□魏利洪(长沙理工大学体育学院 湖南 长沙 410114)
排球作为我国三大球中唯一夺得过世界冠军的项目, 中国女子排球队受到我国民众的期望与追捧,特别是在郎平接手后,将中国女排一度从低谷阶段带上2016 年里约奥运会的最高领奖台上。在2018 年世界女子排球锦标赛中,中国队以第三名的成绩完成了既定目标,比赛中也展现出顽强拼搏的中国女排精神。目前,随着现代女子排球的发展不断的全面化和多元化, 非技术指标在比赛中起到不容小觑的作用, 能在一定程度上对排球比赛的技战术发挥造成影响, 特别是身材高大的运动员在网上更具有优势, 而扣球、拦网高度和力量型的运动员则在空中竞争方面的优势更大。本文将运用分段式的统计方式对中国女排运动员的年龄、 身高、体重、 扣球高度、 拦网高度以及克莱托指数等硬性指标进行数据分析,以此找出中国女排与世界优秀强队存在的优势和差距,为中国女排备战2020 年东京奥运会提供可行性参考建议。
竞技比赛中的技术因素与非技术因素是一组相对概念, 二者缺一不可,并相互促进和制约。在排球比赛中,技术因素主要指一攻、防反的技战术发挥和表现,而非技术因素是除此之外任何一种可以影响队伍成败的影响性因素。根据事物评估指标的要素分类,本研究将非技术因素分为定量指标、半定量指标和定性指标三类,对身高、年龄、体重、克托莱指数、扣球高度、拦网高度作出详细分析。
图1 排球项目非技术因素与技术因素关系图
在竞技比赛, 特别是球类运动中, 无论是个人技能还是团队战术的训练配合都需要建立在时间的基础上,因此年龄在一定程度上也代表着运动员的经验。另外年龄又与身高、体重、克莱托指数一样,不随着人的意识而发生改变,因此将其归纳为自然属性。身高和体重是影响扣球高度和拦网高度的直接因素,但竞技能力的非衡结构的补偿效应理论和后天训练等优势能弥补其他非技术因素的不足。相对于自然属性而言,意识属性是建立在自然属性的实质基础上随着个人或集体的体制或文化而改变并对团队成败产生重要影响的间接因素, 其中包括领导人及团队的影响、团队管理体制以及团队精神文化。结合相关研究和资料分析,本研究对非技术因素与技术因素之间的关联性进行梳理得到如图1所示。
表1 2018 年世界女排锦标赛前六名球队年龄分布情况
排球属于技术性主导的项目, 运动员要经过长期的训练和比赛增加经验和熟练度, 年轻的队员越能表现出充沛的体力和顽强的战斗力,另外,也会出现大赛经验不足和心理波动较大等缺点。然而年龄偏大的运动员则会在关键球的处理和心理素质以及应变能力等方面比年轻队员更胜一筹, 因此年龄是定量指标中至关重要的因素之一。
根据统计, 本届世锦赛前六名的队伍年龄主要分布在20-23岁和24-27 岁这两个阶段,该两个阶段的人数共计85 人,占总人数的64.39%。根据分段式的统计方法得出中国队年龄最大值为31,最小值为18,人数主要分布在20-23 岁、24-27 岁之间,合计15人,呈现最佳的以中年龄为主,青、老队员为辅的年龄结构组合。经检验,中国与美国队具有显著性差异(P=0.025<0.05),与日本队有非常显著性差异 (P=0.007<0.01)。中国队的平均年龄为(22.64±3.44),小于整体水平,可见中国女排运动员在年龄方面趋于年轻化。进行年龄推算, 若以这批年轻队员为主力备战2020年奥运会,就正好处在运动员在职业生涯中的黄金时段(20-25 岁之间为运动员最佳年龄)。
表2 2018 年世界女排锦标赛前六名球队身高分布情况
身高是人体形态结构与纵向生长发育水平的主要指标, 一直作为教练员选材的重要考虑条件之一。随着现代排球的发展逐渐偏向男子化、 高大化, 因而身高在非技术指标中占据了较大的比重,是拦网高度和扣球高度的基本因素,身材高大的运动员在网上争夺中更具有优势。
据表2 可知,中国女排的平均身高位居首位(187.18±7.31)cm,与2014 年世锦赛的数据相同,较2016 年里约奥运会相比有所降低,但幅度不大。经检验,中国队仅与日本队在身高方面具有非常显著性差异(P<0.01)。日本队与前六名所有队伍都具有显著性差异,这也是日本队最大的一块短板,以至于本次比赛日本队仅获得第六名,因此想走进世界顶尖排坛的难度较大。从身高分段情况来看,除日本队以外,其他五支队伍的人数主要分布在179-186cm和187-194cm 区间,共计94 人,占总人数71.21%,总体呈现出中间多两边少的特点。中国队运动员有14 人在187cm 以上,占全队总人数的63.64%,195cm 以上的为队长主攻朱婷198cm 和副攻袁心玥201cm,是全队的最高得分队员,凭借身高的网上优势成为中国队强有力的攻击和防守点, 可见中国队在选材上把身高作为重要参考条件,也是衡量优秀排球运动员的重要形态特征。
表3 2018 年世界女排锦标赛前六名球队体重分布情况
体重是人体形态结构与横向生长发育水平的指标, 与技战术的发挥并无直接关系,但体重越大,肌肉的生理横截面积越大,绝对力量也就越大,因此体重也是反映身体力量大小的基础性指标。据研究, 亚洲运动员与欧美运动员在力量上处于劣势并具有显著性差异,这也是困扰排球运动员进步的主要原因。
据表3 所示,中国队的平均体重(72.36±6.99)kg 略高于总体的平均水平(71.93±0.63)kg,位居第三位,可见在体重方面中国队与欧美以力量为特点的国家差距越来越小。对六支队伍的体重进行卡方检验,P=0.088>0.05, 表明各国运动员的体重指标没有显著性差异。但以分段式统计法分析后得出以下结论:中国队年龄段分布平均, 且主要分布在63-69kg、70-76kg 两个区间段内合计15 人,占总人数的68.18%,符合力量型强队体重分布特点。中国队体重最小值为62kg, 最大值为91kg,SD=6.987, 组内之间差距较大, 和其他五支队伍相比仅与日本队具有非常显著性差异(P=0.006<0.01)。由此可见, 在体重指标上中国队已纳入世界强队之列。
表4 2018 年世界女排锦标赛前六名球队克托莱指数分布情况
克托莱指数(体重/身高×1000)作为一项反应体重和身高均衡比例的综合指标,其身高受遗传的控制,体重则是受营养配比及力量训练的影响, 该指标是评价人体形态发育水平和匀称度的重要复合指标,能客观的体现运动员的身体围度、厚度以及人体组织的密度, 在某种程度上反映运动员肌肉质量和绝对力量的优劣情况。
从表4 可以看出,本次世锦赛中国队的克托莱指数为(386.30±30.26)低于总体平均水平(388.99±31.18)。通过Q-Q 图将实际观测值与预期值之间的拟合检验前六名队伍的总体克托莱指数是否服从正态分布, 从图2 的可以直观的看出六支队伍共132 名运动员的克托莱指数的点大部分落在参考直线上, 符合正态分布的特征。图3 中各运动员指数组成的点不规则的分布在直线的两侧,并不存在一定的趋势, 所以可证本次世锦赛前六名运动员的克托莱指数呈正态分布。
图2 2018 年世界女排锦标赛前六名克托莱指数正态Q-Q 图
图3 2018 年世界女排锦标赛前六名克托莱指数的趋势正态Q-Q 图
本次世锦赛前六名队伍克托莱指数的均值排序依次为美国>荷兰>塞尔维亚>中国>意大利>日本, 该结果与体重指标的排序相一致。检验身高、体重与克托莱指数之间是否有显著性作用,以身高、体重为自变量,克托莱指数为因变量,做多元线性回归分析。统计量F=42562.917,复相关系数R=0.999,经方差分析检验后P<0.01,这就说明回归方程显著性非常显著,进一步作回归分析。建立克托莱指数(Y)与身高(x1)和体重(x2)之间的多元回归方程为:
由此可见身高和体重的标准回归系数分别为0.482 和1.257,表明体重指标对克托莱指数的影响更大。
表5 2018 年世界女排锦标赛前六名球队扣球高度分布情况
表6 2018 年世界女排锦标赛前六名球队拦网高度分布情况
排球是一项技能性主导的隔网对抗向群类项目, 所以取得较高的制空点在网上争夺方面具有一定的优势。扣球高度和拦网高度作为非技术指标中的半定量指标, 受到身高和体重以及运动训练等因素的影响,是反映运动员在网上进攻实力的重要参考依据,因此,扣球高度和拦网高度是获得优异成绩的核心因素之一,在各个球队受到高度重视。
从表5 可以得知,中国队的扣球高度均值(308.64±8.83),高于前六名队伍的整体平均水平, 仅次于意大利队 (311.14±13.77),位居第二名,但中国队的标准差(SD=8.83)在六支队伍中最低,远远低于平均值,可见运动员之间的差距小,整体水平高。中国队的扣球高度主要分布在(296-311)cm 和(312-327)cm 区间段,占到本队总人数的90.91%。经检验,中国队与塞尔维亚队和日本队两支队伍具有非常显著性差异(P=0.005<0.01)、(P=0.001<0.01)。
另一方面, 面对强而有力的进攻, 拦网作为防守的第一道防线,取得制高点给对方进攻造成一定的威胁,同时也是主要的得分手段之一,在比赛中至关重要。据表3 所示,中国队在拦网高度上占据绝对优势,均值(300.23±7.65),在六支队伍中排名首位,高于总体平均值9cm。从分段统计上分析,中国队运动员的拦网高度全部分布在(280-300)cm 区间合计13 人,301cm 以上区间合计9人。和前六名其他队伍相比,经卡方检验,与塞尔维亚队具有显著性差异(P=0.012<0.05),与意大利队和日本队具有非常显著性差异(P<0.01)。
综合扣球高度和拦网高度两项半定量指标来看, 除了运动员下肢力量和弹跳能力有关, 还与身高和体重两项定量指标的变化息息相关,因此,检验身高、体重两个因素与扣球高度和拦网高度是否有显著性作用, 哪个因素对扣球、 拦网高度的显著性作用更大,并对此作线性回归分析。以扣球高度为因变量(y1)、拦网高度为(y2),以身高(x1)和体重(x2)为自变量,经回归方程方差分析得出统计量F1=51.569,F2=27.32,P<0.01,即说明因变量和自变量之间有线性回归关系,且差异非常显著,进一步建立多元回归方程组为:
可见自变量身高(x1)对因变量扣球高度(y1)、拦网高度为(y2)呈正相关,且标准回归系数值均大于体重(x2)的系数值,所以身高对于扣球高度、拦网高度的影响更大。在半定量指标中,中国队在世界顶尖排坛中优势较为显著, 在某种程度上为比赛的技战术表现奠定了基础。
非技术因素归属于不同的属性, 又对技术因素及团队表现产生了极大的影响。在2018 年世界女排锦标赛中,中国女排在自然属性中所展现的身高、体重、年龄、克托莱指数、扣球高度以及拦网高度方面有已达到世界一流顶尖水平。这些指标虽然能增大比赛中的获胜概率,但根据非衡结构的补偿效应理论,不同的训练方法和运动员的爆发力等非量化指标也能弥补其他非技术因素的不足。