中国足球超级联赛致胜关键指标探析

刘鸿优，彭召方

中国足球超级联赛致胜关键指标探析

刘鸿优1，彭召方2

通过数学模型界定足球比赛技、战术指标与比赛结果的因果关系，可以使足球比赛表现分析从描述性和对比性研究层面跨越到预测性研究层面。以2014赛季中国足球超级联赛的240场比赛为样本，采用一般线性模型和多元逻辑回归模型，对不同实力参赛球队对阵不同实力对手比赛中决定比赛胜负的关键技、战术指标进行探析和界定。研究结果显示：1)对上游球队而言，在对阵上游球队时，射正球门、直塞球和红牌为决定比赛胜负的显著性关键变量，而在对阵下游球队时，决定比赛结果的显著性关键变量则包括总射门、射正球门、传球成功率和抢断；2)对下游球队而言，当对阵上游球队时，总射门、射正球门、射门偏出、传中、角球、控球率、越位、抢断、犯规和红牌都与比赛结果呈现显著性相关关系，而当对阵下游球队时，决定比赛结果的显著性关键变量只有射正球门和传中。

足球；表现分析；比赛指标；情境变量

1 前言

足球运动是一项复杂且变化性高的团体运动项目[12,15,18]。教练员仅凭借自身的主观经验和感知，已很难实现对足球比赛和日常训练的最有效的计划、指挥和控制[18]。运用比赛表现数据和相关的科学理论来对足球比赛进行研究和调查，则可以对足球运动队和运动员的比赛表现提供客观、公正和有效的记录及评价，从而帮助教练员做出正确的决策[5,12]。目前，足球比赛表现分析研究已经得到了高水平职业足球队和俱乐部的广泛认可和使用[12,15]。

随着电子信息技术的高速发展，足球比赛表现数据的获得和更新愈发便捷[4,12,15]。专业的足球比赛视频分析系统(如Amisco，OPTA Sportsdata，Prozone等)可以产生海量的实时比赛数据[12]。可以说，足球比赛表现分析已经进入“大数据”时代[5]。然而，大数据库也会带来新的问题：哪些数据才是有价值的？它们是怎么影响足球比赛的进程和结果的？这需要足球比赛表现分析研究者通过科研来提供答案，而最佳的研究方法则是建立恰当的数学模型来界定比赛技、战术指标数值与比赛结果之间的因果关系[7,11,12,16,17,19]。

然而，目前的足球比赛表现分析研究还主要停留在描述性和对比性研究层面，利用复杂数学模型来界定比赛表现相关变量(如比赛技、战术指标等)与比赛结果变量(如比赛胜负、进球、晋级等)相互关系的研究相对欠缺[2,17]。逻辑回归模型(Logistic Regression)被认为是一个相当理想的解决方法[4]。

足球比赛表现分析研究的另一个缺陷是剥离了比赛情境因素的影响[4,5,15,17]。主要的比赛情境因素包括比赛场地(主、客场)、比赛进程/结果(领先/胜、落后/负、战平/平)、参赛球队实力和比赛对手实力、比赛时段(上半场、下半场、加时赛)、赛事类型(联赛/杯赛)、赛事阶段(赛季初期/中期/末期、小组赛/淘汰赛)等[5,8,14,15,17]，其会从行为学的角度影响运动员和运动队的比赛发挥[8]。所有情境变量中，参赛球队实力/水平被认为是最重要的变量，因为它直接影响比赛双方的技、战术表现[5]。因此，在建立比赛技、战术指标与比赛结果的因果关系模型时，还应该考虑到比赛球队双方实力/水平的影响。

基于上述，本研究以2014赛季中国足球协会超级联赛的所有比赛为研究对象，采取一般线性模型(General Linear Model)和多元逻辑回归模型(Multinomial Logistic Regression)，对此赛季不同实力参赛球队在对阵不同实力对手比赛中的技、战术指标进行分析，对我国最高级别的职业足球联赛中的比赛关键技、战术指标进行探析，以期为运动队和教练员在不同比赛中的技、战术策略实施提供理论参考和借鉴。

2 研究方法

2.1 样本和变量

本研究的样本由2014赛季中国足球协会超级联赛的240场比赛、480组技、战术统计数据组成。数据搜集自新浪、搜狐、网易、腾讯等公共网站，其数据来源皆为搜达足球(Soda Soccer)，而搜达足球的技术支持为全球权威的足球数据公司OPTA Sportsdata。LIU等人(2013)已经对OPTA公司搜集的足球实时数据信、效度进行了实验验证，其结果显示，该公司的数据搜集系统(OPTA Client System)在搜集球队实时比赛数据时达到了足够高的组间一致性(Kappa系数介于0.86～0.94)[13]。

研究变量包括每支球队每场比赛的比赛结果(胜、平、负)和每支球队每场比赛的技、战术指标数据。基于数据可获得性，被选取的比赛技、战术指标包括20个。参考相关文献，本文将所有指标分为3个组：进球射门相关变量、进攻组织相关变量和防守相关变量[1,3,5,6,9-14](表1)。

表 1 足球比赛技、战术指标分组一览表
Table 1 Technical and Tactical Match Performance Indicators in Groups

指 标进球射门相关变量总射门、射正球门、射门偏出、射中门框进攻组织相关变量控球率、总传球、传球成功率、传中、传中成功率、长传、直塞球、被犯规、越位、角球、头球成功率防守相关变量 抢断、抢断成功率、犯规、红牌、黄牌

2.2 数据统计

所有240场比赛中的480组数据皆被导入到SPSS 20.0进行统计学分析。

第1步，对球队的实力进行划分。联赛最终积分排名1～8名的球队被划分为上游球队，9～16名的球队被划分为下游球队。由此可以将所有的比赛划分为3种对阵形势：上游球队对阵上游球队(56场)、上游球队对阵下游球队(128场)和下游球队对阵下游球队(56场)。

第3步，对不同实力球队在对阵不同实力对手的比赛技、战术指标数据与比赛结果的关系进行模型创建。一般线性模型(General Linear Model)和多元逻辑回归模型(Multinomial Logistic Regression)两个数学模型被本研究采用。一般线性模型中，多变量(Multivariate)模式被选用，所有20项比赛技、战术指标被选用为因变量(Dependent Variables)，比赛结果(胜、平、负)被选用为固定因素(Fixed Factor)，此模型可以界定哪些指标为区分球队获胜、战平和失利的比赛的显著性变量。而在多元逻辑回归模型中，有序逻辑(Ordinal Logistic)模式被选用，比赛结果(录为胜3、平1、负0)被选用为因变量(Dependent Variables)，所有20项比赛技、战术指标被选用为预测变量(Predictor Variables)并在模型中被定义为主效应(Main Effects)，此模型可以判别各项比赛技、战术指标与获胜概率的对数线性相关关系。两个模型中，Alpha值皆被设定为0.05。

3 研究结果

不同实力球队在对阵不同实力对手时，获胜、战平和失利的比赛中的各项技、战术指标的描述性数据分析结果如表2所示。

表3展示了一般线性模型界定的各项比赛技、战术指标在区分比赛结果时的显著性。对上游球队而言，当他们对阵相同实力的对手时，射正球门(F=3.737,P=0.027,η2=0.064)、直塞球(F=3.590,P=0.031,η2=0.062)和红牌(F=5.734,P=0.004,η2=0.095)为区分胜、平、负比赛场次的显著性指标；而当他们对阵下游球队时，区分胜、平、负比赛场次的显著性指标为总射门(F=3.328,P=0.039,η2=0.051)、射正球门(F=11.187,P<0.001,η2=0.152)、传球成功率(F=6.590,P=0.002,η2=0.095)和抢断(F=3.167,P=0.046,η2=0.048)。对下游球队而言，当他们对阵相同实力的对手时，射正球门(F=3.800,P=0.025,η2=0.065)和传中(F=5.498,P=0.005,η2=0.092)为区分获胜、战平、失利比赛的显著性指标；当他们对阵上游球队时，区分胜、平、负比赛场次的显著性指标为射正球门(F=3.097,P=0.049,η2=0.047)、射门偏出(F=4.249,P=0.016,η2=0.064)、传中(F=3.359,P=0.038,η2=0.051)、角球(F=3.860,P=0.024,η2=0.058)、抢断(F=5.497,P=0.005,η2=0.081)、犯规(F=3.830,P=0.024,η2=0.058)和红牌(F=3.701,P=0.027,η2=0.056)。

上游球队下游球队vs上游球队vs下游球队vs上游球队vs下游球队胜(n=37)平(n=38)负(n=37)胜(n=77)平(n=25)负(n=26)胜(n=26)平(n=25)负(n=77)胜(n=33)平(n=46)负(n=33)总射门12.6±4.612.8±4.412.1±5.416.8±5.613.3±7.215.1±5.98.9±3.210.9±3.99.5±3.911.4±3.912.0±4.011.5±3.9射正球门5.4±2.14.7±2.83.8±2.66.6±2.84.3±2.74.3±2.34.1±1.83.8±1.83.1±1.94.3±1.74.1±2.33.1±1.9射门偏出7.2±3.38.1±3.38.3±3.910.2±4.39.0±5.610.8±4.84.8±2.57.1±3.26.4±3.07.1±3.17.9±3.28.5±3.5射中门框0.3±0.70.6±1.10.4±0.80.6±0.90.4±0.80.6±0.90.3±0.70.4±0.80.2±0.60.3±0.60.4±0.80.5±1.0控球率(%)51.5±8.450.0±8.148.5±8.456.4±7.853.6±8.757.4±7.242.6±7.246.4±8.743.6±7.847.7±8.150.0±9.152.3±8.1总传球398.0±78.0364.0±81.0378.0±88.0445.0±88.0403.0±96.0421.0±72.0317.0±85.0340.0±67.0341.0±72.0360.0±69.0389.0±101.0394.0±83.0传球成功率(%)79.4±5.176.6±6.976.3±5.982.5±4.778.3±7.180.3±4.172.8±7.075.2±6.875.3±6.877.0±6.178.1±6.478.3±5.3传中18.2±8.618.1±8.017.5±7.023.2±9.420.8±10.625.0±7.714.5±6.119.3±9.516.2±6.017.1±6.120.0±7.322.5±6.4传中成功率(%)25.6±11.226.7±10.824.9±9.924.0±10.023.9±9.423.9±9.525.4±13.526.4±12.525.7±11.824.0±10.223.2±9.223.5±7.6长传54.4±11.753.7±13.653.6±11.854.9±11.856.0±14.853.2±10.254.3±12.255.9±13.852.1±12.555.3±13.954.8±12.956.8±13.6直塞球1.2±2.00.5±0.80.5±1.01.2±1.40.6±1.20.7±1.71.4±2.01.4±2.91.1±2.11.0±2.20.6±1.00.7±1.7被犯规15.8±4.915.7±4.917.0±5.015.1±4.217.2±4.016.9±5.216.2±3.614.8±4.015.4±3.815.5±4.714.3±4.815.5±4.5越位3.3±2.42.6±2.42.2±1.72.2±1.61.9±1.62.0±1.51.8±1.32.3±1.22.2±1.52.1±1.71.8±1.91.5±1.6角球4.5±2.24.7±2.94.5±2.76.4±3.15.0±3.16.7±2.73.6±2.05.0±2.73.5±2.34.0±2.65.1±2.85.0±2.6头球成功率(%)49.5±12.349.9±14.850.5±12.248.7±12.250.1±9.852.4±12.747.6±12.749.9±9.851.3±12.250.4±13.350.1±15.549.7±13.5抢断16.6±4.915.8±5.518.1±5.214.9±5.013.6±4.912.2±4.415.8±4.313.4±4.117.3±5.716.0±5.114.8±5.016.0±4.1抢断成功率(%)79.6±9.779.2±12.781.4±7.882.3±9.882.7±12.180.9±13.381.5±9.983.0±10.778.3±10.481.6±10.581.1±11.680.7±11.2犯规17.7±5.116.5±5.016.7±5.016.1±4.015.7±4.117.1±3.617.7±5.418.4±4.015.9±4.316.4±4.815.2±4.716.6±5.1红牌0.05±0.230.05±0.230.27±0.450.01±0.110.08±0.280.12±0.330.00±0.000.08±0.280.19±0.400.06±0.240.02±0.150.12±0.33黄牌2.1±1.52.1±1.31.6±1.21.7±1.11.8±1.11.7±1.32.3±1.52.0±1.01.7±1.22.0±1.21.5±1.21.7±1.4

表 3 一般线性模型界定的中国足球协会超级联赛各项比赛技、战术指标在区分比赛结果中的显著性一览表
Table 3 Significances of Technical and Tactical Match Performance Indicators in Discriminating Game Results Identified by the General Linear Model

上游球队下游球队vs上游球队vs下游球队vs上游球队vs下游球队MeanSquareFSig.η2MeanSquareFSig.η2MeanSquareFSig.η2MeanSquareFSig.η2总射门4.5050.1930.8250.004 120.2433.3280.0390.051 28.2781.9770.1430.031 3.6950.2330.7920.004射正球门24.3743.7370.0270.06480.48111.1870.0000.15210.9493.0970.0490.04715.2023.8000.0250.065射门偏出14.3861.1810.3110.02123.6091.0730.3450.01736.4534.2490.0160.06417.0021.5980.2070.028击中门框0.6360.7850.4590.0140.2970.3840.6820.0060.2590.6230.5380.0100.2830.4300.6510.008控球率88.4281.2870.2800.023103.7281.6790.1910.026103.7281.6790.1910.026172.7352.3820.0970.042总传球10953.8491.6220.2020.02918402.0082.4460.0910.0385931.4001.0950.3380.01711496.0111.5140.2250.027传球成功率109.1833.0180.0530.052175.3616.5900.0020.09559.8831.2760.2830.02015.5710.4320.6510.008传中5.7400.0930.9120.002109.1391.2520.2900.020157.1313.3590.0380.051245.9035.4980.0050.092传中成功率33.1520.2920.7470.0050.4000.0040.9960.0006.7860.0450.9560.0016.6720.0810.9220.001长传7.0500.0460.9550.00154.0640.3670.6940.006154.0310.9550.3880.01541.1410.2290.7960.004直塞球6.4893.5900.0310.0623.6251.7580.1770.0271.4570.2860.7520.0052.0900.7890.4570.014被犯规18.9340.7760.4630.01456.7802.9780.0550.04513.2710.9150.4030.01419.5900.8950.4120.016越位10.4342.2110.1150.0391.2910.5210.5950.0082.0130.9980.3720.0162.5030.8120.4470.015角球0.4330.0640.9380.00122.0112.4000.0950.03721.1923.8600.0240.05813.6711.8900.1560.034头球成功率8.8570.0510.9500.001134.4540.9580.3870.015138.3330.9820.3770.0154.2590.0210.9790.000抢断49.7841.8470.1630.03375.1533.1670.0460.048146.7755.4970.0050.08119.5980.8500.4300.015抢断成功率49.1120.4670.6280.00824.6320.2010.8180.003258.7472.4210.0930.0376.8700.0550.9460.001犯规16.4260.6520.5230.01214.4680.9340.3960.01577.0463.8300.0240.05824.0831.0210.3640.018红牌0.5835.7340.0040.0950.1192.7130.0700.0420.4123.7010.0270.0560.0951.6280.2010.029黄牌3.0871.7780.1740.0320.1110.0870.9170.0013.1882.1740.1180.0343.1732.0380.1350.036

表 4 多元逻辑回归模型界定的中国足球协会超级联赛各项比赛技、战术指标与比赛结果相关性一览表
Table 4 Correlations of Technical and Tactical Match Performance Indicators with the Game Results Identified by the Multinomial Logistic Regression Model

上游球队下游球队vs上游球队vs下游球队vs上游球队vs下游球队B±95%WaldCIWaldChi-SquareSig.B±95%WaldCIWaldChi-SquareSig.B±95%WaldCIWaldChi-SquareSig.B±95%WaldCIWaldChi-SquareSig.Threshold13.872±7.5591.0080.3154.834±9.5430.9860.3210.154±9.1930.0010.974-4.708±8.1831.2710.259Threshold25.684±7.6002.1490.1436.183±9.5681.6040.2051.524±9.2710.1040.747-2.606±8.1490.3930.531总射门-0.118±0.1392.7630.096-0.074±0.1261.3190.251-0.204±0.1695.6190.018-0.006±0.1480.0070.933射正球门0.247±0.2234.6890.0300.474±0.22616.8360.0000.368±0.3035.6660.0170.294±0.2515.2810.022击中门框-0.156±0.4750.4160.519-0.212±0.5240.6270.4290.259±0.6570.5970.440-0.307±0.5381.2550.263控球率0.062±0.0941.6760.196-0.078±0.1072.0360.1540.112±0.1084.1260.042-0.042±0.0930.7660.382总传球-0.007±0.0111.9080.1670.001±0.0090.0950.758-0.011±0.0132.6820.1020.000±0.0100.0010.977传球成功率0.076±0.1071.9300.1650.124±0.1075.1890.023-0.049±0.1000.9130.339-0.015±0.1000.0890.765传中0.053±0.0891.3900.238-0.013±0.0800.1030.749-0.054±0.0941.2970.255-0.077±0.0773.7990.051传中成功率0.019±0.0400.8380.3600.003±0.0460.0160.8990.000±0.0390.0000.994-0.017±0.0460.5350.465长传0.010±0.0400.2370.6270.009±0.0410.1900.6630.029±0.0372.2680.1320.000±0.0350.0010.980直塞球0.360±0.3504.0620.0440.110±0.3260.4370.5090.112±0.1841.4210.2330.039±0.2550.0910.763被犯规-0.045±0.0871.0350.309-0.067±0.1001.7290.1880.096±0.1182.5570.1100.049±0.0891.1550.282越位0.060±0.1920.3760.5400.127±0.2720.8450.358-0.417±0.3535.3780.0200.012±0.2310.0100.920角球-0.240±0.2852.7180.0990.013±0.2130.0150.9020.122±0.2311.0630.3020.006±0.1730.0050.942头球成功率-0.009±0.0320.2950.587-0.018±0.0400.7810.377-0.035±0.0412.7460.0970.001±0.0260.0100.921抢断-0.040±0.0771.0730.3000.106±0.0974.5960.032-0.106±0.1103.5690.059-0.016±0.0840.1410.708抢断成功率-0.009±0.0370.2500.617-0.005±0.0370.0670.7950.032±0.0402.3710.1240.001±0.0360.0050.942犯规0.016±0.0900.1220.727-0.031±0.1110.3060.5800.096±0.1122.8350.092-0.015±0.0900.1030.748红牌-1.587±1.3815.0720.024-1.384±1.8222.2160.137-2.402±1.8226.6820.010-1.269±1.7651.9870.159黄牌0.111±0.3550.3770.539-0.070±0.4090.1120.7380.130±0.4160.3770.5390.090±0.3460.2570.612

注：* 射门偏出。

表4则展示了多元逻辑回归模型界定的各项比赛技、战术指标与比赛结果的对数相关性。对上游球队而言，当他们对阵相同实力的对手时，射正球门(B=0.247,x2=4.689,P=0.030)和直塞球(B=0.360,x2=4.062,P=0.044)与获胜概率存在显著性正相关，而红牌(B=-1.587,x2=5.072,P=0.024)则存在显著性负相关；当他们对阵下游球队时，射正球门(B=0.474,x2=16.836,P<0.001)、传球成功率(B=0.124,x2=5.189,P=0.023)和抢断(B=0.106,x2=4.596,P=0.032)与获胜概率存在显著性正相关。对下游球队而言，当他们对阵相同实力的对手时，仅有射正球门(B=0.294,x2=5.281,P=0.022)一项指标与获胜概率存在显著相关性；当他们对阵上游球队时，射正球门(B=0.368,x2=5.666,P=0.017)和控球率(B=0.112,x2=4.126,P=0.042)与获胜概率存在显著性正相关，而总射门(B=-0.204,x2=5.619,P=0.018)、越位(B=-0.417,x2=5.387,P=0.020)和红牌(B=-2.402,x2=6.682,P=0.010)则存在显著性负相关。

4 分析与讨论

尽管国内、外关于足球比赛表现分析的研究已经相对深入，但目前该领域的研究还主要停留在描述性和对比性研究层面[17]，而利用复杂数学模型来界定比赛表现相关变量与比赛结果变量相互关系的研究则相对少见[4,17]。同时，相关研究还存在脱离了比赛情境因素影响的问题，从而导致其研究结果的实用性受限[4,5,15,17]。本研究采取一般线性模型和逻辑回归模型对2014赛季中国足球协会超级联赛比赛中的各项比赛表现相关技、战术指标与比赛胜负的因果关系进行界定，同时将最重要的一个情境因素——比赛双方实力/水平[5]的影响纳入模型结果之中，从而跨越了之前的描述性和对比性研究层面。

图1为一般线性模型和逻辑回归模型界定的不同实力球队对阵不同实力对手时，区分比赛胜负的显著性技、战术指标。

进球射门相关指标中，射门数、射正球门数、射门得分率等，都被之前的研究者认定为区分欧洲足球冠军联赛[10]、西班牙足球甲级联赛[9]和世界杯[11,12]比赛中胜者和负者球队的显著性指标。但之前的研究并未将参赛球队和比赛对手的水平考虑到数据分析之中。本研究结果显示，射门总数这一指标只在双方实力不均衡的比赛中(上游球队vs下游球队)为区分比赛结果的显著性变量，而在实力均衡的比赛中，该变量对比赛结果的区分度并不显著。与此同时，在各个比赛情境中，射正球门数都与比赛取胜概率存在显著性的正相关关系。这与近期对2011赛季德国足球甲级联赛[19]和2014年巴西世界杯[12]的研究结论类似，即射门的质量而非数量，是决定足球比赛胜负的关键。本研究结果不仅验证了这一观点，同时还进一步证实：在2014赛季中国足球协会超级联赛比赛中，无论参赛双方球队实力如何，射门质量都是决定比赛胜负的关键因素。

图 1 各种比赛情境中区分比赛结果的显著性比赛技、战术指标示意图Figure 1. Technical and Tactical Match Performance Indicators that Discriminate the Game Results under Different Match Situations

进攻组织相关变量中，控球率、传球、传球成功率、连续传球平均次数、传中、头球成功率和越位被之前的研究界定为区分比赛胜负的关键变量[9-12,14]。本研究的结果显示，以上所有指标中，没有任何一项是所有比赛情境中共同的制胜变量，即不同的对阵情境中，比赛制胜指标也不一样。对上游球队而言，当他们对阵同水平对手时，直塞球为进攻组织相关变量中唯一的显著性变量，说明在高水平球队相互对阵时，充分利用对方后卫线之间的空隙以及后卫线和门将之间的空间，是取胜的关键；而当他们对阵下游球队时，传球成功率则成为进攻组织相关变量中唯一的显著性比赛制胜指标，即上游球队在对阵比自己弱的对手时，传球准确性的高低往往能决定自己是否能够获得比赛的最后胜利。对下游球队而言，无论他们的对手实力如何，传中都是他们在取胜的比赛中运用得最有效的进攻组织手段；而当他们面对实力高于他们的对手时，角球、控球率和越位次数则成为了区分获胜与失利的比赛的关键进攻组织变量。这3个指标其实是相互关联的：只有在掌握了控球率的情况下，才有可能创造更多的角球和越位。之前的研究显示，低水平球队的比赛控球率往往低于高水平球队[6,7,14]，因而，偶尔的高控球率，往往会给他们带来比赛的胜利。

防守相关变量中，在不区分参赛球队和对手实力的情况下，抢断、黄牌和红牌3个指标被前人的研究界定为区分比赛胜负的关键指标[9-12,14]。本研究显示，当比赛对手为上游球队时，无论是上游球队还是下游球队在比赛中被判罚红牌，都会导致比赛获胜概率的降低，而当对手为下游球队时，红牌这一指标对比赛胜负的决定性则不显著。这一结果证明，上游球队比下游球队更能充分利用比赛中的人数优势，化优势为胜势。在实力不均衡的比赛中(上游球队vs下游球队)，抢断这一指标为比赛双方的共同制胜指标。LIU等人[12]认为，足球比赛中的抢断涉及到球员对对手跑位、皮球线路和球场空间的判断以及动作时机的准确选择，成功而恰当的抢断，能成为比赛获胜的关键。本研究的结果证明，这一指标对决定实力不均衡比赛的结果尤为重要。

5 结论与建议

通过一般线性模型和逻辑回归模型对中国足球协会超级联赛2014赛季所有比赛进行分析可以得出：在该赛季中超联赛中，对上游球队而言，在对阵上游球队时，射正球门、直塞球和红牌为决定比赛胜负的显著性关键变量；而在对阵下游球队时，决定比赛结果的显著性关键变量则包括总射门、射正球门、传球成功率和抢断。对下游球队而言，当他们对阵上游球队时，总射门、射正球门、射门偏出、传中、角球、控球率、越位、抢断、犯规和红牌都与比赛结果呈现显著性相关关系，而当其对阵下游球队时，决定比赛结果的显著性关键变量只有射正球门和传中。

一般线性模型和逻辑回归模型可以对足球比赛中的各项比赛表现相关技、战术指标与比赛胜负的因果关系进行有效的界定。将比赛双方实力/水平这一最重要的足球比赛情境因素的影响纳入模型结果之中，可以跨越之前的描述性和对比性研究层面，对足球比赛表现提供了更加深刻的理解。例如，本研究建立的模型显示，在中国足球协会超级联赛中，下游球队无论在对阵何种实力的对手时，传中都是他们在取胜的比赛中运用得最有效的进攻组织手段。下游球队的教练组在赛前备战训练、战术设计、比赛阵容选择，赛中技战术、比赛人员调整等方面都可以在某种程度上集中在传中和中路争顶抢点这一方向。于此同时，上游球队的教练组，在对阵下游球队时，则可以根据对手的特征，进行针对性赛前训练和赛中技、战术布置。

本研究用来建模的比赛指标都是从各大门户网站搜集来的描述性常规比赛指标，因而会对研究结果的实际运用带来较大的局限性。将来的研究如果能够根据教练员的需求，采取他们要求的技、战术指标进行实时模型创建，对比赛表现进行分析，必定能为职业足球比赛带来革新的变化。

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Analysis on Winning Determinant Performance Indicators in Chinese Football Association Super League

LIU Hong-you1,PENG Zhao-fang2

Identifying the relationship between football match performance indicators and match outcome by mathematical models,and moving the research of football performance analysis from a comparative and descriptive level to a predictive one.The current study employed the statistical methods of General Linear Model and Multinomial Logistic Regression to explore and identify the winning determinant performance indicators in matches of teams of different levels playing against opponents of different levels in the Chinese Football Association Super League (CSL).Match data of all the 240 games of CSL season 2014 were analyzed.The results showed that 1) For high-level teams,when they played against high-level oppositions,performance indicators that determined the match outcome including shot on target,through ball and red card;while in the games which they played with low-level teams,shot,shot on target,pass accuracy and tackle are indicators that were significantly related to winning.2) For low-level teams,when they played against high-level opponents,shot,shot on target,shot off target,cross,corner,ball possession,offside,tackle,foul and red card were performance indicators significantly related to winning;when they played against low-level teams,the winning determinant performance indicators included merely shot on target and cross.

football;performanceanalysis;performanceindicators;situationalvariables

1002-9826(2016)03-0104-06

10.16470/j.csst.201603016

2015-05-17；

2016-03-24

上海市科学技术委员会科研计划课题(15490503200)。

刘鸿优(1986-)，男，江西赣州人，副教授，博士，主要研究方向为运动表现分析、体育统计学，E-mail：szu.youyou@hotmail.com；彭召方(1984-)，男，贵州兴义人，讲师，硕士，主要研究方向为体育教学、运动训练、竞赛表现分析，E-mail：pengzhaofang@126.com。

1.华南师范大学 体育科学学院，广东 广州 510006；2.贵州医科大学 运动与健康学院，贵州 贵阳 550000 1.South China Normal University,Guangzhou 510006,China；2.Guizhou Medical University,Guiyang 550000,China.

G843

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