对女子职业网球单打比赛制胜因子的重构与分析——以2014年女子四大满贯公开赛为例

王红涛

(安徽工程大学体育学院,安徽芜湖 241000)

对女子职业网球单打比赛制胜因子的重构与分析
——以2014年女子四大满贯公开赛为例

王红涛

(安徽工程大学体育学院,安徽芜湖 241000)

运用文献资料法、数理统计法、逻辑分析法对2014年澳网、法网、温网、美网共计434场女子单打比赛的11项技术统计指标进行判别分析,构建可以用于预测网球比赛胜负的函数方程模型,并加以验证,为教练员、运动员提供更有效的竞赛指导和参考.研究结果显示,接发球得分率、一发得分率、二发得分率为女子网球单打比赛获胜的关键制胜因子.运用这3个关键因子所建立的判别函数方程对比赛胜负的判别效果达到94.7%,同时,对研究结果进行了分析解读.

网球;女子单打;判别函数;制胜因子

一场精彩的网球赛事过后,按照惯例,官方组织都会把通过相关专业软件所获取的技术统计数据,例如一发成功率、一发赢球率、二发赢球率、非受迫性失误次数等公布出来.经过多年观察发现,比赛胜负双方的技术统计常常会呈现出互有优劣的情况.哪些技术指标对女子职业网球比赛的胜负走向起决定性作用以及是否与男子职业网球比赛中起决定性的技术指标相同有待研究.随着职业女子网球技战术发展的日新月异,作为运动员和教练员,怎样从多种技术统计指标中提取对比赛胜负起关键作用的有价值的东西,并根据运动员近期的赛场表现加以针对性的训练就显得尤为重要.

张银满[1]和杨志敏[2]对澳网和美网共216场男子单打比赛制胜因素进行分析,认为比赛中一发成功率、一发得分率、二发得分率、接发球得分率为比赛获胜的关键制胜因子,并建立了男子网球运动员胜负预测方程;郭立亚[3]等对2008年ATP男子单打比赛制胜因素进行分析,得出影响世界顶级网球男子单打比赛的关键制胜因素是二发得分率、接发球局胜率、挽救破发点成功率,并建立了回归方程;易景茜[4]对法国公开赛的女子单打制胜因素进行了回归分析,二发得分率、接发球局胜率和挽救破发点成功率是女子网球单打比赛的3个关键制胜技术指标.虽然国内已有专家学者对网球比赛中的制胜因素进行了相关研究,但是展开研究的样本量不大;选择的技术指标不够科学全面;男子比赛多,女子比赛少;场地类型多为单一的硬地,而土地和草地比赛相关研究缺乏;加之时间跨度较远,得出的结论不能全面和准确地代表当今世界职业女子网坛发展的潮流和趋势;已有研究并未对研究结果展开更深入的分析,结论仍停留在“知其然,而不知其所以然”的层面,因此对训练和比赛指导的实效性大打折扣.

以2014年澳网、法网、温网、美网四大满贯公开赛女子单打比赛为例,场地类型涵盖硬地、红土、草地等,搜集大量的数据作为有力的支撑.通过判别分析方法在各种技战术指标的统计项中筛选出对比赛获胜最有价值的关键性制胜指标,并以此构建最新、最全面的可预测女子网球比赛胜负的全场地类型函数方程模型,找到致胜因子,并对低级别的赛事和2015赛季的大满贯赛事加以验证,进一步验证研究结果的可靠性.最后对研究结果展开深入分析并找到根源,为教练员、运动员提供更有效、更有针对性的训练参考和指导.

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

以2014年澳网、法网、温网、美网比赛中女子单打第一轮至决赛的434场比赛为研究对象,其中澳网91场、法网119场、温网125场、美网99场.研究指标11项,其中传统指标10项:一发成功率、一发得分率、二发得分率、接发球得分率、Aces、双误、制胜分、非受迫性失误、网前得分率、破发成功率;新增一项指标:受迫性失误.所谓受迫性失误是指运动员在比赛中受到对方压迫或强攻时,没能把球回过去,这项指标能够客观反映运动员在比赛中承受抗击打能力的强弱.虽然官网没有直接的数据统计,但可以通过网球的得分结构模式推导出这一隐藏的指标.所有大满贯的官网都将Aces球记在主动得分(Winner)的名下,将发球双误记在受迫性失误(Forced Error)的名下.网球得分结构图如图1所示.由图1推导的计算公式为:甲方(受迫性失误)＝乙方(总得分)－乙方(主动得分)－甲方(非受迫性失误)[5].

1.2 研究方法

(1)文献资料法.登录2014年澳网、法网、温网、美网以及WTA官方网站收集女子单打比赛的各项技术统计,同时查阅数十篇与本研究相关的网球文献资料和相关体育统计学书籍.

(2)数理统计法.研究涉及11项技术统计指标:一发成功率、一发得分率、二发得分率、接发球得分率、Aces、双误、制胜分、非受迫性失误、受迫性失误、网前得分率、破发成功率.由于澳网、法网、美网对前两轮的非关键赛事的技术统计不全,因此在资料的搜集上只能最大限度地获取了共计434场的赛事统计.运用SPSS17.0统计软件对数据进行非参数检验、相关分析及判别分析.

(3)逻辑分析法.以网球比赛的制胜机制为出发点,通过逻辑推理过程,将网球比赛中双方运动员的多个技术指标进行有机整合,得出网球比赛中的得分结构组成模型,并推导出对研究有用的一些技术指标,为研究的展开提供科学的理论依据.

2 结果与分析

2.1 判别分析统计方法说明

判别分析是多元统计分析中判别样品所属类型的一种重要方法.判别分析示意图如图2所示.从图2可以看出,它是在已知研究对象用某种方法分成若干类的情况下,建立判别函数,对于未知分组类型的案例进行判别分组,用以判定未知对象属于已知分类中的哪一类.因此,在建立了一个非标准化的判别模型之后,如果将一个案例的判别变量的值代入该判别模型,就可计算出一个判别值,于是就决定了该案例在二维空间中的位置,与分组重心相比较,也就确定了该案例所属的类别,因此,它还带有“预测”的意义.女子网球单打比赛胜负技术统计分析如表1所示.

2.2 比赛各指标相关系数分析

图1 网球得分结构图

图2 判别分析示意图

表1 女子网球单打比赛胜负技术统计分析

为了确保判别函数方程的稳定性及预判比赛胜负的准确性,在做判别分析前需要对指标间和指标与胜负间的相关性进行检验,以此来检验各指标间的独立性.女子网球单打比赛各指标相关系数分析如表2所示.从表2可以看出,这11项指标间的独立性比较强,双误和非受迫性失误的相关系数r＝0.468为最高,属低度相关,这说明11项指标各自都有很强的代表性.这11项指标与胜负的相关系数r值高低排序为:接发球得分率(0.682)＞一发得分率(0.619)＞二发得分率(0.479)＞破发成功率(0.318)＞制胜分(0.271)＞网前得分率(0.267)＞Aces(0.244)＞非受迫性失误(－0.230)＞受迫性失误(－0.220)＞一发成功率(0.108)＞双误(－0.076).可以看出,排在前4位的接发球得分率、一发得分率、二发得分率、破发成功率与胜负的相互依存关系十分密切.有因果关系必有相关关系,但有相关关系未必就有因果关系.由于相关系数不是等单位的度量,它是用来表示相关程度的量的指标,因此,只能认为相关系数高的比相关系数低的指标与胜负的相关更为密切[6].应用判别分析可以进一步地确定对胜负影响最大的指标,剔除影响力小的指标并得到标准化和非标准化典型判别系数,以此构建可以判别胜负的函数方程.

表2 女子网球单打比赛各指标相关系数分析

2.3 建立判别函数方程

(1)关键制胜指标的确立.将434场比赛的各项指标数据带入SPSS17.0进行判别分析,经过对11项指标采用逐步挑选变量法进行判别分析,剔除对胜负影响不显著的指标,最终筛选得到了3项技术指标的标准化典型判别系数,同时,也得到判别函数的残余判别力Wilks＇Lambda值分别为澳网0.303、法网0.347、温网0.399、美网0.327、四大满贯0.363,Sig.值均为0.000,达到显著性水平,表明典型判别函数对胜负的判别结果是非常显著的.标准化典型判别系数如表3所示.由表3可知,一发得分率、二发得分率、接发球得分率是大满贯女子网球单打运动员11项指标中对胜负影响最大的3项指标,可以从这3项指标的标准化典型判别系数绝对值的大小判定其对胜负贡献的大小.标准化系数越大,表明该变量对胜负的影响越大.从各大满贯赛事统计结果来看,3项指标的排序均相同,对比赛胜负贡献大小排序均为:接发球得分率＞一发得分率＞二发得分率.同时可以看出,澳网和美网的3项指标的系数更为接近,这与它们同为硬地球场、场地性能指标差异性小有很大的关系.而法网为红土场地,摩擦系数大,属慢速球;温网为草地网球,摩擦系数小,球反弹小,落地球有打滑现象,属快速球场[7].强劲的一发成为温网赢球的利器,软弱的二发则会成为接发球抢攻的靶子.因此,温网一发得分率的系数为0.713,在四大满贯赛事中出奇的高,而二发得分率的系数为0.278,是最低的,这和球场的材质是紧密相关的.

表3 标准化典型判别系数

(2)判别函数方程的建立.通过判别分析,得到非标准化典型判别系数如表4所示.由表4可知,得到了3项制胜指标的非标准化系数和常数,并以此建立了判别函数方程.

表4 非标准化典型判别系数

澳网:Y＝0.055∗一发得分率＋0.044∗二发得分率＋0.102∗接发球得分率－9.937

法网:Y＝0.068∗一发得分率＋0.036∗二发得分率＋0.114∗接发球得分率－10.826

温网:Y＝0.076∗一发得分率＋0.026∗二发得分率＋0.110∗接发球得分率－10.704

美网:Y＝0.057∗一发得分率＋0.038∗二发得分率＋0.099∗接发球得分率－9.719

四大满贯:Y＝0.061∗一发得分率＋0.031∗二发得分率＋0.096∗接发球得分率－9.407

(3)分组函数重心的意义.将运动员3项指标的值代入上述判别方程求出Y值,然后计算出胜负两组各个案例的Y值的平均值就得到了胜负两组的分组重心如表5所示.通过观察在判别空间中每个案例的Y值与各分组重心之间的距离,便能够确定案例的胜负关系.以四大满贯的判别函数方程为例,分别将运动员3项指标的值代入判别函数方程,如果Y值大于0,且接近1.322,可判断该运动员获胜;Y值小于0,且接近－1.322,则可判断该名运动员落败.

表5 胜负分组重心

2.4 判别效果的验证

一个好的判别函数方程必须具有较高的判别准确性,以四大满贯的判别函数方程Y＝0.061∗一发得分率＋0.031∗二发得分率＋0.096∗接发球得分率－9.407为例,将3项指标的值代入四大满贯的判别函数方程,并观察判别胜负与实际胜负的符合情况,用符合率评价判别效果.判别效果的分类验证如表6所示.由表6可知,四大满贯的判别函数方程预测比赛胜负的内部验证准确性为94.7%,交叉验证准确性为94.7%.此外,为了进一步验证此判别函数方程是否适用于级别更低的比赛,将比大满贯赛事级别低的WTA2014年奥地利忠利女子林茨赛、大阪hp网球公开赛和莫斯科克里姆林杯赛的169场比赛数据代入该判别方程.外推验证样本显示,预测负的准确率达99.4%,预测胜的准确率达96.4%,综合预测胜负的准确性达到97.9%.为了验证此研究结果具有更好的前沿针对性,将2014年各大满贯比赛数据得来的判别函数方程用上述方法分别对2015年各大满贯比赛进行针对性的抽样外推验证.2015年大满贯比赛判别效果的外推验证结果如表7所示.从表7可以看出,对胜负判别的准确性依然保持95%以上的较高水准.这说明运用判别分析建立起来的判别函数方程不仅对同级别赛事的胜负判别具有很高的准确性,同时对预测低级别的职业女子单打比赛的胜负也具有非常高的准确性,进一步证明该判别函数方程具有很强的通用性,也更加确定了接发球得分率、一发得分率、二发得分率是决定女子比赛胜负走向的重要因素.

2.5 男、女单打制胜模式的比较

男子网球单打制胜模式的研究结果显示,一发成功率、一发得分率、接发球得分率、二发得分率依次为比赛获胜的关键制胜因子[2].而关于女子网球单打制胜模式的研究结果显示,接发球得分率、一发得分率、二发得分率依次为比赛获胜的关键制胜因子.男、女单打制胜模式的共同点在于接发球得分率、一发得分率、二发得分率都为比赛获胜的关键制胜因子.而最大的差异在于男子比赛排在首位的是一发成功率,而一发成功率对女子比赛胜负的贡献排在所有技术指标的倒数第二位,无足轻重.2014年大满贯网球比赛男、女单打一发情况比较如表8所示.由表8可知,男、女的一发成功率在各个大满贯赛事中基本保持在同一水平线上,平均一发成功率为男子61.8%,女子62.6%,无明显差异.而在一发赢球率上平均男子71.6%,女子62.5%,多出近10个百分点,差异显著.可以得出结论:男子球员在一发的质量上全面超越女子球员,建立起的发球优势极其明显,将优势转化为得分的能力也更强,男子比赛得一发成功率者得天下;而女子球员一发时速较慢,发球优势弱于男球员,加之优势转化能力弱,一发赢球率自然不会高.因此,在训练中要男、女有别,女子运动员的接发球训练和男子球员的发球训练同等重要.

表6 判别效果的分类验证

表7 2015年大满贯比赛判别效果的外推验证结果

表8 2014年大满贯网球比赛男、女单打一发情况比较

2.6 对关键制胜指标的解读及应用

在研究中确立了3项技术统计指标对女子网球单打胜负影响的大小依次为:接发球得分率＞一发得分率＞二发得分率,不难看出,接发球得分率在女子比赛中具有举足轻重的地位.以2014年温网比赛的一发时速为例,对男单74场次的148人次的一发发球平均时速进行统计的结果为115 mph(185 kmh),女单69场次的138人次的统计结果为98 mph(158 kmh),甚至低于男子二发的平均时速,差异非常显著.由于女子发球在力量、速度和旋转上要远逊于男子,所以女单比赛发球建立起来的优势没有男子球员大,因此女子运动员的接发球成功率明显高于男子运动员,接发球的高成功率决定了接发球的高得分率,接发球的高得分率又决定了被破发的高概率.女子2014年四大满贯的数据统计结果为接发球得分率44%,明显高于男子球员的37%[1],因此,被破发的概率要高于男子.为了便于比较男、女运动员被破发的情况,在此引入“破发比”这一概念.破发比＝总局数/总破发局数,其中总局数不含抢七局,其比值越大,破发越艰难.2014年大满贯男、女网球破发情况比较如表9所示.由表9可知,在破发比上男子高于女子,温网由于是草地球场,属于快速场地,发球局优势更为明显,破发困难,男子破发比的值为6.1,女子破发比的值为3.2,均明显高于其他大满贯赛事.以2014年四大满贯为例,经统计,男子球员每4.8局就有一局被破发,而女子球员每2.8局就有一局被破发.可以看出,破发在女子网球比赛中更为频繁、更为容易,对胜负的归属起着至关重要的作用,因此,在接发球环节做足文章以提高接发球得分率是女子网球取胜的基石.根据这个制胜准则,教练员和运动员在平时的训练中应加大对接发球的训练.其中,接发球成功率是提高接发球赢球率的重要前提,它是网球比赛中接发球方的第一板球,也是一个在被动中求主动的过程.有了高成功率的接发球,可以为把比赛带入相持阶段做好准备,在多拍中缓解发球方给自己施加的压力,逐渐扭转劣势,使双方在同一条件下展开争夺,从而为破发寻找机会[8].同时,也应将接发球后的后续进攻的技战术组合训练作为重点加以训练,两者缺一不可.其次,要在队员的一发和二发的质量上做足文章,将发球的速度、落点、旋转合理地整合,再加之后续进攻战术的跟进,建立运动员发球环节的绝对优势地位,从而提高发球得分率.

表9 2014年大满贯男、女网球破发情况比较

为了方便运动员对自己的技术指标进行比对和评估,将868人次的比赛胜负结果的3项制胜指标根据频数分布表建立起位置百分以供参考,位置百分p的评估标准如表10所示.在赛后和赛前,教练员和运动员可以将对手或自己的多场比赛的技术指标数据统计好,并参照此表将对手和自己的制胜指标加以位置百分的评估,找到彼此的定位和差距,为改进训练提供依据,这样在赛前可以有针对性地训练和准备,以己之长、克敌之短.

表10 位置百分p的评估标准

3 结论

首次利用判别分析法构建了在多种类型场地情况下用于预测女子网球单打比赛胜负的多个函数方程模型,对于当今女子网球的训练方向和比赛意义较大,为以后的网球训练和比赛提供更有效地指导和参考.接发球得分率、一发得分率、二发得分率在世界优秀女子网球比赛中是对比赛胜负影响最大的3项因素,其对胜负影响的大小依次为:接发球得分率(0.682)＞一发得分率(0.619)＞二发得分率(0.479).接发球训练才是高水平女子网球训练的重要突破点,而不是一发成功率.由判别分析建立函数方程模型.以四大满贯为例,Y＝0.061∗一发得分率＋0.031∗二发得分率＋0.096∗接发球得分率－9.407.在女子网球单打比赛胜负的内部验证准确率达94.7%,外推验证的准确率达97.9%.研究得出了预测硬地、草地、红土赛事胜负的函数方程模型,教练员和运动员可针对特定的比赛场地类型进行参考.

[1] 张银满.世界优秀男子网球单打选手硬地赛制胜因素[J].北京体育大学学报,2009,32(10):135-137.

[2] 杨志敏.男子网球单打比赛成绩预测方程建立[J].北京体育大学学报,2010,33(4):143-145.

[3] 郭立亚,袁毅,关晓燕,等.世界顶级网球男子单打比赛制胜技术因素分析[J].北京体育大学学报,2010,33(2):122-124.

[4] 易景茜.女子网球单打运动员比赛制胜因素分析[J].南京体育学院学报:自然科学版,2010,9(3):34-37.

[5] 杨旭东.对网球比赛质量高低评价方法的探究[J].北京体育大学学报,2010,33(6):137-138.

[6] 王晓芬.体育统计与SPSS[M].北京:人民体育出版社,2002.

[7] 刘彦果,周峰,李明芝,等.场地类型与网球运动员竞技能力发展的相关性研究[J].运动,2010(3):36-38.

[8] 李庆有,俞继英,张忠秋,等.网球接发球研究[J].中国体育科技,2006,42(5):62-65.

Reconstruction and Analysis of the Winning Factors of Professional Women＇s Tennis Singles Events——A Study of Women＇s Four Grand Slam Tournament in 2014

WANG Hong-tao

(College of Physical Education,Anhui Polytechnic University,Wuhu 241000,China)

By using the methods of mathematical statistics and literature data to analyse the 2014 Australian Open,French Open,Wimbledon,US open,11 technical indicators in 434 women＇s singles are discriminated for analysis.The construction can be used to build Function equation model for predicting the tennis competition and to be further verified,in order to provide more effective guidance and reference for coaches and athletes.The results show:first serve scoring average,second serve scoring average and receiving/serving points are key factors to win.The effect of using discriminant function with the three key factors was 94.7%.Analysis and interpretation of research results are also presented.

tennis;women＇s singles;discriminant function;winning factor

G845

A

1672-2477(2016)06-0054-07

2016-05-12

王红涛(1979-),男,陕西眉县人,讲师,硕士.