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西甲球员综合能力统计分析:基于SPSS的因子与聚类分析研究

发表于:2024-12-26 21:22:18

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得到的新的综合指数称为公因子。这些主成分不仅保留了原始指数的大部分信息,而且相互之间不相关。因子分用于计算各评价对象的综合得分,作为综合评价的依据。因子分析的主要目的是描述隐藏在一组测量变量中但无法直接测量的一些更基本的隐变量。本文采用因子分析法将这10个变量抽象为几个抽象概念。因素,那么前提是指标体系中的10个指标具有一定的相关性。从指标相关系数矩阵可以看出,指标之间存在较强的相关性,因此因子分析是可行且有意义的。 (一)SPSS软件运行结果及分析 1、描述性统计表 表2-1 上表为出场时间、出场时间、进球数、助攻数等10个指标的描述性统计,如均值、标准化方差等,这为以后的因子分析提供了直观的分析结果。从上表可以看出,出场时间、射门、射正和犯规所占比重最大,出场次数、进球、助攻、越位、黄牌和角球占比较小。 2.因子分析共同度表2-2 该表显示了所有变量的共同度数据。第一列是因子分析初始解下的变量共性,全部为1(标准化后原始变量的方差为1)。事实上,因子分析的目的是使因子的数量少于原始变量的数量。因此,第二列列出了根据指定的提取条件提取的特征值的共同程度。可以看出,所有变量的大部分信息都可以用因子来解释,因此本次因子提取的整体效果是比较理想的。

3、因子分析解释的总方差 表2-3 该表显示了因子分析解释的总方差西甲球队及球员,它是相关系数矩阵的特征值、方差贡献率和累积方差贡献率的计算结果。可以看出,第一个因子的特征值为5.178,解释了原10个变量总方差的51.776%;前三个因子的累积方差贡献率为81.642%,只有它们的特征值大于1,说明前三个公因子基本包含了所有变量的主要信息,因此可以选择前三个因子作为主因子因素。同时,“ ”和“ Sums of ”两列分别列出了因子提取和旋转后的因子方差解释。从表中可以看出,他们都选择了三个公因子。我们将这三个公因子分别表示为F1、F2和F3。 4、轮换前的因子载荷矩阵 表2-4 该表给出了轮换前的因子载荷矩阵,是因子分析的核心内容。不同公因子所反映的主要指标的差异可以通过载荷系数的大小来分析。从结果来看,大部分因素具有良好的解释力,但仍有少数指标解释力较差。例如,黄牌在三个因素上的负载系数差别不大。因此,然后使用因子旋转方法将因子载荷系数极化为0或1,使大载荷更大,小载荷更小,使结果更易于解释。

5、旋转因子载荷矩阵 表2-5 从旋转因子载荷矩阵可以看出,第一个公因子F1对射门、射门、角球、越位、进球等方面的载荷非常大,射门其中,进球是反映个人能力的指标,角球是反映球员战略战术的指标,越位在一定程度上反映了球员的意识和反应能力。因此,F1是反映个人技术能力和球场意识的共同因素,可以命名为个人技术能力和球场意识因素。第二个公因子F2在犯规、上场时间和出场次数上的负载更大。该因子的得分反映了玩家的关注程度,可称为关注度因子。第三公因数F 3 只是助攻负荷较大。助攻反映了球员的球场意识,可以称为球员意识水平因素。 6. 因子得分系数矩阵 表 2-6 根据表中内容,可写出如下因子得分函数: F1=0.03 8X1-0.011X2+0.163 X3-0.083X4+0.220X5+0.232 X6-0 .04 5X7+0.221 X8-0.15 7X9+0.=0.28 5X1+0.361 X2-0.0 43 X3+0.033X4-0.043X5-0.0 67X6+0.388 X7-0.05 9X8+0.359X9-0.F3=0.014X1+0.156X2+0.27 2X3+0.8 05X4-0.050 X5-0.054 X6-0.1 90X7-0.179X8+0.107X9-0.06 2X10最后计算因子得分,以及每个因子的方差贡献率占三个因子总方差贡献率的比例作为权重进行加权汇总,得到各城市的综合得分。 F,即F=(F1*51.77 6+F2*18.46 6+F3*11.4)/81.6 427。各玩家在各公因子上的得分及综合得分如下表所示: 玩家F 1 F2 F 3 F 梅西 36.382 660.1074 281.607 211. 69 96cRo 33.8 7 629.1 ..1914 阿德里亚诺-3.391 272.8942 .83909 比利亚 14.376 443. 2..9388 伊瓜因 11.667 349..514 106.5547 罗西 14.8 54369.443 15 0.243 113.9608 卡卡 2.146 263.0 016 1 12.18676.51 23 3 洛伦特 6.01 1 5 55. 3.098 1 60.636 9 哈维-5.83 4 540.77723 4.96 4 15 1.423 5 厄齐尔-3.8 98 48 3.88 342 03..416 7 莱昂 0.64 3 93.476 3 8.48726.92452 尼尔玛-1.572 216.882 90.395 60.68022 赫迪拉-5.61 337.95 7141.4 929 2.63932 蒂亚戈-3.656 2 34.74 92.892 63.74641皮克-6.73 3 24 4.1984 10 1.7 2465.1 676马塞洛-10.51 3 515.0 488 21 7.699 14 0.22661 索尔达多 1 1.028 6 23..72 6 183.8001 本泽马12.744 459..727 139.1178 佩德罗 6.811 3 32..51 2 98.5 4904 苏亚雷斯-13.374 46 7.612 19 0.76 9 123.92 2 内格雷多 2.905 412 8.25690.0 1153 卡纳莱斯-1.582 21 4.8598 8.82 59.99638 法尔考 1 1.889 5 87.71742 38.211 17 3.7336 法布雷加斯-0.041 400.77317 2.67 1 1 14.7 326 伊涅斯塔 1.4 72 268.142 6 7.35702 阿尔维斯-1 1.82 4 36 1..8161 01.0187 佩佩-1 3..088 213.981 38.1 029 普约尔-6.57 27 6.91411 5.2067 4.55322 拉莫斯-1 6..4 .999 17 5.088 8 阿隆索-16.7 256 58.7 .62 3 176.888 表2-7 (二)综合分析评价 1、根据每位球员在三个共同因素上的得分综合发展情况进行等级评价(1)个人能力因素F1中得分最高的前五名城市分别是梅西、C罗C罗、罗西、比利亚和法尔考,得分分别为36.3 82、33.87、14.8 54、14.37 6和11.889。

得分超过10分的有8人,这说明这些球员的个人能力和球技都比较出色。不过,梅西和C罗的得分都达到了30分以上,远远高于其他球员的得分。由此可见,这两人的技术在整个西甲球队中都是非常出众的。他们不仅代表他们自己,也代表他们的团队。有些球员个人能力比较好,但是容易出现越位,这成为影响其个人能力因素的重要因素。这就导致他们在F 1因素上的得分并不算太高,比如卡卡、佩德罗、卡卡。利洪等人。此外,这个因素还受到出场次数、出场时间等因素的限制。总体来说,就球员个人技术能力而言,梅西和C罗无疑是技术水平最好的球员,他们的技术水平是其他球员无法超越的。哈维和伊涅斯塔也是比较优秀的球员。虽然他们的技术水平比较不错,但是由于位置限制,他们的投篮机会较少,导致这个数据在F1中得分较低。拉莫斯、阿隆索等一些球员的出手次数较少,技术能力也较其他球员弱,因此他们在F1中的得分最低。 (2)梅西、阿隆索、拉莫斯、C罗、索尔达多在球员关注度F2上得分较高。他们在F2中的成绩分别为6 60.1 074和658。 .7966, 654.4802, 62 9.180 2 和 623.207 4. 得分在400分以上的有15人,这表明这些球员受到教练和球队的重视。他们是团队中的主力西甲球队及球员,发挥着不可替代的作用。同时西甲球队及球员,这也表明他们是队内非常值得信赖的球员。他们的出场时间更长,出场次数也更多。与此同时,他们也无法避免更多的犯规。

得分最低的是和Leon,分别为132.422和93.476。这说明他们的个人能力没有得到教练的充分认可,也没有得到其他球员的充分信任。因此,这类球员应该尽早改善自己的问题,并将其融入到整个球队中。 (3)梅西和C罗在球员认知度因子F3上得分最高。他们的成绩均在200分以上,分别为211.6996和201.1914。此外,索尔达多、阿隆索、拉莫斯、法尔考等人的得分也比较高,都达到了170分以上,这说明这些人在场上的意识水平较高,能够充分有效地打比赛。抓住每一个可用的机会,并为他人创造机会。该因素得分最低的是和Leon,得分分别为40.57和26.9 2分。这说明他们在场上的判断能力较差,不能有效地抓住机会,具备场上意识。水平较低。 2、根据综合得分F来评价每位选手的综合水平。利用综合得分F来综合评价每位选手的综合水平。综合得分排名前六的球员分别是梅西、C罗、索尔达多、阿隆索、拉莫斯和法尔考。他们的综合成绩均在170分以上。梅西和C罗的得分都达到了200分以上;综合得分最低的六名球员分别是蒂亚戈、皮克、尼尔玛、卡纳莱斯、卡列洪和莱昂。他们的分数都在70分以下。

通过这样的分析,可以看出,这些球员的综合水平还是存在较大差距的。综合能力较低的球员需要进一步提高自己各方面的能力,继续保持自己的优势,并加强其他训练水平较低的球员。指数。 3、聚类分析为了更清晰地反映上述34名球员的综合能力水平和个人技术水平差异,将对这些球员进行进一步的聚类分析。聚类分析是一种定量研究分类问题的多元统计分析方法。基本思想是同一类别的个体有较大的相似性,不同类别的个体有较大的差异。因此,基于一批样本的多个观察指标,我们找到一种可以衡量样本(或变量)之间相似程度的方法。统计,并在此基础上,使用某种聚类方法将所有样本(或变量)聚合到不同的类中。 (1) spss数据结果及分析聚类过程表 2 2 2 .2 6 5 0 0 37 2 5 .6 8 6 0 0 1 43 1 2 1 .1 3 2 0 1 61 4 2 8 1 .7 6 6 0 0 1 78 2 3 2 .6 2 1 0 0 2 53 3 1 3 .5 6 9 3 0 1 41 3 1 6 4 .5 3 1 0 0 1 52 1 3 2 5 .6 7 7 0 0 1 02 0 3 3 6 .9 8 1 0 0 1 62 1 2 4 8 .3 5 4 8 0 2 25 1 8 9 .8 7 7 0 0 1 81 0 1 9 1 1 .4 8 4 0 0 2 02 9 3 0 1 3 .3 3 1 0 0 2 43 7 1 5 .3 8 1 6 2 2 61 3 3 4 1 7 .5 1 1 7 0 2 32 0 2 7 1 9 .6 6 9 9 0 2 41 4 1 5 2 1 .8 7 1 4 0 2 14 5 2 4 .1 6 9 0 1 1 2 71 2 2 7 .0 0 6 0 0 3 19 1 0 3 0 .1 2 8 0 1 2 2 21 1 1 4 3 3 .8 8 6 0 1 7 2 69 2 1 3 8 .0 2 8 2 0 1 0 2 39 1 3 4 2 .9 0 4 2 2 1 5 2 92 0 2 9 4 7 .9 0 1 1 6 1 3 3 28 1 7 5 4 .0 6 2 5 0 2 83 1 1 6 1 .3 1 9 1 4 2 1 2 94 6 6 9 .1 0 2 1 8 0 2 84 8 7 9 。 2 1 1 2 7 2 5 3 13 9 9 6 .5 8 5 2 6 2 3 3 03 2 6 1 2 9 .9 4 0 2 9 0 3 21 4 1 6 3 .4 7 8 1 9 2 8 3 33 2 0 2 0 3 .1 3 8 3 0 2 4 3 31 3 3 3 0 .0 0 0 3 1 3 2 0St ag 01 11 21 31 41 51 61 71 81 92 02 12 22 32 42 52 62 72 82 93 03 13 23 3集群1 簇 2 簇 组合 dCo 效率 簇 1 簇 2 阶段 簇 第一次出现 下一个阶段 表 3-1 样本分类表 表 3-2 聚类树图 * * * * * * H I E RA R CH IC A AL C 簇 AN ANA ALYSI I S * * * * * * 树状图我们 +-- - -- - - - +-- - - - - - - - + - - - - - - - - +-- - - - - - - - +- - - - - - - - - + 案例12 12案例22 22案例3 3案例31 31案例7 7案例2525案例14 14案例2828案例15 15案例11 11案例13 13案例16 16 案例34 34 案例21 案例32 32 案例24 24 案例1010 案例19 19 案例9 9 案例26 26 案例29 29 案例30 30 案例20 20 案例3333 案例2727 案例1 1 案例2 2 Case 8 8 Case 23 17 5 Case18 18 Case 4 4​​ Case 6 6 图3-1和表3-1是聚类的凝聚过程表,整体反映了团队成员聚类的整个过程。

该表显示聚类总共执行了 33 个步骤。此外,随着聚类的进行,系数值逐渐增加。首先缓慢增加,然后快速增加,表明聚类开始时类间差异较小,聚类结束时类间差异较大。这正是分层的原因。聚类方法表现出的特征。表3-2为样本分类表。在这个例子中,使用Ward最小方差方法将玩家分为四类。表中给出了每个玩家所属的类别。图3-1清晰地反映了聚类的整个过程。它将实际距离按比例调整到0.25的范围内,并逐步将样本和属性相似的新类连接起来,直至合并为一类。您可以使用此图片上的标尺将其在图片上左右垂直移动。每条与标尺相交的水平线都是一个类别。与每条水平线左端关联的样本是分配给该类别的成员。这个例子分为四类: 第一类:梅西、C罗,这些是技术能力较好的球员。第二类:阿德里亚诺·卡卡、哈维、厄齐尔、莱昂、尼尔·马、赫迪拉、蒂亚戈、皮克、马塞洛、佩德罗、内格雷多、卡纳莱斯、法布雷加斯、伊涅斯塔、阿尔维斯、普约尔、卡莱洪、华金、凯塔,这些球员都是以上球员平均技术水平。第三类:比利亚、伊瓜因、罗西、略伦特、索尔达多、本泽马,这些球员都是技术水平一般的球员。第四类:苏亚雷斯、佩佩、拉莫斯、阿隆索、迪亚拉,这些球员都是技术水平较差的球员。

(2)综合分析通过聚类分析的方法,最终将上述玩家分为四类。梅西和C罗属于第一类。在上述因素分析中,F 1 、F 2 和F 3 三个因素的得分均排名第一,其得分均高于其他选手。以上分析和数据表现表明,这两人个人能力都很强,各项数据都比较平均稳定,无论是个人技术水平还是场上意识水平都非常不错,值得高度重视。两者对比时,梅西的各项数据都要高于C罗一点,这说明梅西的个人综合能力还是更出色的。

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