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基于因子分析对篮球后卫“核心竞争力”探析
——以NBA 2015~16赛季为例

2017-10-17胡安义

关键词:犯规后卫助攻

胡安义

(湖北师范大学 体育学院,湖北 黄石 435002)

基于因子分析对篮球后卫“核心竞争力”探析
——以NBA 2015~16赛季为例

胡安义

(湖北师范大学 体育学院,湖北 黄石 435002)

运用文献资料、观察分析、数理统计等研究方法,以NBA2015~16赛季常规赛后卫为研究对象,通过因子分析探讨后卫“核心竞争力”评价指标,并建立模型对后卫攻防指标效率贡献进行比较。结果表明:在对篮球后卫队员综合评价中,能够合理反映后卫“核心竞争力”指标包括:助攻、犯规、抢断、罚球命中率、3分命中率、得分、失误和上场时间;后卫“核心竞争力”共析出3个公共因子,分别为攻击因子、得分因子和时间因子;依据“核心竞争力”评价模型将后卫分可细为四类。通过对篮球后卫核心竞争力指标研究,建立“核心竞争力”评价模型,以期为我国男子篮球后卫的训练和培养提供参考。

核心竞争力;后卫;因子分析

0 前言

核心竞争力又叫“核心(竞争)能力”、“核心竞争优势”,是一个企业(人才,国家或者参与竞争的个体)能够长期获得竞争优势的能力。是其所特有的、能够经得起时间考验的、具有延展性,并且是竞争对手难以模仿的技术或能力。核心竞争力对创造公司最终产品和服务的顾客价值贡献巨大,它的贡献在于实现顾客最为关注的、核心的、根本的利益,而不仅仅是一些普通的、短期的好处[1]。在球队中每位球星都有自己的核心竞争力,这些核心竞争力是评价球员身价的重要指标,是难以被对手所复制和模仿。在NBA中,后卫是一支队伍进攻和防守的指挥者,根据主要作用和任务一般分为组织型和得分(进攻)型后卫,但不管什么类型后卫,自身都有其核心竞争能力。作为后卫中杰出代表,篮球巨星迈克尔乔丹说过:“一名伟大的球星最突出能力就是让周围的队友变得更好”。通过对后卫各项技术指标进行分析,找出能够较好体现后卫核心竞争力指标,在比赛时,通过指标也能够反映出后卫更适合胜任的工作,对后卫进行分类,使不同类型后卫找到适合自己的球队,球队找出最适合本队所需要后卫类型,能够优化球队整体攻防能力。

1 研究对象与方法

1.1研究对象

以2015~16赛季NBA各球队后卫为研究对象,从研究对象中按照条件选取部分后卫组成样本进行分析研究。

1.2研究方法

1.2.1 文献资料法 在中国知网电子文献期刊上,对研究对象“后卫”分为“核心后卫”或“组织后卫”进行资料收集、并以“竞技能力”为关键词也进行相关检索,查阅了国内外出版的一些相关著作和对NBA研究的纸质文献资料等。

1.2.2 视频观察分析法 通过对NBA 2015~16赛季视频观看,对后卫相关技战术表现形成直接认知。

1.2.3 数理统计法 利用SPSS19因子分析对2015~16赛季NBA比赛数据进行统计分析。

2 研究结果与分析

2.1研究对象和评价指标选取

首先是研究对象的选取,在NBA中国官方网站联盟数据排名网页查找数据,在输入条件“全部经验、后卫、2015~16赛季、常规赛、合格球员(指该球员在球队已进行的比赛中出场次数达到85%以上)、均场、全联盟+指标”查找各项排名前30的球员,并依据事先设定的16项指标最终选取17名后卫组成研究对象(表1)。

表1 2015~2016赛季NBA后卫数据表[3]

对后卫球员技术数据统计分析,先选取常用的各项指标,做到全面准确地反映每一个球员技术,对不同球员加以区分,综合反映一个球员技术水平,因此从“场数、先发、均场篮板、均场助攻、上场时间、效率、2分命中率、3分命中率、罚球命中率、前场篮板、后场篮板、抢断、封盖、失误、犯规和均分”等方面选取了能够反映个人球技水平的16项指标,分别为:X1—场数、X2—先发、X3—均场篮板(个)、X4—均场助攻(次)、X5—均场上场时间(分)、X6—效率、X7—命中率 、X8—三分命中率、X9—罚球命中率、X10—进攻篮板(个)、X11—防守篮板(个)、X12―均场抢断、X13―均场盖帽、X14―失误、X15―犯规、X16―均场得分[2]。对研究对象赛季原始数据进行收集与整理,整理结果见表1。

2.2因子分析法筛选后卫“核心竞争力”指标

因子分析是一种数据简化的技术,是用少数几个因子反映原资料大部分信息的统计学方法。它将具有相关性的多个原始变量通过空间线性变换为较少的几个抽象的综合指标的一种方法。得到新的综合指标称为公因子,这些主成分不仅保留了原始指标的绝大多数信息,并且彼此不相关。利用因子得分计算出每个评价对象的综合得分,并以此作为综合评价的依据[4]。

2.2.1 各项指标均值比较

对所选择的16个指标进行均值和标准差的统计,结果见表2所示。标准差除先发指标(X2)较大外,标准差显示各指标数据比较集中,差距较小。这是由于在选择球员时,为了能够更好地甄别后卫的“核心竞争力”,设置的条件是为了尽可能地剔除差别大的球员。

表2 后卫各项统计指标均值

2.2.2 后卫各项攻防指标因子提取结果分析

表3 因子提取结果(解释的总方差)

对后卫各项指标进行因子分析,分析结果见表3。从表3中可以看出,共提取了5个公共因子,贡献率分别为33.016%、16.846%、14.426%、9.371%、7.782%。旋转后5个因子分别占22.983% 、15.444%、15.405%、14.379%、13.320%。可以解释的方差比例达到81.530%,说明被提取的这5个因子包含了所有统计指标承载信息的81.530%,表示这些因子上基本能够反映篮球后卫球员的整体水平。

表4 KMO和Bartlett检验

但是利用巴特利特球度检验和KMO检验法对数据的合适性进行检验(见表4)。虽然巴特利特球度检验的显著性系数为0.000,小于设定的显著性水平,可以拒绝原假设,代表母群体的相关矩阵间存在明显的线性关系,适合进行因子分析。但是样本的KMO值为0.212,远小于能够进行分子分析的要求0.5,表示不适合进行因子分析。通过以巴特利特球度检验和KMO检验表明,此次抽样的指标数据不能完全符合因子分析的前提条件,也就是说不是能够用所有的指标来对后卫的能力进行评估,只有那些能够合理反映后卫指标的数据才能体现后卫的“核心竞争力”,因此对指标的选取可以做进一步分析考察。

基于前次选取指标经过检测KMO值达不到要求,于是对评价指标重新进行调整,结合后卫在比赛中的作用和主要任务,删除那些相关性较小的指标,多次检验后,最终选取了部分指标:助攻、罚球命中率、抢断、得分、上场时间、失误、犯规、三分命中率进行分析,经过巴特利特球度检验和KMO检验法对数据的合适性进行检验(见表5)。样本的KMO值为0.502,大于0.5,表示比较适合进行因子分析。此外巴特利特球度检验的显著性系数为0.010,小于设定的显著性水平,可以拒绝原假设,代表此群体的相关矩阵间存在明显的线性关系,观测值数据符合因子分析的前提条件,适合进行因子分析,可以做进一步的分析考察[5]。

表5 KMO 和 Bartlett 检验

表6 因子提取结果(解释的总方差)

从因子分析提取结果看,前三个主成份对应的方差累积达到73.674%,表示选取的三个主要成份对应的λ都大于1,基本能够反映所需信息量,虽然不能完整概括。

2.2.3 因子得分系数矩阵及因子分析结果

根据前3个因子的特征值,在SPSS软件因子分析中采用方差极大法,对初始因子载荷矩阵进行正交旋转变化,生成因子得分系数矩阵(表7),在因子得分系数矩阵中根据较高因子负载的变量进行排序分类后对因子命名,从而确立了因子分析表(表8)。

表7因子得分系数矩阵

因子1因子2因子3助攻(X4)0.868-0.3320.064犯规(X15)0.8040.169-0.064抢断(X12)0.760-0.0360.107失误(X14)0.598-0.2000.544罚球命中率(X9)-0.2720.877-0.137三分命中率(X8)0.4150.5870.243上场时间(X5)0.0640.0380.897得分(X16)-0.1040.6290.639

表8各因子分析

f1f2f3变量助攻罚球命中率上场时间犯规3分命中率抢断得分失误命名攻击因子得分因子时间因子

f1——攻击因子:包括助攻、犯规和抢断三个指标,而失误由于是由于对方的防守攻击而产生的,因此不列入当中。助攻、犯规和抢断三个因子得分分别为0.868、0.804、0.760。旋转后因子贡献率为32.469%。除失误外,助攻、犯规、抢断属同一个主成分因子,三者之间相关程度较高,为同一类技术评价指标。

f2——得分因子:包括罚球命中率、3分命中率和得分三个指标。因子得分分别为0.877、0.587、0.629,旋转后因子贡献率为21.135%。

f3——时间因子:指上场时间一个指标。因子得分为0.897,旋转后因子贡献率为20.070%。

2.3基于后卫核心指标数据建立“核心竞争力”评价模型

因子分析的主要目的是浓缩数据,通过对诸多变量的相关性研究,来表示原来变量的主要信息。对于多指标问,以后卫各项指标为例,X=(X1,X2,. ……X16),各项指标的意义是不同的,按照表7因子得分系数矩阵(旋转后)得到如下模型:

F1=0.868×X4+0.804×X15+0.76×X12+0.598×X14+(-0.272)×X9+0.415×X8+0.064×X5+(-0.104×X16

F2=(-0.332)×X4+0.169×X15+(-0.036)×X12+(-0.200)×X14+0.877×X9+0.587×X8+0.038×X5+0.629×X16

F3=0.064×X4+(-0.064)×X15+0.107×X12+0.544×X14+(-0.137)×X9+0.243×X8+0.897×X5+0.639×X16

为了给每位后卫球员进行排序,必须引入“综合得分”作为评价的载体,依据F=F1+F2+F3,计算出每位后卫球员的得分排名见表9。

表9 后卫核心指标得分、排名和球队常规赛排名

从表9可以看出,后卫的成绩和排名与球队成绩基本呈正相关,在常规赛结束后按照成绩东西部分别进行排名,根据因子分析,可以将后卫分为四类,第一类全面型后卫,攻击能力和得分能力均突出,像哈登、库里、洛瑞和保罗,个人排名与球队排名高度正相关;第二类为攻击能力相对突出,得分能力稍不足的,个人排名与球队基本正相关,例如威斯布鲁克、沃尔、隆多和卢比奥;第三类为得分能力突出,攻击能力不足,像利拉德、德罗赞、托马斯;第四类是纯组织后卫,球队首发后卫,有充足上场时间,但攻击能力和得分能力稍欠缺,像韦德、巴图姆、巴特勒。从球队的需求和球员的性价比角度,对后卫分类是为了更好地挑选球员,不同的球队在不同时机需要不同的后卫来组织和协调整个球队的进攻。

3 研究结论

3.1 在对篮球后卫队员的综合评价中,不能用所有的指标来对后卫的能力进行评估,只有那些能够合理反映后卫能力指标才能体现后卫的“核心竞争力”,通过因子分析符合条件的指标包括:助攻、犯规、抢断、罚球命中率、3分命中率、得分、失误和上场时间。

3.2 后卫“核心竞争力”共析出3个公共因子,分别为攻击因子、得分因子和时间因子。

3.3 为了更好体现后卫在比赛中的作用和能力,依据“核心竞争力”评价模型将后卫可细分为四类:第一类全面型后卫,攻击能力和得分能力均突出型后卫,第二类为攻击型后卫,攻击能力相对突出,得分能力稍不足的后卫;第三类为得分型后卫,得分能力突出,攻击能力不足;第四类是纯组织后卫,球队首发后卫,有充足上场时间,但攻击能力和得分能力稍欠缺。

[1]核心竞争力_百度百科[EB/OL]. http://baike.baidu.com/.2017~03~02.

[2]王 涛.仁川亚运会中国男篮核心竞争力分析[J]体育世界(学术),2015,4(742)7~8.

[3]NBA数据库_新浪[EB/OL]. http://nba.sports.sina.com.cn/playerstats.php dpc=1,2017~03~05.

[4]洪 楠.spss for windows统计分析教程[M].北京:电子工业出版社,2000.

Abstract: This Paper focus on Core competence analysis in NBA during 2015-16 season and carries on the research by the way of literature analysis, observation analytic method, mathematical method of average and so forth. to the basketball guard, the index of offensive and defensive efficiency were compared using the factor analysis and establish the model of core defender contribution. Results show that: (1) in the comprehensive evaluation of basketball guards, the "core competence" indicators include: assists, foul, steals, 3 point shooting, the shooting average of penalty shots, scoring, error, and playing time;(2) there are three common factors, which are the attack factor, the score factor and the time factor.(3) according to the "core competitiveness" evaluation model, the defenders be divided three categories. Research on the core competencies of basketball guards,Establishing a "core competency" evaluation model, so that hoping to offer reference to the training and cultivation of guard.

Keywords: Core competitive ability; guard; factor analysis

Baseonfactoranalysisthecorecompetenceoftheguard——For an example: the match during NBA 2015~2016 season

HU An-yi

(College of Physical Education, Hubei Normal University, Hubei Huangshi 425002)

G841

A

2096-3149(2017)03- 0010-07

10.3969/j.issn.2096-3149.2017.03.003

2017—05—20

胡安义(1972— ),男,湖北广水人,副教授、硕士,研究方向为篮球教学与训练,学校体育.

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