2017—2018中国女子排球联赛得分技术与非得分技术研究

摘  要：本文以2017—2018中国女子排球联赛各支球队共记148场比赛为研究对象，采用Logistic回归分析进行建模，旨在理解哪些指标能最显著地预测比赛胜负，其回归模型为：Y=-2.439+0.066×扣球得分+0.141×发球总数-0.178×接发球总数。结果如下：在得分项技术方面，扣球得分，发球次数两个自变量与比赛获胜有显著关联，这两个变量可以有效预测与解释比赛获胜，在非得分项技术方面，接发球次数与比赛失败有显著关联。在2017—2018赛季中国女子排球联赛中，超强的扣球进攻是主导比赛的制胜因子。

关键词：得分技术;非得分技术;logistic回归

中图分类号：G842        文献标识码 ：A      文章编号：1002-7475（2019）03-106-02

探究比赛的制胜规律是竞技体育研究的核心[1]。体育竞赛中产生的各种信息，都客观地从一定程度上反映出某运动项目的特征和规律[2]。王京京等人认为现代高水平女排比赛的核心制胜因素为稳定的发球持续压迫性、超强的扣球进攻实力以及优秀的传球组织进攻能力[3]。笔者不禁陷入思考，中国女子排球联赛的核心制胜因素是什么？这些都属于深层技术统计分析的范畴，目前还缺乏深入研究。当前以排球为主题的文献资料中多以单项技术指标、非技术指标等的比较分析为主，仅有几篇文献采用多元线形回归的方法。如果将比赛结果（胜负）设定为效标变量，则为典型的二分类变量。根据中国排球协会所统计的数据，将所有技术指标分为得分项（扣球得分，扣球总数，拦网得分，拦网总数，发球得分，发球次数，对方失误得分）和非得分项（防守到位，防守次数，二传到位，二传次数，接发球到位，接发球次数），共计13项指标（总得分除外）。这些都属于测量变量，当因变量为二分类变量且自变量为测量变型变量和虚拟变量时，不能采用多元回归，而应该采用Logistic 回归[4]。本文首次将Logistic回归模型运用于排球比赛胜负预测分析中，对各项技术指标的进行预测型的统计分析。通过分析深层的技术统计数据，能够更加客观、准确地把握中国女子排球职业联赛的制胜规律和获胜要素。

1研究对象与方法

1.1数据收集：收集2017—2018中国女子排球联赛共记148场比赛数据，数据从中国排球协会官方网站数据库（http：//www.volleychina.org/score/w/）獲取。

1.2数据分析：运用Spss21.0统计软件进行数据处理，在进行建立制胜模型时，以比赛胜负为效标变量，以扣球得分，扣球总数，发球得分，发球总数，拦网得分，拦网总数，对方失误得分，防守到位次数，防守总次数，接发球到位次数，接发球总次数，二传到位次数，二传总次数为预测变量，采用（向前：条件法）将预测变量投入模型中，挑选只对依变量有显著预测力的自变量，其余对依变量影响未达显著水平的自变量会被排除在回归模型之外。

表1为自变量与依变量间的关联强度检验结果，但Logistic回归分析中的关联强度旨在说明回归模型中的自变量与依变量关系的强度，无法说明依变量的变异量可以被自变量解释的百分比[5]。“考克斯-斯奈尔 R 方”与“内戈尔科 R 方”值分别为0.579，0.772，表示所投入的13个变量与比赛结果变量间有中强度的关联。

表2再从个别参数的显著性指标来看，扣球得分，发球总数两个自变量的瓦尔德指标值分别为7.243，30.669，均达0.05显著水平，表示扣球得分，发球总数两个自变量对于比赛胜负组别间有显著关联，这两个变量可以有效预测与解释比赛胜负的结局。两个自变量的胜算比值分别是1.069，1.152，表示某球队在扣球得分上每增加一分，比赛“胜利比失败的胜算”的概率就增加      0.069（6.9%），某球队每增加一次发球次数，比赛“胜利比失败的胜算”的概率就增加0.152（15.2%）。接发球亦即如此。回归方程式可以表示为：Y=-2.439+0.066×扣球得分+0.141×发球总数-0.178×接发球总数。可以从表2看到，13个自变量最后进入模型的仅有三个变量，扣球得分和发球次数自变量的回归系数均为正数，取其相对应的指数值后数值均大于1，表示预测变量的值越高，比赛获得胜利比失败的胜算也越大;相对的，接发球预测变量的回归系数为负数，比赛获得胜利比失败的胜算会越小。

2讨论

从上述的回归方程式中可以看到，在2017—2018赛季中国女子排球职业联赛中，扣球得分和发球次数对比赛胜负有显著影响，诚如我们可以看到在上述的回归方程模型中，扣球成为最有预测力的影响因子，某支球队在扣球得分上每增加一分，比赛“胜利比失败的胜算”的概率就增加0.069（6.9%），换句话说就是，扣球直接得分的情况下每增加一分，球队在比赛中获胜的概率是失败概率的1.069倍。这无疑是一支球队在比赛中最应该注意的地方，学者郭希涛认为排球比赛要想取胜，就要多得分、少失分，而得分中最主要的手段是扣球进攻，它占了全部得分手段中的65%左右[6]。同样，学者靳小雨认为“发球是排球比赛“攻防链”系统的主导环节，已经成为决定比赛胜负的一个最重要的因素”[7]，这也与本文所得结论完美结合。笔者认为发球是攻防环节的起点，也是一个得分结局的终点，一个球队有更多的发球次数意味着一次攻防结局的获胜（得分），对比赛拥有更多的主导权。

3 结论

在得分项技术方面，扣球得分，发球次数两个自变量与比赛获胜有显著关联，这两个变量可以有效预测与解释比赛胜负组别。在非得分项技术方面，接发球次数与比赛失败有显著关联。在2017—2018赛季中国女子排球联赛中，超强的扣球进攻时主导比赛的制胜因子。

参考文献：

[1]王京京，林忠超.里约奥运周期高水平女排比赛的制胜技术指标分析[J].四川体育科学，2017，36（02）：62-67.

[2]春潮，唐永泉.世界女排强队比赛得分结构与球队成绩排名的相关性分析[J].西安体育学院学报，2012，29（02）：240-243.

[3]朱征宇，顾伟农，付强.九运会女子排球决赛胜负队得失分规律的分析[J].中国体育科技，2002（10）：39-41.

[4]郭志刚.社会科学分析方法：spss软件应用[M].北京：中国人民大学出版社.2012：5.

[5]吴明隆.问卷统计分析实务：SPSS操作与应用[M].重庆：重庆大学出版社.2010：5.

[6]靳小雨.“攻防链”理论解读发球在竞技排球比赛中的作用[J].西安体育学院学报，2010，27（01）：101-103.

[7]郭希涛，任伟.第28届奥运会中外女排扣球进攻技战术统计与分析[J].成都体育学院学报，2005（03）：59-62.

作者简介：

陶飞（1993.6—），男，重庆梁平，硕士研究生，重庆市北碚区西南大学，体育教育训练学。