2018年ATP男子网球年终总决赛技战术的因子分析与综合评价

王海波

(桂林航天工业学院 体育部，广西 桂林 541004)

ATP年终总决赛是每年男子职业网坛世界排名前八的球员所进行的比赛，因此这些球员的技术、战术水平在世界网坛是超一流的，而他们的技战术特征代表着当前世界男子网球技战术的发展趋势。从2008年北京奥运会后，时任总书记的胡锦涛提出：中国要从体育大国变成体育强国[1]。2017年10月，习近平总书记在十九大报告中也明确指出：加快推进体育强国建设[2]。因此，对竞技术水平相对比较弱的网球项目来说，研究ATP年终总决赛的技战术特征对我国培养网球职业运动员具有很强的导向作用和借鉴意义。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

本文将参加2018年ATP年终总决赛的八位运动员运用的技战术作为研究对象。

1.2 研究方法

1.2.1 文献资料法

通过中国知网查阅有关网球运动技术发展方面的文献资料，了解总体情况，为本研究提供理论依据。

1.2.2 录像观察法

通过观看2018年ATP年终总决赛的八位运动员的所有比赛，通过对比赛中非迫性失误、破发次数、一发成功率等18个指标进行统计分析。

1.2.3 数理统计法

运用数理统计法的多元分析中的因子分析对指标进行分析[3]。因子分析的目的是通过降维思想，把多指标转换成少量指标去反映原始指标的信息，并运用SPSS22.0[4]数据统计分析软件进行处理，提取出有规律的、有价值的信息，进行分析。

2 结果和分析

2.1 技战术特征的描述性统计分析

在当今现代网球运动中，教练员及技术工作人员、球员等，通常采用原始的技战术研究指标作为比赛过程或结果的评价依据，为更好地了解参加2018年ATP男子网球年终总决赛的八位运动员技战术能力的特征及情况，对运动员的技战术指标进行描述性统计分析。从表 1可以看出，在指标数据DOUBLEFAULTS(双误)、WINNERS(制胜分)、UNFORCEDERRORS(非迫性失误)、FOREHANDWINNERS(正手制胜分)、BACKHANGWINNERS(反手制胜分)，均差别较大，特别是在DOUBLEFAULTS(双误)、UNFORCEDERRORS(非迫性失误)、BACKHANGWINNERS(反手制胜分)这三个指标上尤其明显，全距分别为8.00、31.00、11.00，标准差为1.833 28、9.379 85、2.827 61。可以看出，八位运动员技战术表现相差很远，由此才有了伊斯内尔、锦织圭在此次比赛中均是1胜2负的情况出现，由此可以看出数据的样本特征数并不能完整的反映出其内在信息。

表1 2018年ATP男子网球年终总决赛的技战术指标的描述性统计

2.2 技战术特征的降维统计

2.2.1 技战术特征的各指标检验分析

为了更多地获取数据信息和数据指标间的联系，运用 SPSS 统计学软件。采用因子分析法，通过正交旋转法，对运动员技战术指标进行降维分析。KMO和 Bartlett 检验表明：KMO抽样适度测定值0.622。“数值大于0.5，处于取样适当性Kaiser-Meyer-Olkin度量值0～1之间”[3]；Bartlett的球形度检验值sig.=0<0.01,综合判断适合对原始数据进行因子分析。结果见表2

表2 KMO和Bartlett的检验

2.2.2 技战术特征的公因子方差

相关性分析表明：本研究选取的18个技战术指标可以较好地反映出运动员的技战术水平及特征，为降维分析奠定了良好的理论基础。为探讨指标之间的联系，经统计分析得表3。从表3可以看出：18项技术指标的信息提取量最小为AVGTWOSERVESPEED(平均每场二发球速)，信息提取量为0.666，其他值均在0.700 以上，信息量提取完整。即，数据统计信息量的提取从总体来看比较好，数据信息保留较好，对运动员的技战术水平及特征数据整体信息未造成较大损失，统计结果有意义。

表3 2018年ATP男子网球年终总决赛的

2.2.3 技战术特征值贡献率

表4 2018年ATP男子网球年终总决赛的八位运动员的技战术特征值的贡献率

因子分析中，各个因子的贡献率是各个因子信息占原始数据信息量的百分比，即信息提取量的表现值，而累计贡献率则是总体信息提取量的体现，其数值的高低直接的表现了因子分析对原始数据的利用程度，是数据信息挖掘程度的表现。总决赛的“技战术特征是以确定各指标在反映技战术特征中的权重为起点，而权重的确定是通过因子分析而获得的”[5]。由表4的分析可知，运动员的技战术指标方面，前6个因子的特征值较大，第6因子最小，为1.040，累计贡献率达83.281，信息提取量较大，即6个因子的信息提取量占18项技术研究指标信息的83.281%。图1为本文因子分析的碎石图，由该图也可以看出，提取前6个因子比较合适。

图1 碎石图

根据方差百分比计算各因子贡献率即权重的方法，可得各因子的权重分别为:

k1=0.349 26，k2=0.169 00，k3=0.112 43，

k4=0.081 34，k5=0.062 98，k6=0.057 80。

2.2.4 技战术特征的因子旋转成分矩阵表和旋转空间中成分图

为了更全面地了解运动员的技战术各个共性因子的数据意义与技术动作的关系，经正交旋转法，得到运动员的技战术技战术特征的因子旋转成分矩阵表5和旋转空间中成分图2。

表5 技战术的因子旋转成分矩阵

图2 技战术旋转空间图

由表5和图2可以看出：第一因子以FOREHANDWINNERS(正手制胜分)、POINTSPLAYEDONSERVE(总得分数)、TOTALDISTANCERUN(跑动距离)、POINTSWONUNDER5SHOTS(在5个回合内的得分率)、UNFORCEDERRORS(非迫性失误)、WINNERS(制胜分)、POINTSWONBETWEEN5-9SHOTS在5至9个回合内的得分率)、BACKHANGWINNERS(反手制胜分)、POINTSWONOVER9SHOTS(在超过9个回合的得分率)9指标的权重较高，权重为：0.897、0.892、0.867、0.850、0.809、0.787、0.771、0.757、0.588。这些指标反映了网球运动员的回合相持的能力，据此可以把第一因子称为回合相持能力因子。

第二因子以DOUBLEFAULTS(双误)、TWOSERVEPTSWON(二发得分率)、NETPOINTSWON(网前得分率)3指标的权重较高，权重为：-0.826、0.810、0.740。这些指标反映了网球运动员的发球上网能力，据此可以把第二因子称为发球上网截击能力因子。

第三因子以ACES(发球直得)、AVGOTWOERVESPEED(平均每场二发球速)2指标的权重较高，权重为：0.861、0.646。这些指标反映了网球运动员的定点发球能力，据此可以把第三因子称为定点发球能力因子。

第四因子以AVGONESERVESPEED(平均每场一发球速)、ONESERVEIN(一发成功率)2指标的权重较高，权重为0.849、-0.827。这些指标反映了网球运动员的快速发球能力，据此可以把第四因子称为快速发球能力因子。

第五因子以ONESERVEPTSWON(一发得分率)1指标的权重较高，权重为0.907这些指标反映了网球运动员的发球得分能力，据此可以把第五因子称为发球得分能力因子。

第六因子以BREAKPOINTSWON(破发成功率)1指标的权重较高，权重为0.914这些指标反映了网球运动员的破发能力，据此可以把第六因子称为破发能力因子。

表5为技战术特征的权重模型。由此可知BREAKPOINTSWON(破发成功率)具有最高的权重，说明优秀的网球运动员要求具有可以给对手造成压力，让自己心理压力缓解的破发能力。另外，FOREHANDWINNERS(正手制胜分)、POINTSPLAYEDONSERVE(总得分数)、TOTALDISTANCERUN(跑动距离)、POINTSWONUNDER5SHOTS(在5个回合内的得分率)、UNFORCEDERRORS(非迫性失误)、WINNERS(制胜分)、POINTSWONBETWEEN5-9SHOTS在5至9个回合内的得分率)、BACKHANGWINNERS(反手制胜分)、POINTSWONOVER9SHOTS(在超过9个回合的得分率)9个指标所占权重较高，说明高水平网球运动员应具有优秀的跑动能力和多回合相持能力的特点；从DOUBLEFAULTS(双误)、TWOSERVEPTSWON(二发得分率)、NETPOINTSWON(网前得分率)3指标的权重来看，说明优秀的网球运动员应具有优秀的发球上网截击能力的特点；从ACES(发球直得)、AVGOTWOERVESPEED(平均每场二发球速)2指标的权重来看，说明优秀的网球运动员应具有优秀的定点发球能力的特点；从AVGONESERVESPEED(平均每场一发球速)、ONESERVEIN(一发成功率)2指标的权重来看，说明优秀的网球运动员应具有优秀的快速发球能力的特点；从ONESERVEPTSWON(一发得分率)1指标的权重，说明优秀的网球运动员应具有优秀的发球得分能力的特点。

综上所述结，技战术特征是由6个共因子构成：即回合相持能力因子、发球上网截击能力因子、定点发球能力因子、快速发球能力因子、发球得分能力因子、破发能力因子。

2.2.5 技战术特征因子总分状况分析

为了了解技战术特征状况，根据表6得分系数以及标准化后变量的数值，计算各因子得分估计式: 6个因子Ai(i=1,2,3,4,5,6)得分=得分系数×标准化后的变量。Bi(i=1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18)。即：

A1=-0.001×B1-0.025×B2+0.017×B3-0.086×B4+0.050×B5+0.121×B6+0.142×B7-0.020×B8-0.034×B9+0.011×B10-0.008×B11+0.169×B12+0.165×B13+0.151×B14+0.170×B15+0.109×B16+0.088×B17+0.137×B18

(1)

A2=-0.007×B1-0.439×B2+0.096×B3-0.060×B4+0.359×B5+0.007×B6-0.060×B7+0.358×B8+0.075×B9+0.181×B10+0.049×B11-0.051×B12+0.097×B13-0.032×B14+0.031×B15+0.068×B16-0.008×B17-0.001×B18

(2)

A3=-0.462×B1-0.103×B2+0.258×B3+0.042×B4-0.014×B5+0.142×B6+0.14052×B7-0.080×B8+0.055×B9+0.075×B10+0.279×B11+0.028×B12-0.057×B13+0.010×B14+0.156×B15-0.056×B16-0.307×B17-0.122×B18

(3)

A4=-0.154×B1-0.118×B2-0.471×B3-0.076×B4-0.011×B5+0.027×B6+0.103×B7+0.098×B8+0.019×B9+0.499×B10+0.174×B11-0.077×B12+0.097×B13+0.015×B14-0.112×B15-0.063×B16+0.095×B17-0.004×B18

(4)

A5=-0.114×B1+0.219×B2-0.039×B3+0.693×B4-0.066×B5+0.154×B6-0.137×B7+0.288×B8+0.071×B9-0.109×B10-0.025×B11-0.188×B12-0.059×B13+0.077×B14-0.121×B15+0.109×B16+0.132×B17-0.068×B18

(5)

A6= 0.021×B1-0.072×B2-0.027×B3+0.063×B4-0.042×B5-0.134×B6+0.027×B7+0.188×B8+0.735×B9-0.003×B10+0.099×B11+0.022×B12+0.002×B13-0.400×B14-0.108×B15+0.144×B16-0.026×B17+0.201×B18

(6)

表6 技战术特征的因子得分系数矩阵

根据公式，计算八位运动员在第一因子、第二因子、第三因子、第四因子、第五因子、第六因子的得分结果见表7。

表7 各运动员的因子得分

为了综合评价八位运动员的竞争力，根据因子得分以及因子的贡献率，得到八位运动员的竞争力得分:

F=A1×0.349 26+A2×0.169 00+A3×0.112 43+A4×0.08134+A5×0.062 98+A6×0.057 80

(7)

其中F为竞争力，A1、A2、A3、A4、A5、A6为第一因子、第二因子、第三因子、第四因子、第五因子、第六因子的得分，通过公式(7)计算八位运动员竞争力综合评分，即：

兹维列夫：F1=-0.547 57×0.349 26+2.977 52×0.169 00+4.721 32×0.112 43-1.508 5×0.081 34+4.325 53×0.062 98+0.551 08×0.057 80=1.024 3

费德勒：F2=-0.331 35×0.349 26-0.009 86×0.169 00+2.555 7×0.112 43+4.664 16×0.081 34-1.391 15×0.062 98+1.438 68×0.057 80=0.545 0

安德森：F3=-2.484 44×0.349 26+4.726 6×0.169 00+0.136 42×0.112 43+4.62 095×0.081 34+0.455 14×0.062 98-0.312 74×0.057 80=0.332 9

锦织圭：F4=1.002 12×0.349 26-3.695 41×0.169 00-2.172 5×0.112 43-2.332 3×0.081 34-1.627 8×0.062 98-2.181 5×0.057 80=-0.937 0

蒂姆：F5=-0.438 62×0.349 26-0.554 18×0.169 00-2.595 53×0.112 43+1.813 72×0.081 34+0.703 42×0.062 98-0.834 49×0.057 80=-0.395 1

德约科维奇：F6=2.092 13×0.349 26+0.020 73×0.169 00+3.800 51×0.112 43+3.538 34×0.081 34-1.224 4×0.062 98-2.639 17×0.057 80=1.219 6

西里奇：F7=-0.161 49×0.349 26-3.715 38×0.169 00+4.037 57×0.112 43-0.626 34×0.081 34-0.627 92×0.062 98-0.356 67×0.057 80=-0.341 5

伊斯内尔：F8=-0.869 26×0.349 26-3.219 01×0.169 00-2.409 38×0.112 43 -0.928 11×0.081 34-0.612 81×0.062 98+5.436 98×0.057 80=-0.918 3

从表8可以看出运动员竞争力得分越高，该运动员所取得成绩就越好。根据新浪网网球频道2018年ATP年终总决赛专题报道结果，八位运动员的盘数胜负分别为：德约科维奇8胜2负、费德勒6胜3负、蒂姆4胜4负、伊斯内尔1胜6负、西里奇2胜4负、兹维列夫8胜3负、安德森3胜5负、锦织圭1胜6负，与表9运动员竞争力综合评分数据对等，说明研究有意义。

表8 运动员的竞争力得分

3 结论与建议

3.1 结论

(1)2018年ATP男子网球年终总决赛的技战术特征是由6个因子构成：即回合相持能力因子、发球上网截击能力因子、定点发球能力因子、快速发球能力因子、发球得分能力因子、破发能力因子。

(2)回合相持能力因子为0.349 26、发球上网截击能力因子为0.169 00、定点发球能力因子为0.112 43、快速发球能力因子为0.081 34、发球得分能力因子为0.062 98、破发能力因子为0.057 80。

(3)运动员竞争力得分越高，所取得的成绩就越好，所得数据与实际成绩相对等。

3.2 建议

(1)网球比赛的快节奏性，且运动员常常在比赛中要完成多次的快速变向的跑动，这对运动员的体能要求非常高，运动员体能的不足直接影响技战术布置的质量，这一点也容易在比赛中暴露出来。跑动能力和底线相持能力的大小是建立在体能的基础上的，建议通过控制节奏的快速跑动的耐力训练和负重耐力训练来提高在比赛时的相持回合竞争力。

(2)发球上网截击这个战术要求运动员具有优秀的心理素质，运动员突然地改变节奏运用发球上网截击这个战术，容易给对手造成心理的紧张，会有意想不到的效果。如果对手心理素质差，那对心理素质高的运动员来说，发球上网截击这个战术会非常有用。建议在加强发球上网截击训练的同时，也要培养自我调节的能力，加大抗压能力和专注力的训练。