近两届奥运会男篮攻防技术的统计分析

巩庆波，徐兰君

(1.山东工商学院 体育部，山东 烟台 264005;2.聊城大学 体育学院，山东 聊城 252059)

奥运会男篮比赛作为世界高水平的篮球赛事，在向我们展示世界篮球运动技、战术水平不断发展变化的同时，也预示了其在未来四年甚至更长一段时间的发展方向。攻防技术统计数据指标很大程度上反映了队员的个人能力与比赛中的竞技状态及整个队伍在世界范围所处的层次水平。

笔者运用主成分和因子分析、聚类分析方法对北京、伦敦两届奥运会男篮比赛进行归纳总结,试图找出中国男篮与世界强队的真正差距所在及与其具有最相似特征的强队，把握世界篮球运动的发展趋势，形成先进的篮球理念，以期能够为中国男篮今后的训练比赛提供借鉴。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

以北京奥运会男篮12支队伍及伦敦奥运会12支队伍的所有比赛数据为研究对象。

1.2 研究方法

1.2.1 文献资料法

查阅了有关世界男篮最新攻、防技战术方面的文章、书籍。查询了国际篮联官方网站、北京奥运会官方网站、伦敦奥运会官方网站、搜狐体育、新浪奥运篮球新闻等网站，获得了相关队伍比赛的技术统计资料。

1.2.2 录像观察法

对北京奥运会和伦敦奥运会八强队伍的比赛录像进行观察分析，结合攻、防技术统计数据进行比较研究。

1.2.3 数理统计法

用 SPSS18.0软件对统计所得的各队攻、防相关技术指标进行因子、聚类分析。

2 研究分析与结果

2.1 近两届奥运会男篮攻、防技术统计分析

表1 近两届奥运会男篮场均技术统计

表2 中国队近两届奥运会相关技术指标统计

从表1可以看出2012年伦敦奥运会男篮比赛与2008年北京奥运会相比，在2分球得分、场均防守篮板球、场均助攻、盖帽上分别提升了4.0%、13.1%、28.4%、19.2%，失误下降8.8%； 3分球得分下降5.1%、罚球得分下降7.9%、抢断球下降27.2%。2分球得分及助攻的增加一定程度上反映了比赛进攻速度、节奏的加快；被抢断球少了，失误少了，说明进攻质量得到了提升；球队在个人犯规基本不变的情况下，防守篮板、盖帽的提高说明了防守更加积极主动，篮板球的拼抢加强了，整体防守技战术提升了。综合表1相关数据，时隔4年世界男篮进攻与防守技术都有了提高，呈现出整体上升的趋势。

反观表2 相关数据，中国队两届奥运会2分球得分相当，3分球得分却下降28.2%，另结合两届奥运会官网数据统计，中国队在伦敦奥运会上三分球出手次数比北京奥运会下降了44.1%，这都说明缺少了姚明的中国男篮在进攻得分方式上还是过多依靠内线及中距离投篮，在对手扩大紧逼防守情况下，三分线外得分能力明显不足。据表2数据，中国队进攻篮板球下降42.9%，罚球得分下降21%，助攻下降21.4%，抢断球下降41.4%，暴露出中国队在二次进攻、进攻造犯规得分、传球能力方面的不足。2008年北京奥运会中国队在美国队55%、澳大利亚队49.5%的投篮命中率，美国队场均18.8次、阿根廷15.5次的助攻下，还能获得82.2%、排名第一的罚球命中率。而在2012年伦敦奥运会官网公布的十四项男篮数据中，中国队以场均9.2次助攻、32次总篮板、6次进攻篮板和62.6分的场均得分，四项垫底；以场均失分87.8分、罚球命中率59.8%、抢断3.4次，三项排名倒数第二；十四项数据中无一领先，充分说明我们无论在进攻还是防守上不但没有跟上世界男篮整体上升的趋势，而且出现了明显下滑，与世界强队差距加大。

2.2 影响球队成绩的主要攻防技术指标因素的筛选—因子分析

要找到中国男篮技术下滑的原因，必须明确现代篮球运动中影响球队成绩的主要因素有哪些？根据篮球运动攻防技术所涵盖的相关指标，依据两届奥运会官网数据统计资料，选取了十个有代表性的攻防技术指标[1-3]。由于涉及到的变量太多，且各个变量间有相关性，通过多元统计分析中的因子分析方法对表3、表4中的变量进行降维处理，筛选出少数几个具有代表性，且彼此不相关的因子。十个指标中失误和犯规是负向指标，取值越大越不好，所以采用取倒数方式进行正向处理，得到Inv失误和Inv犯规，作为替代指标。盖帽各队之间变异很小不适合作为因子分析指标，最终被除去。

表3 2012年伦敦奥运会12支队伍场均技术统计表

表4 2008年北京奥运会12支队伍场均技术统计表

首先进行因子分析的适用性检验,计算KMO值0.484 ，Bartlett 的检验近似卡方102.364，P值0.000，在0.05显著性水平下，P<0.05。再次确认变量间相关，适合做因子分析。由于样本数量偏少，因此使用bootstrap方法，进行迭代分析，并且进行了因子旋转，最终结果如表6所示。

表5 因子提取表

表6 方差最大化正交旋转后的因子载荷阵

通过表5可以看出，根据累计方差贡献率和特征根的取值情况综合考虑抽提出前四个因子，他们的方差累计贡献率已达到78.794%接近85%的标准，可以充分代表最初的九个原始变量。这四个因子的构成可以通过表6来说明，每个因子主要受那些载荷较为接近1的变量影响而构成。因子1主要由二分球得分、罚球、防守篮板、助攻、失误控制这五项构成，可定义为进攻因子。因子2主要由三分球得分、抢断、这两项构成，录像观察发现三分球主要是在进攻队员快速摆脱防守或防守队员失去位置的情况下果断出手命中的，与队员快速反应能力密切相关，可与抢断技术定义为反应因子。因子3主要由犯规构成，这与球员防守技术、比赛经验与心理素质密切相关，可定义为心理因子。因子4主要由进攻篮板球构成，这与队员拼抢意识与身体素质有关，可定义为身体因子。通过各指标值带入因子表达式，可计算出各队的各个因子得分，结果如表7、表8：

表7 2012伦敦奥运会12支队伍因子得分

表8 2008年北京奥运会12支队伍因子得分

从表7、表8看：进攻因子和反应因子各队差异较大，而身体因子和心理因子差异较小。2008年美国队和2012年美国队进攻与反应因子得分数据都居前，显示了美国队强大的实力。从其他各队来看，2008年其他各队和美国队差距很大，而到了2012年西班牙、俄罗斯等强队与美国队水平就很接近，2012年各队成绩总体较2008年得分高，显示世界男篮整体攻防水平的提高，与美国队的差距在逐步缩小。从反应因子看，2012年美国队反应因子得分与2012年其他各队差距特别明显，而2008年美国队反应因子得分与2008年其他各队差异相对较小，显示了2012年伦敦奥运会美国队的远投与抢断能力比2008年北京奥运会有了较大提高，这主要得益于与钱德勒，以及詹姆斯、杜兰特、科比这样身体素质出众、攻防兼备、积极拼抢的全能型球员的出色表现。进攻因子得分上中国队2012年排名第九,2008年排名第五；反应因子得分上2012年排名第十二,2008年排名第十；说明我们在攻防相关技术指标上都出现了不同程度的下滑。两届奥运会各相同因子得分上也可以看出2012年伦敦奥运会除了进攻因子有所提升——主要得益于其他队伍的整体大幅提升，其他三个因子都明显低于2008年北京奥运会的因子得分。心理因子得分2008年中国男篮排名第一，2012年在多项数据垫底的情况下依然排名第二，这在一定程度上说明我们能够在规则允许的情况下合理运用防守技术，减少了犯规，但这又从另一侧面曝露出了我们防守动作不够凶悍，主动性，侵略性不足的特点。从身体因子看，中国队得分2008年排名第七，2012年缺少了姚明的中国男篮虽然具有12支球队的最高平均身高，却突降至第十二名，与欧美强队差距明显，这与我们在传统的唯高大论选材思想影响下，往往以高大锋线队员为主组建球队，虽然提高了球队的整体身高，但过分追求高大队员往往不利于进攻速度的提升和进攻节奏的变化有关。

2.3 北京、伦敦奥运男篮队伍的聚类分析

由因子分析，将相关技术的九个指标浓缩为四个具有代表性的因子[4]，根据上表的因子得分，采用系统聚类法对24队进行聚类分析(表9)，最终将这24支队伍分为五类。美国队以其超强的个人能力，在两届奥运会基本都体现出了其他任一球队无法比拟与效仿的特点而自成一类，代表了世界男篮最高水平。2008年中国队与克罗地亚队、德国队、2012年突尼斯队、伊朗队、希腊队、2012年尼日利亚队、2008年西班牙队作为一组，虽整体看来水平较低，但也有希腊、西班牙这样的强队，各队都不乏优秀的锋线球员。需要补充说明的是从聚类结果上，不同阶段同一队伍也是变化的，这与队伍的新老交替密切相关。

表9 24支队伍的聚类结果表

3 结论与建议

1)近两届奥运男篮比赛录像观察及技术统计结果分析，体现出了现代篮球运动速度、节奏越来越快，对抗更加激烈。因子分析结果表明：投篮、助攻、失误控制、抢断、犯规控制、队员身心综合素质在场上的综合表现决定了球队成绩，世界男篮整体进攻水平提高明显，强队与美国队差距缩小。聚类分析结果表明：美国男篮具有明显的身体与技术优势，是世界超一流强队，中国队与美国队差距大、难以效仿，欧美强队与美国队水平接近。

2)中国队具有明显身高优势，但强对抗条件下技术动作发挥不稳定，主要体现在助攻、篮板球差，紧逼防守下投篮时机难以把握，战术配合难以凑效，落后情况下失误增多。缺少了姚明的中国男篮整体实力下降明显，缺少个人能力突出队员，技、战术有待全方位改进提高。中国男篮在伦敦奥运会依靠明显的身高优势及出色的防守表现，与西班牙、阿根廷、俄罗斯等处于第二层次水平的世界强队处于一个类别，有更多相似之处，应加强学习借鉴和交流。提高速度、力量素质，加强队员在高强度对抗条件下自身的技术运用与战术配合能力训练，控制好比赛进攻节奏是我们今后训练比赛中需解决的问题。

参考文献：

[1] Men's Basketball Tournament.[EB/OL].[2013-1-30]. http://www.london2012.com/basketball/statistics/

[2] 2008 Olympic Games Tournament Men:teams-leaders.[EB/OL].[2013-1-30].http://archive.fiba.com/pages/eng/fa/statistics/p/cid/WOLYM/sid/4004/_/2008_Olympic_Games_Tournament_Men/teams-leaders.html.

[3] 江巍，孙庆祝，易洪刚.因子分析、聚类分析对第28届奥运会男子篮球比赛的应用研究[J].中国体育科技，2007,43(3):94-97.

[4] 巩庆波，胡宗媛.伦敦奥运会男篮参赛攻防能力的聚类分析[J].体育研究与教育，2014,29(1)：88-91.