CBA联赛近三年参赛球队成绩与其外援技术发挥的典型相关分析

罗艳春

(湖南商学院体育教研部，湖南长沙 410205)

CBA联赛近三年参赛球队成绩与其外援技术发挥的典型相关分析

罗艳春

(湖南商学院体育教研部，湖南长沙 410205)

运用文献资料、数理统计、多元线性回归分析、典型相关分析等方法，对2007至2010年三届CBA联赛各届球队与外援的技术统计指标进行量化，研究其相关性，并得到各自的第一典型变量。研究表明:外援的各项技术指标与所在球队成绩指标的第一典型相关系数达到0.025的显著水平;反映外援技术特征的典型变量主要由出场次数决定;反映球队成绩特征的典型变量主要由胜率决定，出场次数和胜率是正相关的。

CBA;外援;技术指标;典型相关

CBA联赛是备受全国人民关注的体育赛事之一，不仅仅是实力的比拼，更是技术和战术的较量。在篮球比赛中，外援所起的作用不可忽视，一个球队的外援技术的好坏虽不能对比赛起决定性因素，但也是影响比赛结果的重要因素之一［1］。从各场比赛中看出球队外援在各项技术指标上都是占有一定的优势，外援对所在球队的最终比赛成绩也有着重要的影响［2］。因而对各个球队中外援的各项技术指标与比赛最终战绩的相关性分析也就势在必行。笔者从外援的各项技术指标如投篮、3分球、罚球、进攻篮板、助攻、抢断、得分、出场(该外援在当赛季的上场次数)与各个球队的最终比赛排名、球队胜率和每场得分情况进行相关性分析和研究。采用典型相关分析的方法，将各球队外援各项技术指标当作一组变量，再将各球队的最终比赛排名、胜率和得分当作另一组变量进行典型性相关分析，从而将外援的技术指标对球队最终成绩是否相关以及相关程度进行量化研究。通过外援各项技术指标对比赛最终各方面成绩的相关性研究和分析，以便制定更好的战略战术，使得球队发挥出最好的水平。对2007－2008赛季、2008－2009赛季和2009－2010赛季每个球队及外援的技术指标进行数据统计和典型相关分析。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

CBA联赛2007－2008赛季、2008－2009赛季和2009－2010赛季的外援以及该外援所在球队，以外援参加的所有场次比赛的技术统计资料为研究依据。其中2007－2008赛季统计了7名外援的技术指标与各自所在球队的战绩情况，2008－2009赛季统计了10名外援的技术指标与各自所在球队的战绩情况，2009－2010赛季统计了17名外援的技术指标与各自所在球队的战绩情况(略去了外援的名字，仅以所在球队表示)。数据来源:新浪网(体育)CBA联赛比赛［3］数据统计。

1.2 研究方法

(1)文献资料法。本文通过查询相关资料和CBA官方网站的数据，对相关资料进行重点阅读和分析并进行整理和综合，全面掌握和了解本次研究的结果并做出了一定的总结［4］;(2)数理统计法。通过查询和整理2007－2008赛季直至2009－2010赛季CBA篮球赛拥有外援的参赛球队的数据，将各球队外援的各项技术指标与球队最终比赛排名、胜率和得分的关系统计出来，做成表格，并一一做了详细的分析总结;(3)多元线性回归分析。该方法以相关性原理为基础，分析多个自变量(例如投篮、3分球、罚球、进攻篮板、助攻、抢断、得分、出场)与球队的“排名”、“胜率”、“每场得分”之间的相关性;(4)典型相关分析。将两组变量的相关关系进行量化并做出分析和总结。典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法。它能够揭示出两组变量之间的内在联系。典型相关分析的目的是识别并量化两组变量之间的联系，将两组变量相关关系的分析转化为一组变量的线性组合与另一组变量线性组合之间的相关关系分析。被选出的线性阻隔配对成为典型变量，它们的相关系数称为典型相关系数。典型相关系数度量了这两组变量之间联系的强度。

2 结果分析与讨论

表1 2007－2008赛季CBA联赛外援与所在球队技术统计指标表

表2 2007－2008赛季CBA联赛外援与所在球队技术统计指标相关系数表

2.1 数据分析

CBA联赛2007－2008赛季、2008－2009赛季、2009－2010赛季外援的技术指标与所在球队的战绩统计分别如表1、表3、表5所示［3］。利用多元线性回归法分析各赛季外援的技术指标与所在球队的战绩的相关性。

2.1.1 2007－2008赛季外援技术指标与所在球队战绩的相关性分析 通过观察表1，并进一步对外援各项技术指标与球队的排名、胜率和每场得分的相关性进行研究。通过对表2进行分析，观察2007－2008赛季外援的各项技术指标与所在球队战绩的相关性，得到如下结论(分横向与纵向比较):(1)与“球队排名”相关性最高的是外援的“助攻”，相关性系数为0.55，其次为外援的“得分”、“抢断”、“进攻篮板”、“罚球”，相关性系数分别为0.48、0.42、－0.40、0.31;外援的“投篮”、“3分球”、“出场”与“球队排名”的相关性都很小，均小于0.1。(2)与球队“胜率”相关程度比较高的是外援的“助攻”、“进攻篮板”、“抢断”、“得分”，相关系数分别为 －0.56、0.44、－0.44、－0.43;与球队“胜率”相关程度最小的是“3分球”，相关系数为0.04。(3)与球队“每场得分”相关程度最高的是外援的“出场”，相关系数为0.71;其次为“3分球”，相关系数为0.69;排在第三、第四位的是外援的“得分”、“罚球”，相关系数分别为0.47、0.42;最小的是“进攻篮板”，相关系数为0.07。(4)纵向来看，外援的“投篮”与球队战绩的“排名”、“胜率”以及“每场得分”相关性程度不大，从表1中可以看出这些外援的“投篮”指标均在0.5－0.65之间，技术稳定，差别不大;对于外援“3分球”以及“出场”来说，与“每场得分”的相关程度最大，为0.69，从表1中也可以看出，外援“3分球”越好的球队“每场得分”也越高;外援的“罚球”、“得分”与球队的“排名”、“胜率”以及“每场得分”的相关程度(绝对值)相差不大;外援“进攻篮板”、“助攻”、“抢断”与球队“排名”、“胜率”相关程度比较大，与球队“每场得分”相关程度相对较小。

2.1.2 2008－2009赛季外援技术指标与所在球队战绩的相关性分析 通过观察表3，并进一步对外援各项技术指标与球队的排名、胜率和每场得分的相关性进行研究。通过对表4进行分析，观察2008－2009赛季外援的各项技术指标与所在球队战绩的相关性，得到如下结论(分横向与纵向比较):(1)与球队“排名”相关性最高的是外援的“得分”，相关性系数为0.58，其次为外援的“出场”、“投篮”、“进攻篮板”、“罚球”，相关性系数分别为 －0.57、－0.46、－0.31、－0.31;外援的“3分球”、“助攻”、“抢断”与球队“排名”的相关性都很小，均小于0.1。(2)与球队“胜率”相关程度比较高的是外援的“出场”、“得分”，相关系数分别为0.63、－0.48;与球队“胜率”相关程度最小的是“进攻篮板”，相关系数为0.03;外援的“投篮”、“罚球”、“助攻”、“抢断”与球队“胜率”的相关程度相差不大，绝对值均在0.2上下。(3)与球队“每场得分”相关程度最高的是外援的“罚球”，相关系数为－0.57;其次为“投篮”，相关系数为0.52;排在第三、第四位、第五位的是外援的“进攻篮板”、“得分”、“助攻”，相关系数分别为0.51、－0.51、－0.49;最小的是“3分球”，相关系数为 －0.04。(4)纵向来看，外援的“投篮”与“进攻篮板”与球队的“排名”、“胜率”、“每场得分”相关程度非常相似，都与“排名”有比较大的负相关，与“每场得分”比较大的正相关;外援的“3分球”与球队的“排名”、“胜率”、“每场得分”相关程度都比较小;对于外援的“罚球”和“助攻”来说，相关程度最大的都是球队的“每场得分”;外援的“抢断”对球队的“胜率”、“每场得分”相关程度相当;外援的“得分”与球队的“排名”、“胜率”、“每场得分”的相关程度差不多，相关系数的绝对值均在0.5上下;外援的“出场”与球队的“胜率”相关程度最高，相关系数为0.63。

表3 2008－2009赛季CBA联赛外援与所在球队技术统计指标表

表4 2008－2009赛季CBA联赛外援与所在球队技术统计指标相关系数表

2.1.3 2009－2010赛季外援技术指标与所在球队战绩的相关性分析 通过观察表5，并进一步对外援各项技术指标与球队的排名、胜率和每场得分的相关性进行研究。运用SPSS软件进行相关性计算，计算得出的相关性系数如表6。

表5 2009－2010赛季CBA联赛外援与所在球队技术统计指标表

表6 2009－2010赛季CBA联赛外援与所在球队技术统计指标相关系数表

通过对表6进行分析，观察2009－2010赛季外援的各项技术指标与所在球队战绩的相关性，得到如下结论(分横向与纵向比较):(1)与球队“排名”相关程度最高的是外援的“出场”，相关系数为－0.59;其次为“3分球”相关系数为0.41;“罚球”与“助攻”与球队“排名”的相关程度相同，相关系数为0.36;最后三位是“投篮”、“抢断”、“得分”。(2)与球队“胜率”相关程度最大的也是外援的“出场”，相关系数为0.5;最小的是“得分”与“抢断”，相关系数分别为－0.17、－0.16。(3)与球队“每场得分”相关程度最高的是外援的“得分”，相关系数为 －0.36;其次为“抢断”、“3分球”、“助攻”、“罚球”、“出场”，相关系数分别为 －0.31、－0.29、－0.27、－0.25、0.22;最小的是“进攻篮板”与“投篮”，相关系数分别为0.15、0.09。(4)纵向来看，外援的“投篮”与球队的“胜率”相关程度虽然不是很高，但是还是略高于球队的“排名”和“每场得分”;总体来说“3分球”、“罚球”、“进攻篮板”、“助攻”对于球队“排名”、“胜率”、“每场得分”的相关程度的大小差不多，都是与球队“排名”、“胜率”的相关程度大于“每场得分”，只是“进攻篮板”的正负相关性与“3分球”、“罚球”、“助攻”恰恰相反;外援的“抢断”、“得分”与球队“排名”、“胜率”、“每场得分”的相关程度情况相似，与“每场得分”呈现相对较大的负相关性，与“排名”呈现比较小的正相关性。

2.2 利用SPSS进行典型性分析［2］

将2007－2008赛季、2008－2009赛季和2009－2010赛季这三个赛季中各个球队外援的各项技术指标当作一组变量，将外援所在球队在相应赛季的排名、胜率和每场得分当作另一组变量。其中第一组是外援技术指标变量，有投篮(x1)、3 分球(x2)、罚球(x3)、进攻篮板(x4)助攻(x5)、抢断(x6)、得分(x7)、出场(x8)，第二组是球队常规赛成绩变量，有排名(y1)、胜率(y2)和每场得分(y3)。利用SPSS 17.0对数据进行典型相关分析如下:(1)典型相关系数和典型相关的显著性检验。从表7中可以看出三对典型变量中，第一对的典型相关系数达到0.721，属于强相关;第二对、第三对典型变量的相关则相对第一对较弱，但仍较强。这一点在表8可以清楚地看到。表8中从左至右分别为Wilks的λ统计量、卡方统计量、自由度和伴随概率。可以在该表中看出，在0.05的显著性水平下，所以三对典型变量中只有第一对典型相关是显著的。其余两对相关性均不显著。而又χ20.025(24)=39.364＜40.171，故在0.025的显著水平下第一对典型变量仍然是显著相关的。(2)典型变量的系数。由于两组变量的数据单位是不统一的，故需要对数据进行标准化，所以需要观察典型变量的标准化系数来分析两组变量的相关关系(表9)。

表7 典型相关系数表

表8 典型相关系数的显著性检验表

其结果表明代表外援技术特征的第一典型变量V1为:

由于x8(出场次数)的系数0.847绝对值最大，故反应外援技术特征的典型变量主要由出场决定。这说明保证外援的出场次数会积极地影响其发挥水平。

同时表10表明球队成绩特征的第一典型变量U1为

由于y2(胜率)的系数0.807绝对值最大，故反应球队成绩特征的典型变量主要由胜率决定。

同时，由于两个典型变量中出场次数与胜率的典型标准化系数是同号的，这反映了出场次数和胜率的正相关性，即出场次数越多则胜率越高，显然与客观事实相符。V1和U1这一对包含了外援和球队相关性主要信息的典型变量表明外援的技术统计特征与球队常规赛成绩特征有着很强的相关性。

表9 反映外援技术典型变量的典型标准化系数表

表10 反映球队成绩典型变量的典型标准化系数表

3 结论与建议

1)多元线性回归分析方法的特殊性主要表现在在不同时间不同情况下，各指标影响因素的相关程度是不同的，它只能代表此时此景下的相关性，不能预测以后的赛季(例如2010－2011赛季、2011－2012赛季)。这种特殊性在本文中得到了很好的体现。对比2007－2008赛季、2008－2009赛季、2009－2010赛季三个赛季外援的各项技术指标与球队排名、胜率、每场得分的相关性情况，可以发现外援的投篮、3分球、罚球、进攻篮板、助攻、抢断、得分、出场8项技术指标与球队的排名、胜率、每场得分之间的相关性，每个赛季来说差别还是非常大的，例如外援的“3分球”与球队“排名”之间的相关系数在2007－2008赛季、2008－2009赛季、2009－2010赛季分别为0.09、0.07、0.41。当然也有变化不大的，例如外援的“罚球”与球队“排名”之间的相关系数在2007－2008赛季、2008－2009赛季、2009 －2010 赛季分别为0.31、0.31、0.36。

2)从外援各项技术指标与所在球队的排名、胜率和每场得分的相关性分析以及典型相关分析可以得出，其中出场次数与排名、胜率和每场得分的相关性较大。出场次数与比赛排名和球队胜率的相关性最大，与球队每场得分的相关性不是很大，但也不容忽视。外援出场次数越多，球队排名也越高，胜率也越大。虽然不能排除特殊情况的发生，但这个结果在一般情况下是成立的。这就要求各个球队应该增加外援出场次数，以使得球队在比赛中以较高的胜率增加球队的胜算，来拿到更高的排名。

3)篮球比赛中最终比赛结果受多方面因素的影响，当然球队的各项技术指标占有非常重要的地位。外援的技术指标虽然与比赛排名、胜率和得分有着一定的相关性，教练员应该抓紧对外援技术的训练和提高，但是球队是个整体，少数人并不能代表整个球队的实力，所以也不能忽略其他球员的训练和培养。而且篮球比赛是个靠整体合作的体育项目。只有球员之间合作默契，共同努力，共同进步，才能真正打好每一场比赛。

［1］CBA 新浪网——数据排行榜［EB/OL］.http://sports.sina.com.cn/cba.

［2］朱建平.应用多元统计分析［M］.北京:科学出版社，2006:149－167.

［3］王海军，王艳梅.浅析外援对CBA联赛的作用及影响［J］.体育世界，2010(12):36 －38.

［4］李海燕，周亚辉.CBA外援的浅析［J］.福建体育科技，2005，24(3):26－28.

Canonical Correlation between Teams’Performance Characteristics and Foreign Aids’Technical Characteristics in CBA of the Last Three Years

LUO Yanchun
(Sect.of P.E.，Hunan Inst.of Commerce，Changsha 410205，Hunan，China)

By using methods of documentation，mathematical statistics，correlation，canonical correlation and so on，and quantizing the technical statistic indexes of CBA teams and foreign aids from 2007 to 2010，we get their correlation and the first canonical variable of each other.What can be found is as follows:The teams’and foreign aids’first canonical correlation coefficient of technical index is up to 0.025-level significance;the technical characteristics canonical variable of foreign aids is determined by games played;The canonical variable that affects teams’performance characteristics mainly is determined by winning-rate;The relationships of games played and winning-rate are both positive correlation.

CBA;foreign aid;technique statistics;canonical correlation

G841

A

1004－0560(2012)01－0120－04

2011-11-09;

2011-12-09

罗艳春(1978－)，女，讲师，硕士，主要研究方向为体育教育训练学。

责任编辑:郭长寿

◂体育教育训练学