广州市中学生田径运动会100米成绩分析

张君权

摘 要：通过运用文献资料法、数理统计法和逻辑分析法对2011-2020 年广州中学生田径运动会高、初中组前八名成绩进行变化和分布分析，得出以下结论：广州中学生男子100米项目的发展整体发展趋势要优于女子;而且成绩整体稳定性要优于女子;各区之间在100米项目上存在较大差异，长期发展不均衡;除个别区外，各区内的高、初中成绩发展不均衡;而且男、女子成绩发展也不均衡，多数存在较大差异。同时建议成绩落后的区要提高重视，加强对区内短跑人才的选拔和训练;各区要根据自己的情况，调整制定不同的选拔训练机制，促进田径及其他竞赛项目成绩的提高。

关键词：中学生;田径;100米;成绩分析

中图分类号：G808.2

文献标识码：A

DOI：

10.3969/j.issn.1006-1487.2021.03.012

1 研究对象2011—2020年广州市中学生田径运动会初、高中男、女子组100米前八名成绩。

2 研究方法

2.1 文献资料法根据研究需要登录广州市学校体育网，检索和查阅2010—2020年广州市中学生田径运动会成绩资料，获得相关数据。[1]

2.2  数理统计法运用Microsoft Excel对2010—2020年广州市中学生田径运动会100米项目的初、高中男、女子组前八名的成绩进行统计分析，运用SPSS软件对2010—2020年广州市中学生田径运动会100米项目的初、高中男、女子组前八名的成绩进行单因素方差分析。[2]

2.3  逻辑分析法对2010—2020年广州市中学生田径运动会100米项目的初、高中男、女子组前八名的成绩进行纵向的成绩变化分析及横向的成绩分布分析。

3 100米成绩变化分析

3.1 初中男子组100米成绩变化分析通过观察2011—2020年初中男子100米前八名成绩可以发现，历届第一、二名的成绩均达到国家二级田径运动员技术等级标准，第三、四名有一半运动员的成绩达到国家二级田径运动员技术等级标准，2017年仅有第八名没有达到国家二级田径运动员技术等级标准，2019年则全部达到国家二级田径运动员技术等级标准。近十年的初中男子100米决赛成绩共有40人达到了国家二级田径运动员技术等级标准，占比达到50%，竞赛水平较高，说明广州地区初中男子短跑发展良好。同时由图1大致可看出，历届初中男子100米前八名的平均成绩整体呈现出较大起伏的变化趋势，尤其是2017年—2020年。2018年和2020年的平均成绩明显区别于其他年份。通过单因素方差分析可知，总体方差相等，方差具有齐性，方差检验的F值为3.102，相伴概率为0.004，小于显著性水平0.05，拒绝零假设，说明10組成绩中至少有1组与其他9组有明显的区别。通过LSD法检验可知，2018年与2011年、2012年、2015年、2016年、2017年、2019年前八名成绩的相伴概率小于显著性水平，它们之间存在显著性差别，与2013年、2014年及2020年之间不存在显著性差别，而这也是平均成绩相对较低的四届。

3.2 初中组女子100米成绩变化分析通过观察2011—2020年初中女子100米前八名成绩可以发现，历届能达到国家二级田径运动员技术等级标准的运动员较少，只有一到两名，2013年、2018年和2020年甚至没有一名运动员达到国家二级田径运动员技术等级标准，由此可见广州地区初中女子短跑发展与男子短跑整体成绩存在较大差距。同时由图1可以看出，历届初中女子100米前八名的平均成绩整体起伏更为明显，发展不够稳定。通过单因素方差分析可知，总体方差相等，方差具有齐性，方差检验的F值为4.21，相伴概率为0，小于显著性水平0.05，拒绝零假设，也就是说10组成绩中至少有1组与其他9组有明显的区别。通过LSD法检验可知，各届初中女子100米成绩之间多数存在显著性差异，符合初步判断。

3.3 高中男子组100米成绩变化分析通过观察2011—2020年高中男子100米前八名成绩可以发现，所有运动员都达到了国家二级田径运动员技术等级标准，2017年和2019年的冠军刚刚达到国家一级田径运动员技术等级标准，由此可见高中组男子100米成绩相比初中男子组明显提高，而且整体成绩的稳定性要好于初中男子组（高中男子组平均成绩为11.31±0.09，初中男子组平均成绩为11.76±0.18），这种稳定性也可以通过图2看出。通过单因素方差分析可知，总体方差相等，方差具有齐性，方差检验的F值为2.355，相伴概率为0.022，小于显著性水平0.05，拒绝零假设，说明至少有1组与其他9组有明显的区别。通过LSD法检验可知，2020年的前八名成绩与2014年、2017年、2018年和2019年的前八名成绩均存在显著性差异，这也是平均成绩最低的一年。

3.4 高中女子组100米成绩变化变化分析通过观察2011—2020年高中女子100米前八名成绩可以发现，历年来达到国家二级田径运动员技术等级标准的运动员只有44名，占比56%，其中并没有一名运动员达到国家一级田径运动员技术等级标准。这种成绩表现情况和初中组一样，没有男子成绩发展得好。由图2可以看出，高中女子100米的第一名成绩从2016年开始逐年提高，但平均成绩除了2019年外，整体起伏比较平稳，稳定性略优于初中女子组（高中女子组平均成绩为13.01±0.15，初中女子组平均成绩为13.31±0.18）。通过单因素方差分析可知，总体方差相等，方差具有齐性，方差检验的F值为2.163，相伴概率为0.036，小于显著性水平0.05，拒绝零假设，说明至少有1组与其他9组有明显的区别。通过LSD法检验可知，除了2011年外，2019年的前八名成绩与其他年份的平均成绩均存在显著性差异，这也是历年来平均成绩最为优异的一年。

4 100米成绩分布分析

4.1 初中组100米成绩分布分析由图3可以看出，近十年来在初中组100米项目上获得分数最高的参赛单位是越秀区（143分），其后依次是番禺区（93分）、荔湾区（88分）、天河区（87分）、黄浦区（82分）、海珠区（80分）、白云区（60分）、萝岗区（46分）、花都区（19分）、南沙区（18分）、增城区（16分）、从化区（8分）。而在萝岗区未并入黄浦区前，2011—2014年萝岗区女子组100米总得分为28分，黄浦区仅为6分，萝岗区男子组100米总得分为18分，黄浦区仅为1分，由此可见，萝岗区并入黄浦区后极大地提高了黄浦区初中100米竞技水平，但男、女成绩差异过大。花都、从化、南沙、增城四区的初中100米成绩远远落后于其他区，其中南沙区初中女子100米总分为0分，花都为1分，增城为3分，从化区初中男子100米总分为1分。但值得注意的是花都初中男子100米的18分中有16分是近5年获得，呈现较好发展趋势。越秀区总分遥遥领先于第二名的番禺区，而且男、女子总分仅相差2分，由此可见越秀区初中组的男、女子100米的竞技水平不仅优异，而且发展很均衡。除越秀区以外的前八名中，天河区的初中男、女子组的100米成绩总分也极为相近，仅相差1分;白云区男、女子组总分相同;番禺区、荔湾区海珠区、萝岗区男、女子组总分相差9—18分不等，相差最大的是黄浦区，女子总分是男子总分的三倍多，多出44分。

4.2 高中组100米成绩分布分析由图3可以看出，近十年来在高中组100米项目上获得分数最高的参赛单位是天河区（151分）、荔湾区（110分）、番禺区（92分）、黄浦区（83分）、越秀区（71分）、萝岗区（64分）、增城区（46分）、白云区（39分）、花都区（29分）、南沙区（21分）、海珠区（18分）、从化区（8分）。获得前五名参赛单位同初中组一样，天河区、荔湾区、番禺区、越秀区和黄浦区历年来一直在100米项目上的优势地位。黄浦区的分数全部是在萝岗区并入之后取得的，在这之前一分未得，由此可见，并入了萝岗区的黄浦区不仅在初中100米项目上得到了提高，高中100米项目也得到了大幅提高。增城区的总得分相比初中组得到了一定提高，总分位列第七名，而海珠区的总得分相比初中组却大幅度降低，高中男子组近六年来仅得1分。白云区、花都区、南沙区、从化区的名次和初中组相比没有太大变化，依然位于后列。高中组100米前八名中

男、女子组总得分除了荔湾区、越秀区和增城区较为相近外，其他各区的男、女子组总得分存在10—39分的差距。尤其天河区和黄浦区，女子组比男子组得分多出近一倍。

5 结论与建议

5.1 通过以上分析可以看出，在男子100米项目上达到了国家二级田径运动员技术等级标准的运动员，远远多于女子100米项目，整体发展趋势要好于女子100米項目，而且男子100米项目成绩整体稳定性要优于女子100米项目。

5.2 广州市高、初中100米成绩长期发展不均衡，高中组的100米成绩稳定性要优于初中组100米成绩。

5.3 广州市各区之间在100米项目上存在较大差异，同样发展不均衡，天河区、荔湾区、番禺区、黄浦区、越秀区、萝岗区长期处于优势地位，其他区则长期处于劣势地位。

5.4 广州市各城区间的100米成绩、初、高中100米成绩和男、女子100米成绩长期发展不均衡且态势稳定，可见其中一定存在有迹可循的原因。相关学校体育竞赛负责人要提高重视，积极探索，根据自己城区的实际情况制定相应的教练员培训机制、运动员选拔训练机制，保有充足的竞技体育后备人才，才能从根本上促进田径及其他竞赛项目成绩的提高。

参考文献：

[1]

陈希.中学生田径运动会[DB/OL].（2019-11-13）[2021-05-18]https：//wenku.baidu.com/view/6a07011ff021dd36a32d7375a417866fb84ac095.html.

[2]覃朝玲，唐东辉.体育统计学——Excel 与 Spss 数据处理案例[M].重庆：西南师范大学出版社，2010.