2010～2011赛季CBA运动员技术指标与效率值的回归分析

叶宋忠

（福建江夏学院公共体育部，福建 福州 350108）

技战术分析

2010～2011赛季CBA运动员技术指标与效率值的回归分析

叶宋忠

（福建江夏学院公共体育部，福建 福州 350108）

本文利用文献资料法、回归分析法，对2010 ～ 2011赛季CBA运动员技术指标与效率值进行了回归分析。结果认为，决定效率值大小的主要5项运动指标依次为得分、失误、篮板、助攻、扣篮。通过最优回归方程的建立，为将来提高篮球运动员比赛中的效率提供预测与训练指导。

CBA运动员；技术指标；效率值；回归分析

效率值是篮球运动员在比赛场上综合能力的体现，是指在一场篮球比赛中对结果的贡献程度，反映了该运动员对本队的价值。在篮球效率值的评价中，影响篮球运动员效率的技术指标包括得分、篮板、助攻、抢断、封盖、命中率、罚球命中率、失误次数以及球员上场比赛次数共同决定的。随着统计技术的不断改进，篮球运动员的效率值已成为篮球教练与专家关注的问题。该文从技术指标与效率值回归关系进行研究，以期探求相关的回归模型方程，为篮球训练与比赛提供有价值的参考。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

本文以2010 ～ 2011赛季中国CBA决赛阶段新疆队与广东队23名队员的篮球技术指标与效率值为研究对象。

1.2 研究方法

1.2.1 回归分析法利用SPSS13.0数据统计分析软件，对篮球运动员比赛中的各项技术指标与效率值进行回归分析，建立回归方程模型与回归方程。

1.2.2 文献资料法通过上网搜索相关数据，主要来自新浪网2010 ～ 2011赛季CBA决赛阶段的新疆队与广东队运动员在比赛中的各种技术统计。

2 结果与分析

2.1 指标描述性统计与量化处理

表1 2010 ～ 2011CBA决赛阶段运动员技术指标统计表

表2 运动员技术指标与效率值回归模型综述（Model Summary（h））

表3 回归系数表（Coefficients）

表4 回归方程显著性方差分析表（ANOVA）

通过对CBA决赛阶段指标搜集整理，根据研究需要，共建立影响指标11项，涉及在此次决赛阶段有上场记录的运动员22人。为了指标分析的可行性、实效性，在分析前对部分指标进行了量化处理，如以罚球命中率替代篮球罚球数；以投篮次数替代投篮命中率等，并把百分比换算成可以方便统计的等值小数。结果见表1。

从表1看出，用来统计指标共有11个，其中单项指标10个，包含了篮球比赛中的各项指标，因此指标选择非常全面。从队员参赛场次看，打满整个系列赛6场的有16人，占被统计人数的72.8%，为本研究结果提高了可信度。

2.2 建立技术指标与效率值回归方程模型

本研究借助SPSS13.0数据分析软件，通过向后剔除法，对表1中的得分、三分球命中率、篮球个数、助攻、抢断、扣篮、盖帽、失误、犯规数等10项指标为自变量，以效率值为因变量，进行回归分析，并建立回归方程模型，结果见表2。

从回归模型看出（表2），根据线性回归拟合优度判定关系，在7种模型中，校正系数R2值都接近1，说明拟合优度都较好。但是从回归分析目的看，当自变量数目逐渐减少时，在模型6中，校正系数R2=0.991是所有模型最大的，并且表中还列出了回归模型6的残差值2.650，接近于设定的默认值3，可以认为残差之间基本上相互独立。因此，选择回归模型6，作为篮球比赛指标与效率值的回归模型最理想。

2.3 运动员技术指标与效率值回归方程建立与检验

根据模型6回归系数表中各指标的回归系数值与常数值，建立最优回归模型方程。结果见表3。

从表3非标准化系数得知（设X1=得分，X2=篮板，X3=助攻，X4=扣篮，X5=失误，=效率值），该回归模型最优拟合方程可以表达为：=-0.105+0.882 X1+1.198 X2+1.488 X3+0992 X4-2.903 X5，同时根据标准化回归系数Beta绝对值大小，可以判断该回归方程中的5个运动技术指标对效率值影响程度依次为得分＞失误＞篮板＞助攻＞扣篮。

通过该回归分析拟过程中的方差分析F检验，该模型中，F=444.680，显著性概率P=0.000＜0.001，说明该模型建立的回归方程具有高度显著性（表4）。

从前面分析的校正系数R2=0.991，反映该方程拟合优度非常好。

综合上述，该建立的多元线性回归方程能很好地解释运动员技术指标与效率值之间的关系，即所建立的方程有效。

3 结论与建议

3.1 篮球运动员效率值是运动员在篮球比赛中效率高低的数据表现，也是运动员综合能力与价值的具体化表现，是教练员、球探、篮球爱好者非常关注的问题。效率值大小受得分能力、罚球命中率、篮板能力、助攻能力、失误程度、盖帽能力、犯规程度、扣篮、抢断等指标数据的共同影响。

3.2 通过以篮球运动员比赛中的各项运动技术指标为自变量，以效率值为因变量进行多元线性回归分析，利用向后剔除法，根据校正系数R2，建立了以得分、失误、篮板、助攻、扣篮5项指标为主要影响效率值的回归方程模型，并根据回归系数表，建立了=-0.105+0.882 X1+1.198 X2+1.488 X3+0992 X4-2.903 X5最佳拟合优度方程，通过回归方差显著性检验，所建立的多元线性回归方程有效。

3.3 方程的建立，为将来快速预判篮球运动员比赛的效率提供了快捷、方便的方法。同时，也建议广大的篮球工作者，为了提高篮球运动员的在比赛中的效率，今后向着加强得分能力、减少失误、增强篮板能力、提高助攻次数等指标进行关注。

[1]张海利.中国男子篮球队员的效率分析研究[J ].吉林体育学院学报，2011（27）.

[2]梅雪雄.SPSS在体育统计中的应用[M].北京：人民体育出版社，2008.

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1674-151X（2011）10-010-03

投稿日期：2011-06-12

叶宋忠（1978 ～），讲师，硕士。研究方向：体育教育训练学。

10.3969/j.issn.1674-151x.2011.10.005