基于研究方法标准化理念的沙滩排球比赛技战术统计分析应用策略构建

陈贞祥 靳小雨 赵德峰 吕雅君 石林 韩冬

摘 要： 探索建立標准化的沙滩排球技战术统计分析应用策略，并验证其信效度，为研究沙滩排球比赛技战术特征提供理论标准和方法，并为中国排协推广沙滩排球技术统计方法奠定理论基础和实践路径。从备战第14届全运会实战出发，通过文献资料梳理、焦点小组讨论和多轮实战修正，系统梳理出以“目标设置、指标选择、效果标准、关联技术设置、战术设置、统计标准、软硬件配置和实战分析”8个模块构建基于Data Volley 4的标准化沙滩排球赛前、赛中和赛后技战术统计分析的应用策略；并以冠军获得者辽宁男沙一队1号运动员全运会8场比赛数据为样本，采用卡方检验和配对 t 检验对比决赛和预赛接发球（ χ  2=18.67， P =0.001<0.05）、进攻（ χ  2=3.663， P =0.61>0.05）和每局均拦网得分（ t =2.934， P  =0.011<0.05）技术表现效果的差异性，为选择研究比赛场次提供依据；采用组内相关系数检验应用策略，评分者信度一致性程度为优（三者 ICC 系数均>0.90）；采用配对 t 检验和Bland-Altman一致性分析应用策略统计与传统纸笔统计的每局平均一传到位率和进攻成功率两项指标，结果显示均无显著性差异（ P >0.05）和较好的一致性（ P >0.05）。研究发现：（1）应用策略的标准化系统构建能够满足沙滩排球队备战比赛的需要，同时可为官方比赛技术统计提供标准与方法；（2）应用策略有较好的效度，为不同统计人员分工合作奠定了基础；（3）在重大比赛备战主要对手中，预赛和决赛中优秀运动员的接发球、进攻和拦网技战术特征表现差异较大，选择比赛场次时要以最新比赛为佳。

关键词： 沙滩排球；Data Volley 4；技战术；应用策略；信效度

中图分类号：G842；G80-058   文献标识码：A  文章编号：1006-2076（2023）01-0108-11

Construction of Application Strategy for Statistical Analysis of Beach Volleyball Game Techniques and Tactics Based on the Concept of Standardization of Research Methods

CHEN Zhenxiang 1， 2，JIN Xiaoyu3，ZHAO Defeng2，LV Yajun4，SHI Lin1，HAN Dong1

1.Shanghai University of Sport， Shanghai 200438， China; 2. Shanghai Research Institute of Sports Science （Shanghai Anti-doping Agency）， Shanghai 200030， China; 3. Ludong University， Yantai 264025， Shandong， China; 4. China Volleyball Association， Beijing 100763， China

Abstract：  Objective： To explore the establishment of a standardized statistical analysis strategy for beach volleyball techniques and tactics， and to verify its reliability and validity， to provide theoretical standards and methods for studying the technical and tactical characteristics of beach volleyball games， and to lay the theoretical foundation and practical path for the Chinese Volleyball Association to promote the technical statistical methods of beach volleyball.  Methods： Starting from the preparation for the 14th National Games， through literature review， focus group discussion and many rounds of practical corrections， we systematically sorted out the eight modules of “goal setting， index selection， effect standard， related technology setting， tactics setting， statistical standard， hardware and software configuration and practical analysis” to build a standardized beach volleyball pre-match， in-match and post-match technical and tactical statistics. The application strategy of technical and tactical statistical analysis before， during and after the match; and using the data of 8 matches of the champion Liaoning men's sand team No. 1 as the sample， using chi-square test and independent sample t-test to compare the final and preliminaries of receiving and serving （2=18.67， P =0.001<0.05）， attacking （2=3.663， P =0.61>0.05）， and average block score per set （t=2.934， P =0.011<0.05） technical performance effects to provide a basis for the selection of the study matches; the intra-group correlation coefficient test application strategy was used and the degree of rater reliability consistency was excellent （all three ICC coefficients>0.90）; the paired t-test and Bland- Altman consistency analysis of the average first-pass rate and offensive success rate per set of applied strategy statistics and traditional paper-and-pencil statistics showed no significant difference （ P >0.05） and good consistency （ P >0.05）. It was found that （1） the standardized system construction of the application strategy can meet the needs of the sand volleyball team in preparing for matches， and at the same time can provide standards and methods for official match technical statistics. （2） The application strategy has good validity and lays the foundation for different statisticians to divide and cooperate. （3） Among the main opponents in preparing for major matches， the technical and tactical characteristics of receiving and serving， attacking and blocking of elite athletes in the preliminaries and finals show different. The performance of the technical and tactical characteristics of the elite players in the preliminaries and finals are different， and the latest matches are preferred when choosing the matches.

Key words： beach volleyball; Data Volley 4; technical and tactical statistics; application strategy; reliability and validity

大数据和信息技术在竞技体育领域被广泛应用，信息情报分析成为比赛制胜的核心因素 ［1］，尤其在技战能主导类项群，细致且高效地做好信息情报收集愈发显得重要 ［2］。沙滩排球比赛规则规定每队两人，且不能在比赛中换人，故其技战术特点规律性较强，对其研究做到知己知彼、扬长避短是高水平运动队备战中一项十分关键的制胜因素。然而，目前我国沙滩排球技战术统计分析水平与国外先进国家相比还存在一定差距，表现为运动队专业统计工具不统一、使用能力不够，方法差异大，团队合作难，比赛无官方技术统计等问题。所以学习国际先进做法，探索标准化沙滩排球技战术统计分析的专业工具，以此提高数据采集和分析能力，并在工具基础上探讨形成高信效度的应用策略，对提高我国沙滩排球竞技能力和提升比赛观赏性均具有重要意义。

在哲学社会科学研究中，研究方法国际化或者标准化是指在研究活动中要使用国际上普遍认同、广为接受和业已证明为科学的研究手段和研究工具（方法），遵循科学的研究程序，按国际统一的科学规范要求从事和管理科学研究。其主要特点是强调研究方法的科学性和工具操作性，研究过程的客观、量化、实证和严谨性，以客观描述为主，少有主观臆断和模糊性思维判断。标准化实质是要求科学研究使用统一的研究标准、手段和评价尺度 ［3］。在体育学研究中，标准化的研究方法应用流程是科学研究方法“重复性”的重要前提 ［4］。纵观近些年国内外沙滩排球比赛技战术的研究，基本可归为4类：一是探索制胜规律的研究，可概括为对某一或某些技战术运用与比赛胜负（局）关系的研究，如发球 ［5-6］、进攻 ［7-8］和传球 ［9］等，或与室内排球进行差异化技战术比较 ［10］；二是对技战术运用影响因素的研究，主要是从性别 ［5］、年龄差异 ［6，11］或规则改变 ［12-13］展开；三是BVSS软件（Beach Volleyball Scout System）的研发和备战大赛研究对手的应用研究 ［14-16］，很大程度上提升了我国沙滩排球学术研究和大赛备战的水平；四是探讨不同技术之间的相关性和预测比赛结果 ［12，14，17］。然而，研究中使用技战术统计分析的工具、方法手段和标准各异，既缺少成熟稳定的工具，又缺少对标准化应用策略的研究和信效度检验。这直接导致不同统计人员之间的数据交流障碍，不利于成果的相互借鉴，得到的研究结果与结论的参考性及可信度下降，且可重复性较低。

目前，国内外沙滩排球技战术统计分析软件有：德国的Utilius VS，Simi Scout，Volleyball ACE，Volley Scout，Vollyball Statistics Manager，VBSTAT，VBCHART，Info Volley Analyzer，Touch Volley BeachProvoline；意大利的Data Volley 4，Click&Scout；瑞士的Dartfish团队版和我国的BVSS等 ［1］。大部分软件因为专业化程度不高、存在功能缺陷或使用复杂而未能有持续更新发展。Data Volley 4是国际排联选用的排球比赛技战术统计分析软件，含室内和沙滩排球两个模块，突出优势为实时反馈和多场次汇总分析，功能强大，认可度和成熟度较高 ［18］。然而，科研团队多名统计人员在备战第7届世界军人运动会和第14届全运会青年组和成年组等多个国内外大赛中发现：重点队伍的比赛对手可能有多个，经常在同一时间比赛，并且多组统计人员即使均使用同一个统计软件，也会因没有统一策略而使得统计标准不一，从而使得教练团队对汇总分析的数据信效度产生怀疑，影响研究效率。不同队伍之间的技戰术统计数据更是因为统计策略不一，标准和方法自然相差很大，使得交流分享仅是停留在视频层面上。此外，2019年5月中旬，中国排协曾举办培训班，意在将其应用于沙滩排球比赛技术统计，但因未能根据软件功能结合实战形成高信效度的标准化技战术统计分析策略等原因而未有后续发展。

基于此，本研究从备战第14届全运会预决赛成年男子沙滩排球比赛技战术统计分析实战出发，围绕Data Volley 4 沙滩排球模块功能，梳理形成标准化沙滩排球比赛技战术统计分析应用策略，再对实战中收集的数据进行统计学分析得出策略应用规律，并选取关键技术数据进行信效度检验，验证策略的可靠性，以期基于研究方法标准化理念构建一套系统且高信效度的应用策略，助力我国沙滩排球运动队备战重大比赛，同时，也为中国排协沙滩排球技术统计的实施提供方法探索。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

以Data Volley 4在沙滩排球比赛技战术统计分析中的标准化应用策略构建及其信效度为研究对象。

1.2 研究方法

1.2.1 专家访谈法

通过访谈多年运用Data Volley 4为运动队进行技战术统计分析的专业人士3人、国际排联选派统计员3人，就战术设置与技术关联进行咨询，并交流应用经验和策略。

1.2.2 焦点小组法

由教练员3人、运动员6人、排球技战术统计分析专家2人和科研人员2人组成焦点小组，在赛前沟通研讨主要对手基本情况、重要比赛、统计的技战术指标和效果以及分析方法，明确赛前、中和后分别针对性的策略，将其在软件中设置实现，并在训练和预赛中进行多轮磨合讨论，以确保策略合理性和实用性。

1.2.3 实验法

精选2021年第14届全运会决赛阶段的15场比赛（60人次），让3名技战术统计员（统计员A为有8年工作经验的科研人员、统计员B为有3年统计经验的硕士研究生，统计员C为有3个月统计经验的硕士研究生）用Data Volley 4策略和1名教练员（为中级教练员，现场用纸笔做12场48人次的统计）在比赛现场按同一个统计标准对比赛进行统计。用摄像机（Sony FDR-AX60）在球场底线后对比赛进行全程无间断录像，赛后通过软件将比赛视频与统计代码进行时间同步。在统计过程中如有信息不确定或遗漏做好记录，赛后根据比赛视频补充完善临场统计错误信息，数据通过导出功能汇总到Excel进行处理。

1.3 统计分析方法

采用SPSS V21.0和SPSS AU对数据进行统计分析。采用组内相关系数（intraclass correlation coefficient， ICC ）检验3位统计员用构建策略统计的技术指标（发球得分、一传到位率、进攻成功率和拦网得分）的评分者信度 ［19］，其中一传到位率是绝对到位与半到位求和。采用配对 t 检验和Bland-Altman一致性分析 ［20］分别对3位统计员用Data volley 4策略统计的一传到位率和进攻成功率两项指标与教练用纸笔统计的技术数据效果进行均值差异性和一致性比较。分别使用卡方检验Fisher确切概率法和配对 t 检验对冠军组合辽宁男沙一队的1号队员在2021年全运会预赛（4场8局）和决赛（4场8局）的前两局进行一传到位率、进攻成功率和局均拦网得分3项效果指标的差异性检验分析，数据来源于统计员A。 P <0.05为具有统计学意义。组内相关系数， ICC 评判标准为：＞0.90为优，0.75～0.90为良好，0.5～0.75为中等； t 检验使用 Cohen's d 值表示效应量大小时，效应量<0.20为小、 0.50～0.80为中、效应量＞0.80为大 ［21］。

2 研究结果

2.1 应用策略构建

沙滩排球比赛技战术统计分析标准化应用策略由“整体架构（目标设置）、统计方法（指标选择，效果界定、关联技术代码设置、战术设定、统计标准）、软硬件配置和实战分析（赛前、赛中和赛后）”4个分策略（含8个模块）构成，数据的采集与传输由比赛现场搭建局域网互联实现比赛数据的实时传输（见图1），实现的6项技战术特征的统计分析功能见表1。

赛前先由1人统一建立比赛文件后共享，再根据技术效果的界定对发球与接发球、进攻与拦网、进攻与防守关联技术代码进行设置，见表2 ［18］。战术设置由发球和进攻战术组成，参照室内排球 ［16］ 进行设置（见图2），并将沙滩排球半场区精准划分为1～9区，每区再细化为A、B、C和D 4个点位，将半场区64 m 2区域分为36个区域，获得沙滩排球场区精确落点的位置坐标。在发球区是从1号位底线后到5号位底线后分别用数字“1”“9”“6”“7”“5”来表示。沙滩排球比赛发球战术主要由发球起点位置、动作分类（大力跳发Q、

跳飘M和原地发球M）、落点位置和发球环境（顺风S和逆风U）构成。根据进攻战术位置进行分类，前排战术分别在2、3、4号，并在3和4间、2和3间设置相应的战术，后排对应7、8、9位置分别设置调整球战术，战术设置见图2。

软件设置主要包括：比赛建立、队伍录入、键盘快捷键设置、比赛规则设置、扩展代码设置、关联代码设置、得失分符号设置、战术代码设置、实时分析制定及 推送设置和二传自动添加设置。此外，硬件设置主要通过局域网的IP信息和端口链接到Ipad软件与电脑软件，从而实现数据实时传输反馈，见图1。统计标准的录入策略应为：“a2SM56.1# 2E5# 1CP6.1T！ a2D a1E1# a2PP5.2D=”释义为：“对手2号队员发跳飘球从5号位发到6号位、本方1号运动员接发球到位、2号队员垫球传球到位、1号队员在3～4号位之间的位置将球吊到1号位、客队2号将球防起，客队1号传球到位、客队2号队员四号位进攻重扣到5号位后主队2号队员防守失误”。通过改变不同技术、战术、击球种类、位置和效果代码进行统计与分析，可实现系统全面的沙滩排球指标统计。

2.2 应用策略的评分者信度

3位技战术统计员运用该应用策略模式统计选取的2021年全运会决赛中的15场比赛60人次运动员的发球得分、一傳到位率、进攻得分和拦网得分技术效果数据统计后进行组内相关系数统计学分析（见表3），得到4项技术效果的两两间的一致性较好，均大于0.90，全部为优。一传到位率的组内相关系数分别为统计员A和B之间的 ICC 系数为0.985（95      CI ， 0.975～0.991），是两两间最为一致的；统计员A和C的 ICC 系数为0.966（95      CI ，0.944～0.980）是两两间一致性最差的。在发球得分上三者无差异， ICC 系数为1。在进攻成功率统计的一致性上，均表现出大于 0.990以上的一致性。从拦网得分上来看，统计员A和C的 ICC 系数为0.966（95      CI ，0.991～0.997）是两两间一致性最差者，此项指标按估计值理论上应为1，说明可能存在一定的应用问题。

2.3 应用策略的效度

2.3.1 一传到位率效度

技战术数据效果共有48个样本，统计员A、B、C采用软件策略统计得到的一传到位率分别为76    、75.896    和75.083    （见表4）。教练员采用纸笔统计得到的一传到位率平均值为75.333    。使用配对 t 检验统计知，统计员与教练两两之间数据并没有呈现出显著性差异（ P =0.155>0.05、 P =0.098>0.05和 P =0.7>0.05），即说明两种方法的差值并没有明显偏离0，两种统计方法在统计一传到位率上具有一致性。

从Bland-Altman图可知，3位不同水平的统计员与经验丰富的教练员采用两种不同方法统计分析得到一传到位率差值的均值为0.667、0.563和-0.25，差值的95    置信区间分别为-5.601～6.935、-3.956～5.081和-9.020～8.520。几乎所有测量数据均介于95    置信区间范围内，说明3名统计员与教练员的一传到位率数据具有良好的一致性水平（见图3）。

2.3.2 进攻成功率效度

软件策略和纸笔技术统计数据效果共有48人次的样本，统计员A、B、C采用软件策略统计得到的进攻成功率分别为60.771    、60.813    和60.938    ，教练员采用纸笔统计得到的进攻成功率平均值为0.396    ，见表5。使用配对 t 检验统计知，两两之间数据并没有呈现出显著性（ P =0.11>0.05、 P =0.108>0.05和 P = 0.068>0.05），即说明两种方法的差值并没有明显偏离0，说明两种统计方法在进攻成功率上具有一致性。

3位不同水平的统计员与教练员采用两种不同方法统计分析得到进攻成功率差值的均值为0.375、 0.417和0.542，差值的95    置信区间分别为-2.747～ 3.497、-3.034～3.867和-3.398～4.482。从Bland-Altman图可知，几乎所有测量数据均介于95    置信区间范围内，这意味着三名统计员与教练员的进攻成功率数据具有良好的一致性水平（见图4）。

2.4 第14届全运会预赛与决赛阶段比赛关键技术表现对比

辽宁男沙一队1号队员在预赛和决赛阶段接发球效果上存在显著性差异（ χ  2=18.67， P =0.001）。在预赛阶段接发球绝对到位率为68.8    ，决赛阶段的绝对到位率下降到42.2    ，“半到位！”和“半到位”占比相应增加。从两个阶段接发球总数来看，预赛阶段1号接发球明显多于决赛阶段的29次，局均多3.6次（见表6）。

辽宁男沙一队1号队员在预赛和决赛阶段的进攻技术效果上不存在显著性差异（ χ  2=3.663， P =0.61）。但从得分率来看分别为57.1    和67.6    ，表现为决赛阶段的进攻成功率更高，高出了10.5    ；从进攻总数上看，均为8局球，决赛阶段1号队员的进攻数量为71次，少于预赛阶段的91次（见表7）。

辽宁男沙一队1号队员在局均拦网得分上呈现出显著性差异 t =2.934， P =0.011<0.05；表现为决赛（3±1.51个/局）中其拦网得分多于预赛（1.13±0.99个/局），两 者相差1.88个/局，差值95     CI 为0.504～ 3.246，Cohen's d 值为1.467，表现出大效应量（见表8）。

3 分析与讨论

研究结果表明，基于研究方法标准化理念，沙滩排球比赛技战术统计分析应用策略的Data Volley 4的路径模式应该为：通过“设置研究目标、选择技术和战术统计指标、明确技术效果和战术界定、设置关联技术代码、设置战术版、优化录入统计标准、设置软硬件（含队伍队员基本信息等）”构建赛前对手特征研究（最新的能反映真实竞技水平的2～5场比赛汇总）、赛中竞技表现监控和赛后数据与视频同步分析的标准化应用策略。该策略经过实战数据检验，在技术统计中一传到位率和主动得分能力上具有较好的信度（三者 ICC 系数均>0.90），在一传到位率和进攻成功率上具有较好的效度（ P >0.05）；在实战应用中研究发现重大比赛预赛和决赛阶段优秀沙滩排球运动员在竞技表现上的差异为：接发球效果上存在显著性差异（ χ 2=18.67， P =0.001），进攻技术效果上虽不存在显著性差异（ χ 2=3.663， P =0.61），但从得分率来看仍由57.1    提升到67.6    ；局均拦网得分上呈现出显著性差异 t =2.934， P =0.011<0.05。

3.1 应用策略构建

随着Data Volley 4等专业技战术软件的应用，使得技战术特征研究由单一化向系统化指标转变，并使得数据的标准化挖掘成为可能 ［14，18，22-23］。研究发现：在比赛和训练中，教练员或运动员仅能平均准确回想起30    左右的信息，为此，尽可能多地将其余70    左右的信息进行关键信息的快速统计分析呈现成为比赛决 策制定的关键 ［18］。比赛信息不断含有显性信息还有大量隐形信息需要挖掘。比赛统计分析可以使大量隐性技战术数据显性化，从中发现有价值的技战术特征线索，帮助教练员和运动员去认识和理解主要对手的关键技战术特征，进而为制定参赛策略提供科学依据 ［24-25］。张铭鑫等 ［25］认为，球类技战术特征的研究应当形成决策流程化作业，严格控制信息收集、处理、分析、策略生成和方案实施环节，并结合科技手段，提升决策相关信息的处理效率和准确性。随着技术统计国际化程度的提升，中国排球协会开始注重国内比赛的技术统计，并专门进行了国际化标准探索 ［22］。确立研究目标及研究对象是提升技战术统计分析工作效率的首要环节，有了明确的目标才能据此进行整体策略的逻辑构建，达到建立标准化的应用策略深入挖掘数据背后规律的目的。

沙滩排球技战术的实战应用研究目的主要分为：研究对手技战术特征备战 ［15］、研究本方运动员的技战术表现 ［16］进行得失总结，两者对比找差异 ［24］以及研究高水平队伍技战术特征探寻发展规律 ［8，16-17］4类。主要从接发球特征、扣球特征、发球特征、传球特征、拦网特征和防守特征策略进行研究，进行赛前分析对手、赛中实时监控、赛后总结分析以及得出对训练的启示。对发球和扣球技战术特征的研究不仅要考虑技术，战术的分类研究也较为重要。徐林胤等 ［15］对美国女子沙滩排球一队Walsh和Ross组合比赛技、战术进行特征分析，技术特征含进攻特征（重扣、轻拍、快打、一攻成功率等）、发球特征（类型：飘球、跳发球，位置：找人或找点）、一传特征（到位率）和拦防特征（专职拦防和下撤防守）；战术特征分析包括了发球和进攻的线路（直线或斜线）习惯与特点（近网或开网等分类）研究，并提出应对策略。孙治野等 ［16］对王凡和夏欣怡军运会比赛一攻环节（接发球和一攻进攻特征）技战术运用效果进行统计分析后为改进训练提供参考建议。徐兰英 ［24］对比国内外优秀沙滩排球运动员个人技战术的运用情况，找出优势与不足，为我国女子沙滩排球训练提供参考。靳小雨 ［8］为了全面准确地把握中外女子沙滩排球运动员比赛进攻特征（线路和方式等），建立世界优秀女子沙滩排球运动员比賽进攻方式与效果评价的基本模型。这些研究出于不同的目的均为沙滩排球竞技水平的提升做出了贡献，也选择了关键技战术指标进行统计分析，但因方法和标准统一存在较大差异，不利于研究间的横向对比。

发球和接发球、进攻和拦网特征是影响竞技成绩的核心因子 ［26］。对发球特征的研究，是做好接发球应对策略的基础，尤其是18分后关键分时的发球特征的研究对于比赛制胜至关重要。发球通常有原地飘球、跳飘球和大力跳发球三种发球方式 ［7，27］。靳小雨等 ［28］对拼发球的重要性进行了定量评价后提出了详细的拼发球策略。Medeiros等 ［7］研究发现，不同女性年龄段的发球有不同技术效率，原地飘球和跳飘分别为19岁以下和21岁以下运动员比赛中效果较好，而大力跳发和跳飘在成人高水平运动员中效果最佳。Buscad等 ［29］在明确界定了发球类型和效果的前提下，探讨其与球速和比赛结果的关系，从而深入研究世界男女沙滩排球巡回赛优秀男女沙滩排球运动员的发球特征，得到发展规律。沙滩排球完成进攻性击球的核心技术组合是：一人“接发球—扣球”，另一人“二传—保护”，寻找接发球或进攻相对差的运动员作为发球攻击对象是一项基本共识 ［28，30］。进攻特征的研究有助于更为精准地做好拦防，是在实战中教练和运动员较为关注的特征分析之一 ［16］。

对发球和进攻特征的研究需要对场区进行精确划分，以明确起止点位置。进攻战术的设置可以快速定位进攻位置和进攻类型，为研究进攻特点奠定基础，形成标准策略能大大提高对发球和进攻研究的效率，并形成统一规范。比赛进攻通常由接起对方的来球后接同伴二传传球，接对方来球直接进行扣球，或传球运动员直接扣二次攻构成 ［31］。进攻战术设置由进攻位置（如4号位、2 号位、后排等）、分类（探头球、到位球、调整球）、发力情况（重扣球H、轻拍P、吊球T）、落点分布（九宫格后分为36区）等要素组成 ［8］。发球的类型直接决定接发球的类型，在不同发球类型统计的基础上，研究不同接发球类型的技术效果，得出规律，以便更好地布置发球战术和提升自身接发球能力，是需要进一步细化研究的新问题。再者，代码录入是统计分析的基础，直接关系到技战术统计分析的最终效果，一个好的录入策略是保障录入信息全面、准确、高效的前提，需根据研究目的进行录入标准的策略制定 ［15］。

组织进攻环节是指二传与扣球的配合，对其特征进行研究有助于了解对手的传球特点，提前做好预判。研究发现，沙滩排球中预判为主效应，判断的准确性对女子沙滩排球进攻效果起关键作用 ［32］。沙滩排球规则裁判法对上手传球组织进攻进行严格限制，故垫传组织进攻为主要的传球方式。在一传绝对到位的情况下，运动员也会采用双手头上传球的方式 ［15］。扣球具有击球点高、速度快、力量大、变化多的特点，可以扣出不同性能、不同时间、不同角度、不同落点的变化球，使进攻更具威力 ［28］。因沙滩排球比赛只有两名运动员，运用“打吊结合”的方式进攻效果更佳，统计中将进攻方式分为重扣、轻拍和吊球。此外，还要根据进攻起点位置设置战术，参考进攻落点确定进攻线路再结合击球效果和视频进行研究。拦网是防守的第一道防线，好的拦网不仅可以直接得分，还会对进攻队员的技术运用和心理产生影响。通常对拦网进行量化研究，从得分率、拦回率、拦起率、失分率和拦网空跳率进行统计分析 ［33］。防守通常采用分工明确的拦直防斜阵型，但当对吊球或轻拍较多的攻手有预判时，或在对方组织二次攻起远网球时，直接封死远网球网口难度较大，拦网队员常采取撤下防守战术 ［34］，对其研究是了解对手的拦防特点的有效手段。这些均需要有一套标准化的技战术统计策略的支撑。

通过对符号的标准定义和关联对应设置界定来为不同统计者间建立标准规范，实现精细化技术统计目标。将沙滩排球中7项技术效果分为6个等级指标，软件中采用的代码分别是“#”“+”“！”“-”“/”“=” ［22，27］。根据研究目的可以舍弃或合并部分符号的使用，并对应不同效果进行严格界定是统一标准的关键。如对接发球中“#和+”的基本共识为：接发球绝对到位用“#”是指接到二传身体附近，二传队员可以采用上手传球技术或垫传很“舒服”地组织进攻。半到位“+”是指比绝对到位稍差，二传队员需要移动1～2步才能完成垫传球组织进攻等 ［16］。关键分是指前两局18分以后，第三局8分以后 ［27］。再者，在统计的过程中，如果每一个技术都录入效果符号代码，将会大大降低统计效率，故在统计分析软件中设置关联技术十分重要。然而，研究发现，在排球比赛中因未考虑此策略而直接用默认设置进行统计导致的错误，致使最终发球和进攻技术的效果统计错误 ［22］。故形成关联技术代码设置标准策略，并提前在软件中设置，是提高统计效率和准确率的必要前提和基础。

基于标准化理念的Data volley 4应用策略根据设置的研究目标，沟通相应的技、战术分类及其效果界定后，明确统计录入方法，将其相应的方法在软件中进行设置，并依托硬件加以实现，实现了数据和方法的共享共用。通过便携式移动电源和路由器建立局域网以实时传输数据。在赛前对多场比赛进行筛选汇总分析，通过软件实现对目标数据、线路位置图和视频关联的汇总分析；在赛中，可按照事先设置好的分析目录推送到Data volley 4的ipad版软件中，教练或运动员远端预先设置登录，通过无线局域网进行实时数据和線路位置，甚至是视频数据的实时分析。在赛后，可及时总结比赛得失，并关联数据与视频进行总结，也可通过数据库对不同比赛阶段的数据进行对比分析。此外，基于标准化策略，进一步研究建立不同水平优秀沙滩排球运动员重要比赛中某种技术或战术运用效果的定量化数据，可作为训练计划制定或比赛效果评价的参考依据。

3.2 应用策略信效度检验

研究发现，3位统计员的评分者信度 ICC 系数较高，均达到了0.966以上。一传到位率和主动得分能力在评价技战术表现中具有典型的代表性，通常作为关键指标 ［35-36］。从拦网得分上来看，统计员A和C的 ICC 系数未能达到完全一致，是由于统计员C为刚从事技战术统计的运动员，因效果沟通与标准把握不好造成的统计准确度稍差，但没有对信效度造成很大影响。进攻、发球和拦网得分的相关系数也均为优，进攻技术表现上存在的差异主要是由于统计速度导致的统计进攻一般球遗漏造成的，属于典型的技术统计中第三类遗漏错误；拦网得分因为“/”符号的应用不统一导致统计效果不一致，属于未执行标准化方法导致的第三类中的认知错误 ［22］。这均与前期研究结果相一致，可通过严格执行标准化策略后随着自身水平的提升可以避免的。

教练员在训练和比赛中进行了多年的纸笔统计，与主教练的标准和认知几乎完全一致，故将其作为效度检验的“金标准”。一传到位率和进攻成功率在比赛技战术分析中是教练最为关注的两个技术指标，故被选定作为效度检验的两个指标。研究发现，3位统计员与教练之间一传到位率（76    、75.896    和 75.083    ）和进攻成功率（60.771    、60.813    和 60.938    ）的统计数据均没有显著性差异（ P >0.05），并且具有良好的一致性水平。在一传到位率超出95    置信区间的差异是因为某一局比赛中该运动员接发球较少， 因为1到2个球的判断差异而造成了的。在进攻成功率上的差异主要是因为进攻总数量上的差异造成的，是因为软件使用不够熟练，漏掉进攻效果一般球而导致的。故认为Data Volley 4在沙滩排球比赛技战术统计分析中的标准化应用策略在技术统计效果的统计上有较好的信效度表现，且规避了诸多错误的发生。

本研究因受纸笔统计对战术统计、线路、位置等统计的局限性影响，在信效度检验上仅选择了关键技术指标作为评价应用策略信效度高低的评价方法；并且，未能选择大样本量的统计人员参与研究，故未能进行变异系数分析，是本研究存在的不足，一定程度上降低了研究结论的可靠性，未来可通过变异系数、重测信度和相关分析等方法 ［19-20］针对同一场比赛进行更为系统和更多受试者参与的信效度验证。

3.3 预赛与决赛阶段比赛关键技术表现差异

第14届全运会决赛中辽宁男沙一队夺冠，三项技术指标反映出1号运动员在决赛中竞技表现与预赛阶段相差较大，这成为其夺冠的重要原因。从接发球技术效果看，预赛对手的发球策略更多的是追发1号，当发现其有较好的接发球和进攻能力后，决赛阶段对手改变策略换发其队友，寻求新的突破点。然而，在决赛阶段，随着对手水平的提升，1号运动员在决赛阶段接发球效果变差，明显低于预赛，但半到位率和失误率有明显提升。在进攻效果上与预决赛阶段表现未达到显著性差异，但进攻成功率上还是有明显提升达到 67.6    的成功率，表现出较好的扣球得分能力。在每局拦网得分上每局多得尽2分之多，表现出了更好的竞技状态，成为其制胜的关键技术环节。这与Hyrinen等 ［27］的研究基本相一致，在胜负局中进攻得分和拦网得分能力存在显著性差异。

由此可见，受疫情影响比赛减少的背景下，往往较难第一时间掌握其对手的技战术特征规律，从而做出积极应对，故形成一套标准化可推广的应用策略，对于比赛前、中和后快速研究主要对手技战术特征具有较强的实战意义。备战重要对手4场最近的比赛能得出具有统计学意义的显著性差异，在接发球效果显著性下降的情况下，进攻仍未受影响，且局均拦网得分高出相差1.88个，表现出绝佳的強攻和拦网水平。所以，只有高效的统计分析才能如实快速获取优秀运动员的比赛中竞技能力变化信息，做到知己知彼。

基于该策略，除按比赛阶段划分对主要对手的备战研究外，以胜负场或局、不同比分阶段进行技战术表现的分类研究，对于备战可能更有针对性，需要进一步深入研究。同样，基于策略建立的视频和数据关联数据库，使得研究不同技、战术类型及效率与时间或球速之间的关系的研究更加便捷高效。元宇宙是全新环境下的体育未来发展方向性引领 ［37］。随着元宇宙方法和理念在体育中的构建与应用，以标准化理念建立的沙滩排球比赛技战术统计分析应用策略将为打造基于大数据的沉浸式体验提供标准化数据，使得众多沙滩排球比赛技战术数据采集者均能为大数据的积累做出贡献成为可能。关于排球项目数据管理平台构建与应用已有基于实践需求的尝试性研究 ［38］。如何结合元宇宙方法和理念建立数据平台来帮助沙滩排球教练员和运动员进行科学训练和比赛，未来需要多学科深入联合研究探索。

4 结论与建议

4.1 结 论

4.1.1  基于Data Volley 4建立的沙滩排球比赛技战术统计分析应用策略，8个模块层次结构清晰，符合标准化研究方法流程的要求，能够满足沙滩排球队备战比赛的需要，同时可为官方比赛技术统计提供标准与方法。

4.1.2 应用策略有较高的信效度，为不同统计人员分工合作统计分析奠定了基础。

4.1.3 在重大比赛备战主要对手中，预赛和决赛中优秀运动员的接发球、进攻和拦网技战术特征表现差异较大，选择比赛场局时要以最新的比赛为佳。

4.2 建 议

4.2.1 对于经验不足的使用者，策略的选择可根据需求进行简化技术和战术指标，但策略的整体性不能破坏，要有系统观，并遵循循序渐进原则。

4.2.2 在备战主要对手选择统计分析的比赛场次时，应以选择与最近的2～5场比赛为佳，要辨别优秀运动员战略性放弃比赛的情况。

4.2.3 官方比赛技术统计在使用该策略前，对多名统计员采集同一场比赛的技战术指标数据后做进一步的信效度检验。

参考文献：

［ 1 ］  王慧琳，张婕.竞技体育信息情报科技服务应用优化方案——以天津市实践项目为例［J］.图书馆理论与实践，2020（1）：78-82.

［ 2 ］ 田麦久，刘大庆，刘建和，等.运动训练学［M］.北京：人民体育出版社，2012：20-21.

［ 3 ］ 牟岱.哲学社会科学研究方法国际标准化及其意义［J］.开发研究，2006（4）：73-76.

［ 4 ］ 张力为.体育科学研究方法［M］.北京：高等教育出版社，2006.

［ 5 ］ KOCH C，TILP M.Analysis of beach volleyball action sequences of female top athletes［J］.Journal of Human Sport and Exercise，2009，4（3）：12-19.

［ 6 ］ LóPEZ-MARTíNEZ A B，PALAO J M，ORTEGA E，et al. Efficacy and manner of execution of the serve in top-level women's beach volleyball players［J］.Journal of Physical Education， 2020（31）： e3142.

［ 7 ］  MEDEIROS A I A，PALAO J M，MARCELINO R，et al. Systematic review on sports performance in beach volleyball from match analysis［J］.Revista Brasileira de Cineantropometria & Desempenho Humano，2014（16）：698-708.

［ 8 ］ 靳小雨，田佳，霍学来，等.中外高水平女子沙滩排球比赛进攻方式比较研究［J］.北京体育大学学报，2016，39（8）：133-139.

［ 9 ］  PéREZ-TURPIN J A，CAMPOS-GUTIéRREZ L M， ELVIRA-ARANDA C，et al.Performance indicators in young elite beach volleyball players［J］.Frontiers in Psychology，2019：2712.

［10］ REISER M，ZENTGRAF K，KINDERMANN S，et al.An approach to quantify the float effect of float serves in indoor and beach volleyball［J］.Frontiers in Sports and Active Living，2020（2）：1-10.

［11］ TILI M，GIATSIS G.The height of the mens winners FIVB beach volleyball in relation to specialization and court dimensions［J］.J Hum Sport Exerc，2011，6（3）：504-510.

［12］  GEORGE G，PANAGIOTIS Z.Statistical analysis of mens FIVB beach volleyball team performance［J］.International Journal of Performance Analysis in Sport，2008，8（1）：31-43.

［13］ GRGANTOV Z，KATI C R，MARELI C N.Effect of new rules on the correlation between situation parameters and performance in beach volleyball［J］.Collegium antropologicum，2005，29（2）：717-722.

［14］ 劉冰.沙滩排球比赛技术统计系统“BVSS”的设计与实现［D］.北京：北京体育大学，2007.

［15］ 徐林胤，王红英，吴鹏根.运用“BVSS”系统分析美国女子沙滩排球一队技战术特点［J］.中国体育教练员，2017，25（1）： 36-37.

［16］ 孙治野，田佳，肖强.我国女子沙滩排球运动员王凡/夏欣怡一攻环节技战术运用效果［J］.中国体育教练员，2020，28（4）：50-51，54.

［17］ LINK D，WENNINGER S.Performance streaks in elite beach volleyball-does failure in one sideout affect attacking in the next？［J］.Frontiers in psychology，2019（10）：919.

［18］ 陈贞祥，仰红慧. Data Volley软件在排球技、战术统计分析中的应用研究［J］.中国体育科技，2014，50（3）：19-24.

［19］ 陈志力.手机App和秒表在篮球运动员505测试中的信效度研究［D］.上海：上海体育学院，2021.

［20］ 王贝，王晨，侯彬，等.空气置换法、电阻抗法与双能射线法检测中国运动员体脂百分比的比较研究［J］.中国运动医学杂志，2021，40（7）：542-548.

［21］ 颜虹，徐勇.医学统计学［M］.北京：人民卫生出版社，2017.

［22］ 陈贞祥，吕雅君，赵德峰，等.问题解析与技巧梳理：国际化视野下排球技术统计标准的建立［J］.天津体育学院学报，2020，35（1）：118-124.

［23］ 孟范生，项贤林，张忠新，等.竞技排球数据挖掘系统的功能与运用［J］.上海体育学院学报，2009，33（6）：91-94.

［24］ 徐兰英.我国优秀女子沙滩排球运动员攻防技战术运用的研究［D］.北京：北京体育大学，2007.

［25］  张铭鑫，王新雷，练碧贞，等.“全数据”驱动下篮球教练员科学决策的案例分析——以2018-2019赛季CBA联赛广东男篮为例［J］.成都体育学院学报，2020，46（6）：100-106.

［26］ 石翔宇.中国女排竞技成绩影响因素——基于2013-2021奥运周期的阶段性实践探究［J］.成都体育学院学报，2022，48（2）：93-99.

［27］  HYRINEN M，TAMPOURATZIS K.Technical and tactical game analysis of elite female beach volleyball［M］.Jyvskyl：Research Institute for Olympic Sports，2012（37）：3.

［28］ 靳小雨，陈刚，徐国红，等.试析男排运动员拼发球战术运用策略［J］.天津体育学院学报，2003（4）：95-96.

［29］ BUSCà B，MORAS G，PEA J，et al.The influence of serve characteristics on performance in mens and womens high-standard beach volleyball［J］.Journal of sports sciences，2011（30）：269-76.

［30］ 靳小雨，徐国红.沙滩排球理论与实践探索［M］.北京：人民体育出版社，2006.

［31］ KOCH C，TILP M.Beach volleyball techniques and tactics：a comparison of male and female playing characteristics［J］.Kinesiology，2009，41（1）：52-59.

［32］ 殷瑞，徐林胤，杨薏，等.我国女子沙滩排球运动员进攻判断对进攻效果的影响［J］.中国体育教练员，2022，30（2）：67-70.

［33］ 袁润，王红英.澳大利亚女子沙滩排球组合Artacho/Clancy技战术特点及应对策略［J］.中国体育教练员，2019，27（4）：37-40，46.

［34］ 楊薏，王红英.我国优秀女子沙滩排球运动员防守特征［J］.中国体育教练员，2022，30（2）：61-63.

［35］ 陈贞祥，吕雅君，赵德峰，等.基于“全数据模式”技术统计的不同专位排球运动员竞技表现研究［J］.山东体育学院学报，2021，37（2）：102-110，118.

［36］ 陆卫平.中外高水平女子沙滩排球队得分能力对比［J］.首都体育学院学报，2014，26（3）：249-252.

［37］ 黄谦，王欢庆，李少鹏.体育未来发展的逻辑重构与实践展望——从元宇宙概念谈起［J］.西安体育学院学报，2022，39（2）：129-135.

［38］ 陈贞祥，赵德峰，任雪，等.基于“互联网+体育科研”的排球项目数据管理平台构建与应用［J］.体育科研，2022，43（3）：65-72.