裁判员对中国男子篮球职业联赛主场优势影响的实证研究

黄刚强,李彩平,俞培果,邹 占

(1.西南科技大学体育部,四川绵阳 621010;2.西南科技大学经济管理学院,四川绵阳 621010; 3.西南科技大学学生工作部,四川绵阳 621010)

裁判员对中国男子篮球职业联赛主场优势影响的实证研究

黄刚强1,李彩平1,俞培果2,邹 占3

(1.西南科技大学体育部,四川绵阳 621010;2.西南科技大学经济管理学院,四川绵阳 621010; 3.西南科技大学学生工作部,四川绵阳 621010)

裁判员被认为是主场优势存在的影响因素之一。运用单变量多因素方差分析方法,检验中国男子篮球职业联赛主场优势是否受裁判员的影响。结果发现:中国男子篮球职业联赛存在着主场优势;裁判员的判罚行为受到噪音因素的影响,裁判员是中国男子职业联赛主场优势存在的直接影响因素之一。最后,提出了降低裁判员对联赛主场优势影响的建议。

篮球裁判;篮球职业联赛;主场优势

主场优势 (home advantage,简称 HA)已被证明其存在于各种各样的体育运动项目中。一般而言,主场优势的产生是由于规则因素 (rule advantages)、旅行因素 (travel factors)、主场环境的熟悉 (familiarity of home grounds)和噪音 (主场球迷的支持)的影响 (crowd effects)等四个因素[1]。在职业联赛中,规则因素和环境熟悉已被证明无显著性的影响,而旅行因素由于交通工具的改善,缩短了球队的旅行时间也被忽略。相反,噪音因素对比赛双方的运动员及裁判员的影响,使其对主场优势存在着显著性的影响。国外研究人员已从不同的角度证明噪音因素对运动员的影响效果。从行为学角度,正常的欢呼声能够促使主队运动员创造更好的成绩;从心理学角度,Jurkovac发现大学篮球运动员在主队比赛期间有更高的比赛动机;从生理学角度,研究人员已发现冰球、橄榄球和足球运动员在主队比客队有更高的睾丸激素[2]。以上研究结果表明,主队运动员拥有一个“领土应激”,能够增加他们进攻性,促使他们创造更好的成绩。但是,这些研究并不能完全确定噪音因素对运动员成绩的影响,也有许多其他的研究者发现并不存在对运动员主客队心理和成绩的影响[3]。同时,研究人员发现,裁判员判罚也受到噪音因素的影响,裁判员在观看比赛录像时对客队的判罚与裁判员在现场的判罚存在着较大的差异[2]。

为验证裁判员对篮球联赛主场优势的影响,本研究提出以下假设:若裁判员受噪音因素的影响,裁判员的判罚行为将因噪音因素而做出或多或少的响应;若观察多场比赛,裁判员的判罚应表现出个体差异。也就是说,若每一个裁判员对噪音因素压力的“应激响应”是不同的,从整体上裁判员的判罚应表现出差异性。因此,若裁判员因素对因变量表现是不显著或不重要的,裁判员对此因变量的行为将是一致的、无偏袒的;若裁判员因素对因变量显示显著性的影响,那么裁判员对此因变量的行为将是系统的、不同的、有偏差的。本研究依据以上假设主张,结合中国男子篮球职业联赛2007—2008赛季和 2008—2009赛季的各项统计指标数据(主客场犯规数、罚球数及得分)、各单场比赛的主裁判员,运用单变量多因素方差分析方法,检验裁判员对因变量是否存在着显著性的影响及是否受到噪音因素的影响,并进一步分析其是否对联赛的主场优势存在着显著性的影响。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

本研究以 2007—2008赛季和 2008—2009赛季两个赛季的常规赛共计 690场比赛为研究对象,在所有比赛中, 2007—2008赛季的第 23轮和第 30轮比赛同时也无法确认裁判员,2008—2009赛季有两场比赛无法确认主裁判员,因此将以上比赛数据删除,并同时删除主裁判员执法少于 10场比赛的裁判员,最后有效数据为 646场比赛数据。

1.2 研究方法

在研究多个变量对一因变量的反应时,国内外学者一般都是采用逐步回归的方法进行统计分析,在遇到分类变量时,尤其是多水平的分类变量时,就采用“哑变量”的方式处理分类变量。此方法在统计具有多分类自变量的数据时,其一就会造成有多个哑变量,其二逐步回归的结果取决于哑变量的赋值方法,其三不能把分类变量作为一个整体进行系统地分析 (分类水平大于 2个)[4]。为弥补以上缺陷,国外学者运用 SAS中的 Proc-Genmod的模块对数据进行分析,而国内的学者主要运用 SPSS中的一般线性模型 (General Linear Model)的单变量多因素方差分析。本研究即涉及到主客队的平均得失分、罚球数、犯规数这样的连续变量,又涉及到裁判员、赛季这样的分类变量。因此,本研究采用了可以同时分析连续型变量和分类变量的一般线性模型中的单变量多因素方差分析方法。

一般线性模型可以完成实验设计的多自变量、多水平、多因素及协方差分析。单变量多因素方差分析中的单变量(univaraiet)指在数据资料中只定义一个连续型的因变量(dependent variable),多因素指在数据资料中有一个以上至少有两个水平 (level)以上的分类因素 (factor),协变量 (covariate)是指数据资料包含的连续型的自变量[5,6]。采用单变量分析的一般线性模型 (GLM univariate),与逐步回归方法比较,GLM-Univariate处理单变量多因素资料主要优势[4]:①对于分类因素,不用做“拆解”哑变量的额外劳动,可以设定因素的第一个水平或最后一个水平作为“参照水平”。②可以方便处理因素之间以及因素与协变量间的交互作用。③可以像逐步回归分析一样建立回归方程,做残差分析。④可以类似逐步回归分析,筛选对因变量有统计学意义的因素和协变量。

2 结果与分析

2.1 中国男子篮球职业联赛主场优势现状分析

美国心理学家 Coumeya和 Carron1992年明确提出主场优势的操作型定义,在主队与客队比赛次数相同的情况下,主队球队在竞赛中的胜率超过 50%。HWP(主队获胜率home winning percentage,简称 HWP)大于 50%这一操作定义成为判断主场优势存在与否的明确标准,这一价值标准被广泛地用于主客队比赛次数平衡的比赛中。同时参考比赛的主客队球队其他指标的场值比较。

表1数据显示了中国男子篮球职业联赛 2007—2008、2008—2009两个赛季和 2008—2009赛季分差小于 10的各场比赛统计指标的均值。由表中数据可知,在两个赛季中,主队球队比赛的数据在胜率、三分球命中率、罚球数、篮板数、助攻、抢断、失误、盖帽及得分的统计指标方面均优于客队,其中主队胜率在两个赛季均高于 60%,即使在分差小于10的比赛中,主队胜率仍然达到了 55.8%,同时在助攻、得分指标方面远高于客队球队;2007—2008赛季快攻指标、2008—2009赛季犯规指标主队数据均劣于客队数据指标,而2008—2009赛季的快攻指标、2007—2008赛季的犯规指标却又优于客队球队。结合 2008—2009赛季分差小于 10的比赛数据发现,主队球队的所有数据统计指标均优于客队球队,依据主场优势的操作型定义可以得出中国男子篮球职业联赛存在着主场优势。

表1 中国男子篮球联赛 2007—2009两个赛季主客队各指标统计[7,8]

2.2 裁判员与联赛主场优势的单变量多因素方差分析检验

在 2007—2008赛季和 2008—2009赛季,主队的平均得分分别高于客队的平均得分 3.9分和 4.5分(表 1)。在以得分为因变量的单变量多因素方差统计结果显示,裁判因素对主队得分、客队得分、主客得分差及主客得分和这四个因变量均表现出无显著性影响,且赛季因素对这四个因变量同样无显著性影响。而影响主队得分的因素为主队平均得分 (df =1,p=0.000,效能值 =0.241)和客队平均失分 (df=1,p= 0.000,效能值 =0.278),影响客队得分的因素为主队的平均失分 (df=1,p=0.000,效能值 =0.235)和客队的平均得分(df=1,p=0.000,效能值 =0.126),依效能值分析可知,影响得分高低的首先是对手的平均失分(防守能力),其次是自己队伍的平均得分 (进攻能力)。影响主客队得分差和主客队得分和的因素为主队平均得失分和客队的平均得失分 (表2)。由以上数据分析可得,主客队的得分主要是受到比赛双方的进攻和防守实力的影响,并不受裁判员因素的影响,且2007—2008赛季和 2008—2009赛季得分在两个赛季间并不存在显著性的差异。

表2 得分为因变量的单变量多因素方差分析[9]

2007—2008赛季的主客队犯规数相差 -0.5,而 2008—2009赛季的主客队犯规数相差 0.1(表 1)。以犯规数为因变量的单变量多因素分析显示,主队犯规数受到裁判 (df=14, p=0.001,效能值 =0.057)、主队平均失分 (df=1,p=0.031,效能值 =0.007)及客队平均失分 (df=1,p=0.00,效能值 = 0.053)的影响;客队犯规数仅受到主队平均失分 (df=1,p= 0.00,效能值 =0.040)的影响;主客犯规差受到赛季、主队平均失分及客队平均失分的影响,主客犯规和受到裁判、主客平均失分的影响 (表 3)。由以上分析可知,裁判员对主队犯规及主客犯规和存在着显著性的影响,而对客队犯规及主客犯规差表现出无显著性的影响;主客犯规差在两个赛季间的表现存在着显著性的差异,而主客犯规和在两个赛季间没有表现出差异性;主客队的犯规数均受到主队平均失分 (防守实力)的显著性影响,且客队犯规仅受到主队平均失分 (防守实力)因素的影响。

表3 犯规为因变量的单变量多因素方差分析[9]

在 2007—2008赛季和 2008—2009赛季主队的罚球数均比客队的罚球数多 (表 1)。在以罚球为因变量的多因素方差分析中,主客队罚球数、主客罚球差及主客罚球和均受到裁判、主队平均失分及客队平均失分三个因素的影响 (表4),同时客队罚球数和主客罚球和还受赛季因素的影响。依效能值角度分析,裁判员因素分别依次排在第二位、第一位、第一位和第一位。由以上分析可知,裁判员对比赛的罚球数均存在着显著性的影响,也就是裁判员对主客队罚球的判罚行为是有偏差的、不一致的;主队罚球数及主客罚球差在两个赛季间没有表现出显著性差异,而客队罚球数及主客罚球和在两个赛季间表现出显著性的差异;主客罚球数、主客罚球差及主客罚球和同时受到主客队的防守实力的影响,也就是主客队的平均失分的影响。

2.3 裁判员对联赛主场优势影响的论证分析

在篮球比赛过程中,裁判员最直接影响的数据统计指标是主客队的犯规数,而间接影响的数据统计指标是主客队的罚球数和主客队的得分,罚球是因为裁判员判罚对手的犯规而获得的,而主客队的得分是因为罚球而影响。由此可知,在篮球比赛中,若因裁判员的因素而引起的主场优势,其数据统计指标应是主客队的犯规、主客队的罚球及主客队的得分,尤其表现在主客队的罚球数。

表4 罚球为因变量的单变量多因素方差分析[9]

单变量多因素方差分析显示:中国男子篮球职业联赛的比赛得分受比赛双方的实力 (平均得失分)的影响,而并不受到裁判员因素的影响,这印证裁判员无法直接控制比赛双方得分的推论。主队犯规数及主客犯规和受裁判员、主队平均失分及客队平均失分的显著性影响,这显示主队犯规数的多少与裁判员的判罚及主客队的防守实力存在着较强的关系,同时也显示裁判员对主队犯规的判罚存在着显著性的差异,也就是裁判员对主队犯规的判罚行为是系统的不同的、有偏差的;客队犯规数仅受主队平均失分的影响,而主客犯规差受主客队的平均失分的影响。结合以上对主队犯规数及主客犯规和的分析及两个赛季主客队的平均犯规数 (包括2008—2009赛季分差小于 10分的统计结果),可以得出,尽管数据统计显示裁判员对客队犯规的判罚行为是一致的、无偏的,但这或许是裁判员对客队犯规数有意控制的结果。裁判员及主客队的平均失分对主队罚球、客队罚球、主客罚球差及主客罚球和均存在着显著性的影响,其显示主客队罚球受到来自裁判员及主客队的防守实力的影响,同时也显示裁判员对主客队罚球的行为是有偏差、不一致的。

依据假设主张可知,裁判员的判罚行为受到噪音因素的影响,其表现在对主队犯规数及主客队的罚球数的判罚行为上,而对客队犯规或许是受噪音因素影响后的统一判罚结果。进一步结合 2007—2008赛季和 2008—2009赛季具体的主客队统计数据分析得出,裁判员是中国男子职业联赛主场优势存在的直接影响因素之一。

3 结论与建议

中国男子篮球职业联赛存在着主场优势;裁判员的判罚行为受到噪音因素的影响,裁判员是中国男子职业联赛主场优势存在的直接影响因素之一。

促成裁判员对联赛主场优势存在着显著性影响的因素,可能是比赛主场球迷对主队的支持原因,也可能是由于裁判员的心理机制所造成。应进一步测试裁判员的荷尔蒙和压力水平,掌握怎样的噪音 (主队球迷的支持)和怎样的过程影响着裁判员的生理机制,裁判员的表现是否存在着一般共性。联赛管理者应采用积极的方法以减少裁判员所引起的主场优势,一方面可以增加对裁判员的培训,提高其技能水平和面对压力下执法的公正性;另一方面可以通过运用高科技手段(譬如:网球比赛中的“鹰眼”系统和NBA比赛中的即时回放系统),以减少裁判员主观争议的判罚。

[1]Courneya KS,Carron AV.Effects of travel and length of home stand road trip on the home advantage[J].Journal of Sport and Exercise Psychology,1991,13:42-49.

[2]Kerr JH,Vanschaik P.Effectsof game venue and outcome on psychologicalmood states in rugby[J].Personality and Individual Differences,1995,19:407-410.

[3]Carron AV,Loughhead T M,Bray SR.The home advantage in sport competitions:Courneya and Carron’s(1992)conceptual framework a decade later[J].Journal of Sports Sciences,2005,23:395– 407.

[4]保宏翔.单变量多因素观察性资料主要影响因素的逐步筛选[J].中国卫生统计,2007,24(1):33-42.

[5]洪 楠,吴伟健.SPSS forwindows统计分析教程[M].第2版.北京:电子工业出版社,2007:156-171.

[6]张文彤.SPSS 11统计分析教程 (高级篇)[M].北京:北京希望电子出版社,2002:1-15.

[7]数据来源:http://cba.sports.sina.com.cn/match_result.

[8]数据来源:http://www.cba.gov.cn.

[9]数据来源:中国篮球裁判网.

Referee Bias Contributes to Ch inese Basketball ProfessionalLeague

HUANG Gangqiang1,L I Caiping1,YU Peiguo2,ZOU Zhan3
(1.D ept.of PE,Southw est U niversity of Science and Technology,M ianyang621010,Sichuan,China; 2.Econom ic and M anagem ent College of Southw est U niversity of Science and Technology,M ianyang 621010,Sichuan,China;3.Student A ffairD epartm ent,Southw estU niversity of Science and Technology, M ianyang621010,Sichuan,China)

The referee is one of m ain floor superiority existence influencing factors.U sing the m ethod of GLM-nivariate analysis,it tests w hether referee bias contributes to hom e advantage in Chinese Basketball Professional League.The result show s that Chinese Basketball Professional League hold the hom e advantage;crow d effects have a significant influence on the behavior of the referees.Referees are one of the existences of hom e advantage in Chinese Basketball Professional League.Finally,it proposes that reduce the hom e advantage in Chinese basketball professional league.

basketball referee;basketball professional league;GLM-univariate

G841

A

1004-0560(2010)05-0068-04

2009-12-28;

2010-03-16

四川省教育厅青年基金(08SB006)。

黄刚强(1979-),男,讲师,硕士研究生,主要研究方向为运动经济学。

责任编辑:刘红霞

◂运动人体科学