中锋球员竞技表现分析——以CBA 2021-2022赛季为例

郑志强 叶垠功

（广州体育学院研究生院 广东 广州 510500）

1、研究对象与方法

1.1、研究对象

以CBA 2021-2022赛季20支球队的中锋球员为研究对象，选取了平均出场时间在10min以上，且出场次数大于10的球员，共计64名球员入选，其中包括13名外援球员和51名国内球员。

1.2、研究方法

（1）文献资料法。

根据本文研究内容的需要，以“CBA中锋球员”和“篮球中锋竞技表现”为主题在中国知网数据库检索文献进行阅读，通过访问中国CBA数据官方网站收集2021-2022赛季中锋球员比赛的17项统计数据，为本文研究提供数据支撑和理论依据。

（2）录像观察法。

通过在线直播和录像观看CBA比赛，对场上比赛情况及相关技术统计指标进行收集；并对中国CBA数据官方网站所提供的各项技术统计数据进行核实，确保本研究数据的准确性。

（3）数理统计法。

运用SPSS统计软件对原始数据进行统计处理，并采用因子分析法得出每个因子分数，从而确定每个原始指标权重来算出每名球员的综合因子得分。其中选取了17项技术统计指标包括（得分A1、前场篮板 A2、后场篮板 A3、助攻 A4、抢断 A5、盖帽 A6、失误 A7、犯规A8、三分命中次数A9、三分出手次数A10、三分命中率A11、二分命中次数A12、二分出手次数A13、二分命中率A14、罚球命中次数A15、罚球出手次数A16、罚球命中率A17）。

（4）逻辑分析法。

对CBA 2021-2022赛季中锋竞技表现的技术统计指标，进行归纳、分析和总结，最终得出相关结论。

2、研究结果与分析

2.1、因子分析检验

将64名中锋球员的17项指标进行分析，运用KMO和Bartlett对因子分析的适用性进行检验（表1）。由KMO和Bartlett检验可以得出，KMO=0.754，P＜0.01。因为KMO＞0.7符合KMO常用度量标准，所以可以对64名中锋球员的17项指标进行因子分析。

表1 KMO和巴特利特检验

2.2、因子分析提取结果

通过对64名中锋球员的17项技术统计指标，进行数据的降维，然后提取特征值＞1的因子，最终获得3个主因子以及它们累积贡献率达75.137%。即这3个主因子可以概括大部分整体的信息（见表 2）。

表2 因子总方差解释

因为没有经过旋转的载荷矩阵表，有很多因子变量的值过于接近且较高，让其代表的含义不清晰，所以为了对3个主因子有更加合理的解释，因此采用旋转后的载荷矩阵（见表3）。

根据表3对表中的3个主因子进行解释命名，并且对每个因子进行分析，从而得到中锋球员竞技表现的结构模型。

表3 中锋因子旋转载荷表

与第一主因子相关性强的指标是场均个人得分、场均前场篮板、场均后场篮板、场均助攻、场均抢断、场均盖帽、平均每场失误、场均二分命中次数、场均二分出手次数、场均罚球出手次数和场均罚球命中次数，是中锋队员进攻和防守的综合情况的反映，因此可将第一个主因子命名为“全面技能因子”。进一步观察因子中各指标的载荷值，从大到小排，排在前七位的依次是场均个人得分、场均二分出手次数、场均二分命中次数、罚球命中次数、场均罚球出手次数、场均后场篮板和场均前场篮板。这体现了中锋的得分手段是以内线进攻的两分出手、拼抢前场篮板的二次进攻和禁区里制造杀伤后站上罚球线为主，反映的是中锋球员内线的攻击性。接下来的指标依次是失误和助攻，反映了中锋的组织能力。排在最后的两个指标依次是抢断和盖帽，盖帽会对对手内线命中率产生一定影响，这反映了中锋的内线防守能力。因此，“全面技能因子”有3个组成成分,即内线攻击性、内线组织能力和内线防守能力，贡献率为49.281%。

第二主因子关系最密切的指标为三分出手次数、三分命中次数、三分命中率和二分命中率。各指标具体载荷值为分别是0.985、0.940、0.830和-0.532。其中二分命中率的载荷值为负值，则说明该因子得分高的中锋在内线的命中率比一般的中锋差，但是在外线的能力却比一般的中锋要优秀，属于投射型中锋，因此命名第二个主因子为“外线投篮因子”，贡献率达为18.522%。

第三主因子相关性最为密切的是罚球命中率和犯规，载荷值分别为-0.776和0.607。该因子数值过高的中锋球员，在防守中更愿意用身体对抗进攻球员以达到有效防守的目的，然而过大的身体对抗以及过大防守动作容易造成犯规，球员则往往会陷入犯规麻烦。而比赛的对抗激烈程度往往会影响到罚球的稳定性，所以对抗激烈程度越大，罚球命中率也会随之下降。因此命名第三个主因子为“防守对抗因子”，其献率为7.334%。

通过因子分析得出，对中锋球员的竞技表现结构模型主要有3个主因子，即“全面技能因子”贡献率为49.281%、“外线投射因子”贡献率为18.522%和“防守对抗因子”贡献率为7.334%。其中“全面技能因子”贡献率高达49.281%，应视为中锋竞技表现最重要的因子。

表4 因子命名表

2.3、中锋竞技表现综合分析

（1）确定中锋竞技表现各指标权重。

①通过因子分析提取累计特征值大于1的值，来确定前p个因子为研究中锋竞技表现的主因子

b.通过不同原始指标的因子载荷，计算出不同原始指标在主因子所占的权重，公式为(其中Ta表示原始指标A在某个成分中的权重表示原始指标A在B成分上因子载荷的绝对值，表示求所有原始指标因子载荷绝对值的和）。经过代入上述的公式计算得出17项指标的权重大小，反映了指标的重要程度（见表5）。在17项指标权重中，指标权重排在前三的为前场篮板、二分命中率、后场篮板，这说明中锋主要是通过控制篮板球以及内线命中的成功率来影响比赛。

表5 中锋球员17项指标的权重

②加权综合得分分析

根据表5中的权重和中锋球员的17项原始指标数据,计算出中锋球员竞技表现的综合得分（表6），其数学模型如下：

根据表6的中锋球员综合得分表可以得出，综合得分排在前五名的国内中锋仅有两位。甚至综合得分范围扩大到前十名，国内中锋也仅仅只有4名球员，分别是排第三的葛昭宝、第五名的易建联、第八名的王哲林和第十名的付豪。而排在第一位的是外援摩尔特里，综合得分为 13.84，遥遥领先于所有国内中锋球员的综合得分。中锋球员的综合得分是球员竞技能力的集中体现，比较客观地反映了中锋球员竞技表现水平的高低。根据64名中锋球员综合得分排名可以得出，国内中锋整体的竞技表现水平都较外援中锋要低。这可能是因为相对于外援中锋来说，国内中锋球员在身体层面上，不能很好地适应联赛中长时间的高强度对抗，而在技术层面上，技术的细腻程度不够。尤其在防守队员凶狠贴身的紧逼防守和激烈的对抗下，容易出现技术动作的变形，不能很好地完成技术动作。在国内的中锋球员中排第一位是山西队队长葛昭宝，综合得分为12.38。并且在国内中锋的多项指标排名中，都排列前茅，分别是得分第四位、前场篮板第三位 、助攻第二位、抢断第二位、二分命中次数第四位、罚球命中次数第四位、罚球命中率第三位。同时葛昭宝本赛季进步明显，生涯第一次进入了CBA全明星的名单，在2021-2022赛季CBA常规赛的赛场上，展现出具有统治性的攻防表现并且帮助山西队重返季后赛，是山西队打进季后赛的头号功臣。国内中锋排名紧接其后的是已经步入职业生涯末期的易建联和正处于巅峰时期的王哲林，还有很多年轻的本土中锋有较大的提升空间（如，张明池、余嘉豪等人），年轻本土中锋需要认清自身与优秀中锋的差距，争取早日挤入排名前列。

表6 中锋球员综合得分表

综合得分是建立在17项技术统计指标的基础上，来对中锋球员的竞技表现水平进行评价，通过综合得分的排名能大致得出中锋球员个人竞技表现的排名。

3、结论与建议

3.1、结论

（1）通过因子分析得出，对中锋球员的竞技表现结构模型主要有3个主因子，即“全面技能因子”贡献率为49.281%、“外线投射因子”贡献率为18.522%、“防守对抗因子”贡献率为7.334%。其中“全面技能因子”贡献率高达49.281%，应视为中锋竞技表现最重要的因子；

（2）在17项指标中，指标权重排在前三的为前场篮板、二分命中率、后场篮板，这说明中锋主要是通过控制篮板球以及内线命中的成功率影响比赛。在综合得分上，国内中锋与外援中锋存在差距。综合得分排在前十名的国内中锋仅有葛昭宝、易建联、王哲林和付豪，说明国内本土中锋的竞技表现还有很大的提升空间。

3.2、建议

（1）通过对比本土中锋与外援中锋的因子分析模型，建议外援中锋和本土中锋都应该掌握稳定的三分投射能力，向着空间型中锋发展，从而丰富球队的战术体系；

（2）外援中锋应该在维持其他方面优势下，重点发展三分球的稳定性。本土中锋球员需要以高大身材、灵活多变性为依托，不断强化中锋的体能储备，重点解决在长时间高强度对抗下技术稳定性的问题，亟需提高内线投篮稳定性、增强内线卡位争抢篮板球的技术以及保持和强化三分投篮准的优势，从而全面提高中锋球员的竞技表现。