中率、二分命中率、进攻篮板、助攻、得分、二次进攻得分、失误失分和防守篮板9项指标。
3 结语
(1)根据因子分析的结果进攻能力和效果类因子、得分类因子、失误类因子、防守能力类因子和远投能力类因子决定着第16届亚运会女子篮球比赛各球队的综合技战术水平,影响球队的成绩。
(2)根据因子得分和方差贡献率的方程,影响第16届亚运会女子篮球比赛各球队成绩的技术数据指标是:总命中率、二分命中率、进攻篮板、助攻、得分、二次进攻得分、失误失分和防守篮板9项指标。
(3)中国队应该综合分析各项指标,抓住主要矛盾,结合球队的实际情况,在长期的训练中制定针对性措施和改进手段,以提高球队的竞技能力,特别是在提高球队的二次进攻得分,减少球队的失误失分方面。
参考文献
[1] 薛薇．SPSS统计分析方法及应用[M]．北京:电子工业出版社,2009:144～178.
[2] 孙振球．医学统计学[M]．北京:人民卫生出版社,2005:503～505.
[3] 孙民治．现代篮球高级教程[M]．北京:人民体育出版社,2004:49～104.
[4] 李元伟．中国蓝旗教练员岗位培训A级教程/中国篮球协会[M]．北京:人民体育出版社,2007:177～269.
[5] 第16届亚运会官方网站:http://www.gz2010.cn/.