中外优秀男子十项全能运动成绩的灰色关联分析

潘聚仟

男子十项全能是由跑、跳、投等10个子项目组成的复杂性运动项目，各子项之间既表现出其相对独立性，又存在着既相互联系又相互制约的关联性。10个子项目中，若有某一个子项目成绩的提高将对其他项目成绩有着促进或抑制作用。它不仅能够反映出运动员的群体效应，很大程度上反映一个国家田径运动的总体发展水平。中华人民共和国运动会比赛周期和夏季奥林匹克运动会相同，都是每隔4年举办一届。第14届全国运动会作为水平最高、规模最大的综合性运动会，田径项目的比赛理论上代表着中国田径比赛的最高竞技水平。其运动成绩具有较强的代表性和权威性。为了查找中国和世界男子十项全能运动成绩的差距，笔者选取第32届东京奥林匹克运动会和中华人民共和国第14届运动会作为研究依据，通过灰色关联分析法，对运动成绩进行分析和比较，揭示其总得分与各类项间以及与各单项间关联程度，进而了解当前我国男子十项全能运动项目的竞技水平和成绩结构特点，找出不足的根源，旨在为我国男子十项全能运动科学化和系统化训练提供参考依据。

1 研究对象

以第32届夏季奥林匹克运动会(以下简称第32届奥运会)和中华人民共和国第14届运动会(以下简称第14届全运会)男子十项全能前10名运动员运动成绩为研究对象。

2 研究方法

2.1 数理统计法

运用Microsft Excel 2016建立动态数据库，录入第32届夏季奥运会[1]和第14届全运会[2]男子十项全能前10名运动员成绩；运用数据统计分析软件SPSS 21.0进行统计分析。

2.2 灰色系统关联度分析法

2.2.1 关联度分析的数据准备数据来源于官方网站公布的比赛成绩。根据研究需要，主要选取第32届奥运会和第14届全国运动会男子十项全能运动项目前10名运动员的成绩和得分。这些数据准确可靠。

2.2.2 确定参考数据列和比较数据列确定以男子十项全能总成绩设为参考序列，记为x0(k)；各单项成绩设为被比较序列：x1(k)=100m、x2(k)=跳远、x3(k)=铅球、x4(k)=跳高、x5(k)=400m、x6(k)=110m栏、x7(k)=铁饼、x8(k)=撑杆跳高、x9(k)=标枪、x10(k)=1 500m。

2.2.3 计算关联度系数首先对数据进行初始化处理(无量纲化)；然后根据初值化处理结果，利用公式|x0(k)-xi(k)|求各个单项成绩的比较数据列与总分参考数据列的差值，形成参差序列表；再利用邓聚龙先生[3]的灰色关联分析模型计算关联系数：

其中ξi为关联系数；minimink|x0(k)-xi(k)|为两级最小差；maximaxk|x0(k)-xi(k)|为两级最大差。灰色关联分析取分辨系数ρ=0.5。

3 结果与分析

3.1 第32届奥运会与第14 届全运会男子十项全能运动员运动成绩比较分析

综合表1、表2可见，第32届奥运会男子十项全能的第1名成绩为9 018分，第10名的成绩为8 236分；第14届全运会第1名成绩是7 742分，说明中国与世界优秀选手之间存在着很明显的差距。从单个项目成绩看，世界优秀运动员最好成绩是1 123分，单项得分900分以上的有38项，单项得分800分～899分有26项，而中国单项最好的成绩是952分，单项成绩在900分以上的只有6个项目，单项在800分～899分有27个项目。中国运动员得分能力主要集中在700分左右，与世界优秀选手相比，平均分值差距在100分～200分。很明显，单项得分能力和世界水平有较大的差距。

表2 第14届全国运动会男子十项全能前10名运动员成绩

3.2 第32届奥运会与第14届全运会十项全能前10名各单项成绩间的相关分析

男子十项全能运动成绩中，各单项成绩间的相关性分析显示：第32届奥运会优秀选手，跳远、100m、110m栏呈显著正相关(0.696≤r≤0.717，P<0.05)，标枪、铅球呈显著正相关(r=0.661，P<0.05)，但是标枪、400m、1 500m呈显著负相关(r=-0.707，P<0.05)。另外跳远、100m呈高度正相关，铅球、铁饼呈高度正相关，铅球、跳高呈高度负相关，标枪、110m栏、撑杆跳高呈高度相关，1 500m、铅球、铁饼呈高度负相关；第14届全运会优秀选手100m、跳远、400m呈显著正相关(0.633≤r≤0.711，P<0.05)，1 500m、跳高呈显著负相关(r=-0.638，P<0.05)。另外，跳高、跳远呈高度正相关，标枪、100m、跳远呈高度负相关，撑杆跳高、400m呈高度负相关，1 500m、铅球、撑杆跳高呈高度负相关。从以上分析可见，男子十项全能运动是一项极为复杂的统一体，各子项目之间存在着相互促进又相互约束的关系，没有明显的规律。相关系数矩阵主要描述的是十项全能各子项目间存在的关联性，并没有直接反映出这些项目在十项全能运动中的贡献大小问题。这种方法仍然有它的局限性，但是灰色关联分析可以提高评价的准确性(见表3)。

表3 男子十项全能前10名单项成绩间的相关系数矩阵

3.3 第32届奥运会与第14届全运会十项全能各单项成绩对总成绩的关联度分析

计算灰色关联度与权重系数，是为了便于发现总分与各单项的贡献度大小。关联度和权重越大，说明总分与子项目的相关程度越高，对总分的贡献越大。表4中的关联度计算结果可知，第32届奥运会男子十项全能前10名运动员的成绩关联度和权重大小排序：X6(110m栏)>X7(铁饼)>X5(400m)>X1(100m)>X10(1 500m)>X3(铅球)>X4(跳高)>X9(标枪)>X8(撑杆跳高)>X2(跳远)；第14届全运会男子十项全能前10名运动成绩关联度大小排序：X4(跳高)>X7(铁饼)>X2(跳远)>X1(100m)>X6(110m栏)>X5(400m)>X3(铅球)>X8(撑杆跳高)>X9(标枪)>X10(1 500m)。各单项指标关联度和权重排序中，中国优秀运动员和世界优秀运动员各单项与总成绩的贡献度有很大的差异。各单项关联度大小不同，各单项关联度的权重排序也有差异。其中，世界优秀男子十项全能运动员单项成绩对总分贡献度最大的项目有：110m栏(11.04)、铁饼(11.03)、400m(10.87)、100m(10.63)、1 500m(10.60)。说明这5个项目属于优势项目，但速度类对跳跃类(撑杆跳高、跳远)没有起到全面的交叉促进作用。从各单项对总分贡献度的关联度上分析，其权重系数的离散程度比较小，运动成绩的结构最大的特点就是各单项发展比较均衡，没有明显的弱项。而中国男子十项全能运动员单项成绩对总分贡献较大的项目贡献度大小依次为：跳高(11.94)、铁饼(11.63)、跳远(11.03)、100m(10.62)、110m栏(10.51)、400m(10.15)、铅球(10.08)。从贡献度结果分析，这7个单项对总分的贡献度均在10%以上，但同时也存在着3个比较明显的弱项，即撑杆跳高、标枪、1 500m。3个项目对总分的贡献程度相对较小，说明这3个项目仍有较大的发展空间。尤其是1 500m项目与国外优秀运动员的差距比较大，应该引起教练员的高度重视。

表4 男子十项全能前10名总分与子项目关联度及权重

3.4 第32届奥运会与第14届全运会十项全能各类群对总成绩的关联分析

根据男子十项全能运动的项群分类理论，将10个子项目分为四大类群：速度类(100m、110m 栏、400m)；跳跃类(跳远、跳高、撑杆跳高)；投掷类(铅球、铁饼、标枪)和耐力类(1 500m)。表5为总成绩与各项群成绩关联度计算结果。中国与世界优秀选手的分类项目特征比较一致：跳跃类项目>速度类项目>投掷类项目>耐力类项目。此结果与文献作者的排序相同。[4]尽管看似如出一辙，但从总分贡献度的大小看却有很大的差别。其中，世界优秀运动员4个类项群对总分的贡献都在20%以上，且没有明显的弱项，而中国优秀运动员却表现出明显的非均衡性。其耐力类项目对总分的贡献偏弱，权重为16.62%，结合单项分析得到的结果，可以间接反映出中国教练员和运动员在耐力类项目的训练上安排的比重总体上偏低。

表5 男子十项全能前10名总分和各类群关联度及权重

4 结论与建议

(1)中国优秀男子十项全能运动员的各个单项和整体实力与世界水平差距很大，世界优秀男子十项全能运动成绩主要以速度、速耐为核心，以力量和耐力为基础，全面均衡发展。建议中国教练员在科学选材的基础上，重点选择爆发力较强、速耐能力比较好的运动员进行培养，并注重其训练的系统性。在运动员的成长过程中，应加强以速度项群为核心，发展基础力量素质，[5～8]在具备了较强的速度基础后，注重肌肉质量及爆发力训练，提高我国的竞技实力水平。

(2)中国优秀男子十项全能运动员撑杆跳高、标枪、1 500m项目关联度贡献程度比较小，属于弱势项目。建议积极借鉴其他国家先进的训练方法和手段。[9]撑杆跳高和标枪项目技术动作复杂，提升空间大，应注重加强上肢爆发力的训练。另外，1 500m项目对总分的贡献度最小，但是与400m的相关性比较大，发展速度耐力可以提高1 500m项目的成绩。在训练中，应借助体育科技，提高机体对乳酸阈的耐受力，以缩小各单项间的得分能力。

(3)中国男子优秀十项全能运动员与世界优秀运动员的成绩结构非常相似，跳跃类项目与总成绩的关联度最大，表现出以跳跃类为主，跑、跳均衡发展的显著特点。建议中国运动员在训练中继续保持全能发展的得分趋势，要从中国运动员的身心特点出发，[10]以短跑、跳跃类项目为主线，合理安排速耐项目和耐力项目的训练比例，使每个项目的水平趋向于平衡，缩小与世界优秀运动成绩的差距，形成一个有效的高水平竞争群体，[11]力争在未来的赛场上努力实现更大的突破与超越。