劉鴻優(yōu)+彭召方

摘 要：對2014賽季中國足球協(xié)會超級聯(lián)賽比賽中的技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)指標(biāo)和比賽結(jié)果進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，對比賽技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)進(jìn)行探討。研究樣本由240場比賽、480組技戰(zhàn)術(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)組成，研究變量包括3個進(jìn)球射門相關(guān)變量、11個進(jìn)攻組織相關(guān)變量和5個防守相關(guān)變量，以及1個比賽情境變量（主客場）。首先通過K型聚類分析法，對比分均衡的比賽進(jìn)行界定；其次，對每一場比分均衡比賽中的每一項技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)指標(biāo)數(shù)值與比賽結(jié)果進(jìn)行廣義線性模型創(chuàng)建，以界定比賽技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)指標(biāo)與比賽獲勝概率的線性關(guān)系；最后，采取數(shù)據(jù)級數(shù)推斷法，對每一項技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)指標(biāo)與比賽獲勝概率線性關(guān)系的顯著性進(jìn)行界定。研究結(jié)果顯示：（1）比分差距為0～2球的比賽為比分均衡的比賽；（2）進(jìn)球射門相關(guān)變量中，每增加2個標(biāo)準(zhǔn)差的射門次數(shù)，球隊獲勝的概率可以增加16.3%（90%置信區(qū)間：±14.6%），而每增加2個標(biāo)準(zhǔn)差的射正次數(shù)，球隊獲勝的概率則可增加33.8%（±16.2%）；（3）進(jìn)攻組織相關(guān)變量中，增加2個標(biāo)準(zhǔn)差的傳球、傳球成功率和直塞可以為球隊獲勝概率帶來21.6%（±15.9%）、27.3%（±17.7%）和16.9%（±22.9%）的增量，而增加2個標(biāo)準(zhǔn)差的被犯規(guī)次數(shù)則會導(dǎo)致球隊獲勝的概率下降25.4%（±18.6%）；（4）防守相關(guān)變量中，每增加2個標(biāo)準(zhǔn)差的搶斷次數(shù)可以提升14%（±13.6%）的獲勝概率，而每增加1張紅牌則會降低30.9%（±26.7%）的獲勝概率；（5）在2014賽季中超聯(lián)賽比分均衡的比賽中，主場比賽可以比在客場比賽獲勝的概率高9.5%（±15.4%）。研究結(jié)果表明：廣義線性模型可以對足球比賽中的各項比賽技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)指標(biāo)與比賽勝負(fù)的因果關(guān)系進(jìn)行有效的界定，從而可以用來判定哪些比賽技戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)是比賽制勝指標(biāo)。創(chuàng)建的模型提供的信息，可以運用于比賽表現(xiàn)評估、對手信息探測、選擇和修改訓(xùn)練備戰(zhàn)計劃等足球運動實踐中。

關(guān) 鍵 詞：競賽與訓(xùn)練；足球技戰(zhàn)術(shù)；大數(shù)據(jù)分析；廣義線性模型；數(shù)據(jù)級數(shù)推斷；制勝指標(biāo)

中圖分類號：G843 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1006-7116（2017）02-0109-06

A big data analysis of football technical and tactical performance

——Based on general linear model and magnitude-based inference

LIU Hong-you，PENG Zhao-fang

（School of Physical Education，South China Normal University，Guangzhou 510006，China）

Abstract： The authors carried out mathematical modeling on the technical and tactical performance indexes and match results of Chinese Football Association Super League games in the game seasons of 2014， and analyzed and probed into match technical and tactical performance. The research samples consist of 240 matches and 480 groups of technical and tactical statistic data， while the research variables include goal correlated variables， 11 offense correlated variables， 5 defense correlated variables， and 1 game scenario variable （home or away）. Firstly， the authors defined score balanced matches by means of cluster analysis method； secondly， the authors established a general linear model for every tactical performance index value and match result of every score balanced match， so as to define the linear relationship between match technical and tactical performance index and match winning probability； lastly， the authors defined the significance of linear relationship between every technical and tactical performance index and match winning probability by using magnitude-based inference. The research results show the followings： 1） the matches with a score difference of 2 goals or less are score balanced matches； 2） in goal correlated variables， every increase of standard deviation of 2 goal attempts， the team winning probability can increase by 16.3% （±90% confidence interval： ±14.6%）， while every increase of standard deviation of 2 on-target goal attempts， the team winning probability increases by 33.8% （±16.2%）； 3） in offense correlated variables， an increase of standard deviation of 2 passes， successful passes or through passes can bring an increase of 21.6% （±15.9%）， 27.3% （±17.7%） and 16.9% （±22.9%） respectively to team winning possibility， while every increase of standard deviation of 2 fouled times， the team winning probability would decrease by 25.4% （±18.6%）； 4） in defense correlated variables， every increase of standard deviation of 2 steals can increase the winning probability by 14% （±13.6%）， while every increase of 1 red card would decrease the winning probability by 30.9% （±26.7%）； 5） in the score balanced matches in Chinese Football Association Super League games in the game seasons of 2014， the winning probability of home matches can be 9.5% （±15.4%） higher than that of away matches.. The research results indicate the followings： the general linear model can effectively define the causal relationship between various match technical and tactical indexes and match winning or losing， thus can be used to determine which match technical and tactical indexes are match winning indexes. Information provided by the established model can be applied to football practice such as game performance evaluation， opponent information detection， selecting and revising training or game preparation plans， etc.

Key words： competition and training；football technical and tactical performance；big data analysis；general linear model；magnitude-based inference；winning index

足球技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)分析的研究是足球科研中最重要的方面之一，該類研究可以對足球運動員或運動隊的技戰(zhàn)術(shù)運用效果進(jìn)行及時、客觀、科學(xué)而全面的評價，為運動員或運動隊認(rèn)識和提升自身表現(xiàn)，為教練員選取、評估和改進(jìn)訓(xùn)練與比賽計劃提供實時有效的參考[1]。目前，相關(guān)研究已經(jīng)得到了國外高水平職業(yè)足球隊和俱樂部的廣泛認(rèn)可和使用[2-3]。

足球技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)分析是指客觀地記錄與分析足球訓(xùn)練與比賽中的技戰(zhàn)術(shù)行為與事件[4]。足球技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)分析研究可以定義為“運用具體數(shù)據(jù)反映訓(xùn)練和比賽技戰(zhàn)術(shù)各方面、各環(huán)節(jié)及其作為體系的各組成部分之間的數(shù)量關(guān)系和特征的一種認(rèn)識活動，是對比賽與訓(xùn)練活動系統(tǒng)調(diào)查的一種研究方法”[5]。由以上定義可知，足球技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)分析研究最核心的兩個方面是“數(shù)據(jù)”和“數(shù)量關(guān)系”。

隨著電子信息技術(shù)和視頻分析技術(shù)的高速發(fā)展，足球技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)分析數(shù)據(jù)的獲得和更新都愈發(fā)便捷[3]。專業(yè)的足球比賽視頻分析系統(tǒng)（如Amisco、OPTA、Sportsdata、Prozone等）可以產(chǎn)生海量的實時比賽數(shù)據(jù)，可以說足球技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)分析已經(jīng)進(jìn)入“大數(shù)據(jù)”時代[5]。然而，只是掌握了“大數(shù)據(jù)”而不能對其進(jìn)行恰當(dāng)?shù)年U述與應(yīng)用，必定會限制足球比賽表現(xiàn)分析的實踐運用價值。最佳的解決方案是建立恰當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型來界定足球技戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)數(shù)值與足球比賽結(jié)果之間的因果關(guān)系[5]。

遺憾的是，目前的足球技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)分析還主要停留在描述性和對比性研究層面，利用復(fù)雜數(shù)學(xué)模型來界定技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)相關(guān)變量（如比賽技戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)等）與比賽結(jié)果變量（如比賽勝負(fù)、進(jìn)球、晉級等）相互關(guān)系的研究相對欠缺[6]。廣義線性模型（Generalized Linear Model）被認(rèn)為是一個可以用來界定團體運動項目中的技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)相關(guān)變量與比賽結(jié)果變量相關(guān)關(guān)系的、非常有效的復(fù)雜數(shù)學(xué)模型[7-8]。目前，該模型極少被運用在足球技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)分析中[2]。

在創(chuàng)建數(shù)學(xué)模型時，還應(yīng)該考慮的一個問題是比賽的性質(zhì)，即比分均衡（比分接近）的比賽和比分不均衡（大比分獲勝或失利）的比賽[1-2，9]。在比分不均衡的比賽中，獲勝一方極可能在所有的比賽技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)數(shù)據(jù)中全面優(yōu)于失利的一方，而且比賽雙方可能會因為比分懸殊、失去勝負(fù)懸念而不拿出最佳表現(xiàn)[2]，因而，有必要對該兩種不同性質(zhì)的比賽進(jìn)行界定。對比分均衡的比賽進(jìn)行分析才能代表足球比賽表現(xiàn)的一般特征[1-2，9]。

基于上述認(rèn)識，本研究通過引入K型聚類分析法（K-means Cluster Analysis）、廣義線性模型和數(shù)據(jù)級數(shù)推斷法（Magnitude-based Inferences）對2014賽季中國足球協(xié)會超級聯(lián)賽（以下簡稱2014賽季中超聯(lián)賽）的所有參賽球隊在所有比分均衡的比賽中的技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)指標(biāo)和比賽結(jié)果進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，對其比賽技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)進(jìn)行探討，以期為足球技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)分析“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用提供解決方案。

1 研究方法

1.1 樣本和變量

本研究的樣本由2014賽季中超聯(lián)賽的240場比賽、480組技戰(zhàn)術(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)組成。數(shù)據(jù)搜集自新浪、搜狐、網(wǎng)易、騰訊等公共網(wǎng)站，數(shù)據(jù)來源皆為“搜達(dá)足球”（Soda Soccer），而“搜達(dá)足球”的技術(shù)支持為全球權(quán)威的足球數(shù)據(jù)公司OPTA Sportsdata。LIU等[10]已經(jīng)對OPTA公司搜集的足球?qū)崟r數(shù)據(jù)信、效度進(jìn)行了實驗驗證，其結(jié)果顯示該公司的數(shù)據(jù)搜集系統(tǒng)（OPTA Client System）在搜集球隊實時比賽數(shù)據(jù)時達(dá)到了足夠高的組間一致性（Kappa系數(shù)介于0.86和0.94）。

研究變量包括每支球隊每場比賽的比賽結(jié)果（勝、平、負(fù)）、比賽場地（主客場）和每支球隊每場比賽的技戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)數(shù)據(jù)?；跀?shù)據(jù)可獲得性，被選取的比賽技戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)包括19個。參考相關(guān)文獻(xiàn)[1-2，10-13]，本研究對所有指標(biāo)分為了3個組：進(jìn)球射門相關(guān)變量（射門、射正、射偏）、進(jìn)攻組織相關(guān)變量（控球率、傳球、傳球成功率、傳中、傳中成功率長傳、直塞、被犯規(guī)、越位、角球、頭球成功率）和防守相關(guān)變量（搶斷、搶斷成功率、犯規(guī)、黃牌、紅牌）。

1.2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計

第1步，通過K型聚類分析法，對比分均衡比賽和比分不均衡的比賽進(jìn)行界定[1-2]。結(jié)果顯示，凈勝球多于2球的比賽為比分不均衡的比賽（凈勝球3～6球，（3.51±0.70）球，共35場比賽），凈勝球為0～2球的比賽為比分均衡的比賽（（0.88±0.72）球，共205場比賽）。205場比分均衡的比賽的410組比賽技戰(zhàn)術(shù)數(shù)據(jù)被導(dǎo)入到下一步分析中。

第2步，對比賽技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)指標(biāo)的數(shù)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換[2]。進(jìn)球射門相關(guān)變量和進(jìn)攻組織相關(guān)變量被標(biāo)準(zhǔn)化成本方球隊50%控球率下的值：

V標(biāo)準(zhǔn)值=（V原始值/P本方球隊）×50%

其中，V為某個變量的數(shù)值，P本方球隊為本方球隊的控球率。

而防守相關(guān)變量則被標(biāo)準(zhǔn)化成對手球隊50%控球率下的值：

V標(biāo)準(zhǔn)值=（V原始值/P對手球隊）×50%

其中，V為某個變量的數(shù)值，P對手球隊為對手球隊的控球率。

控球率、傳球成功率、傳中成功率、頭球成功率和搶斷成功率5個百分比變量不需要進(jìn)行以上轉(zhuǎn)換[2]。

第3步，對每一場比分均衡比賽中的每一項技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)指標(biāo)數(shù)值與比賽結(jié)果進(jìn)行廣義線性模型創(chuàng)建，以界定比賽技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)指標(biāo)與比賽獲勝概率的線性關(guān)系。廣義線性模型中，以下模型被創(chuàng)建：

ln（Odds）=a+bx+e

其中，Odds=P/（1-P），P為球隊獲勝概率，x為某一項技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)指標(biāo)數(shù)值，a、b、e為常數(shù)。

根據(jù)該模型，可做出以下推導(dǎo)：

假設(shè)當(dāng)x=x0時，P0=50%，Odds0=P0/（1-P0）=1，ln（Odds0）=0=a+bx0+e

當(dāng)x1=x0+Δx時，

ln（Odds1）=a+b（x0+Δx）+e=bΔx （1）

當(dāng)x2=x0–Δx時

ln（Odds2）=a+b（x0-Δx）+e=-bΔx （2）

（1）+（2）=>ln（Odds1）+ln（Odds2）=ln（Odds1×Odds2）=

bΔx -bΔx= 0

=>Odds1×Odds2=1

=>[P1/（1-P1）]×[P2/（1-P2）]=1=>P1+P2=1

=>OR=Odds Ratio=Odds1/Odds2=Odds1/（1/Odds1）=

（Odds1）2=[P1/（1-P1）]2

=>P1=1/（+1）

P2=1-P1 =/（+1）

=>P2 -P1=（-1/（+1）

（1）-（2）=>ln（Odds1）-ln（Odds2）=ln（Odds1/Odds2）=

ln（OR）=2bΔx

=>OR=e2bΔx

=>=ebΔx

=>P2-P1=（+1）/（+1）=（ebΔx+1）/（ebΔx-1）

當(dāng)Δx=0.5時，P2–P1表示某球隊的某一項技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)指標(biāo)數(shù)值（x）變化一個單位時，該球隊獲勝概率的變化。當(dāng)Δx=x的標(biāo)準(zhǔn)差（SD）時，P2–P1代表著某球隊的某一項技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)指標(biāo)數(shù)值，從一個典型的小數(shù)值（-SD）到一個典型的大數(shù)值（+SD）：即增加2個標(biāo)準(zhǔn)差時，該球隊的獲勝概率的變化[2，7，14]。

第4步，采取數(shù)據(jù)級數(shù)推斷法，對每一項技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)指標(biāo)與比賽獲勝概率的線性關(guān)系的顯著性進(jìn)行界定。將每一項技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)指標(biāo)數(shù)值的2個標(biāo)準(zhǔn)差（2SDs），代入第3步推導(dǎo)出來的公式中，可以計算出“2SDs”的增加，對獲勝概率帶來的變化值（增加或減少），且可計算概率變化值的90%置信區(qū)間。獲勝概率變化值的顯著性由“最小顯著變化量”（Smallest Worthwhile Change）來判斷[2，7，14]。足球比賽中，10%的獲勝概率變化值被界定為“最小顯著變化量”[2]。當(dāng)某一項技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)指標(biāo)數(shù)值增加2個標(biāo)準(zhǔn)差，帶來的獲勝概率變化值不同時包含正、負(fù)“最小顯著變化量”（±10%）時，該指標(biāo)與獲勝概率變化的相關(guān)關(guān)系被定義為具有顯著性。黃牌、紅牌和主客場3個變量的2個標(biāo)準(zhǔn)差取值為“1”，即“2SDs =1”，這樣可以計算出每多得一張黃牌、紅牌，及主場比賽與客場比賽的獲勝概率的變化值[2]。

K型聚類分析和廣義線性模型創(chuàng)建通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計軟件SPSS 20.0來完成。數(shù)量級數(shù)推斷法由Excel 2007來計算完成。

2 結(jié)果與討論

2014賽季中超聯(lián)賽205場比分均衡的比賽中，平均每支球隊每場比賽的技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)如表1所示。

圖1展示了由本研究創(chuàng)建的廣義線性模型推算出的2014賽季中超聯(lián)賽比分均衡的比賽中各項比賽技戰(zhàn)術(shù)變量與比賽結(jié)果的線性關(guān)系。由圖1可見，增加射門次數(shù)（獲勝概率變化值；±90%置信區(qū)間：16.3±14.6）、射正次數(shù)（33.8±16.2）、傳球次數(shù)（21.6±15.9）、傳球成功率（27.3±17.7）、直塞次數(shù)（16.9±22.9）和搶斷次數(shù)（14.0±13.6）可以顯著性地增加球隊獲勝概率；被犯規(guī)次數(shù)（-25.4±18.6）和紅牌數(shù)（-30.9±26.7）的增加與球隊獲勝概率存在顯著性負(fù)相關(guān)關(guān)系；增加頭球成功率（-7.8±17.6）、搶斷成功率（-6.9±14.8）、犯規(guī)次數(shù)（-4.6±13.9）和黃牌次數(shù)（0.5±5.6）對球隊獲勝概率的變化只造成顯著性的微小差異；比賽情境變量主客場對比賽獲勝概率能帶來9.5%（±90%置信區(qū)間：±15.4）的增量；其他變量與球隊獲勝概率的相關(guān)關(guān)系則不顯著。

線性關(guān)系被表達(dá)為某一項比賽技戰(zhàn)術(shù)變量增加2個標(biāo)準(zhǔn)差，對獲勝概率帶來的變化值。圖1中的黑點，正值表示增加、負(fù)值表示減少。圖1中誤差線為變化值的90%置信區(qū)間，縱虛線表示“最小顯著變化量”（Smallest Worthwhile Change，±10%）。

雖然比賽勝負(fù)是評估足球比賽技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)的終極判定標(biāo)準(zhǔn)，但是比分的接近程度（即凈勝球的多寡）依然可以為比賽技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)的評估提供額外的情境信息[2，7]。在比分懸殊的比賽中，可能會由于比賽結(jié)果早早失去懸念，獲勝方球隊為保存體力派上替補隊員、失利方則放棄比賽，從而導(dǎo)致比賽表現(xiàn)并非雙方真正實力的較量；而在比分接近的比賽中，由于面臨比賽結(jié)果的不確定性，比賽雙方都會拿出最佳表現(xiàn)來爭取比賽勝利[1，2，9]。因此，本研究采取了K型聚類分析法對2014賽季中超聯(lián)賽中比分均衡和比分不均衡的比賽進(jìn)行了界定和劃分。判定結(jié)果顯示，比分差距為2球以下的比賽為比分均衡的比賽，3球以上的比賽為比分不均衡的比賽。這一結(jié)果與之前的關(guān)于歐洲足球冠軍聯(lián)賽和2014年巴西世界杯比賽的結(jié)果相同[1-2]。與之前的研究類似[1]，本研究也只對比分均衡的比賽進(jìn)行了進(jìn)一步分析。

射門、射正、射門得分率等進(jìn)球射門相關(guān)變量，被之前的研究者認(rèn)定為歐洲足球冠軍聯(lián)賽[1，15]、西班牙足球甲級聯(lián)賽[16]和世界杯[2]比賽中區(qū)分獲勝和失利球隊的顯著性指標(biāo)。與前人的研究類似，本研究顯示，在2014賽季中超聯(lián)賽比分均衡的比賽中，每增加兩個標(biāo)準(zhǔn)差的射門次數(shù)，球隊獲勝的概率可以增加16.3%，而每增加兩個標(biāo)準(zhǔn)差的射正次數(shù)，球隊獲勝的概率則可增加33.8%。這一結(jié)果也印證了“射門質(zhì)量比射門數(shù)量更能決定足球比賽結(jié)果”的說法[2，9，17]。

進(jìn)攻組織相關(guān)變量中，在2014賽季中超聯(lián)賽比分均衡的比賽中增加2個標(biāo)準(zhǔn)差的傳球、傳球成功率和直塞可以為球隊獲勝概率帶來21.6%、27.3%和16.9%的增量，而增加2個標(biāo)準(zhǔn)差的被犯規(guī)次數(shù)則會導(dǎo)致球隊獲勝的概率下降25.4%。盡管對于2014年巴西世界杯比賽的研究結(jié)果顯示傳球、傳球成功率和直塞對足球比賽結(jié)果只帶來微小的影響[2]，與本研究結(jié)果大相徑庭；但對德甲聯(lián)賽的相關(guān)研究卻顯示，“傳球次數(shù)”是僅次于“射門效率”和“射門次數(shù)”之后的第三重要決定比賽勝負(fù)的技戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)[17]。本研究的結(jié)果可以解釋為：在中超聯(lián)賽比分均衡的比賽中，將球耐心地控制在腳下，盡可能避免被對手的犯規(guī)打斷己方傳球的連貫性，選擇適當(dāng)?shù)臅r機嘗試直塞球，是一種比賽制勝手段[9]。

防守相關(guān)變量中，每增加兩個標(biāo)準(zhǔn)差的搶斷次數(shù)可以提升14%的獲勝概率，而每增加1張紅牌則會降低30.9%的獲勝概率。這一研究結(jié)果與之前對2014年巴西世界杯比賽的研究結(jié)果一致[2]。足球比賽中的搶斷，需要球員對動作時機和動作空間做出準(zhǔn)確預(yù)判和選擇[18]，涉及到球員對皮球、對方球員的位置和速度以及對比賽環(huán)境的最佳感知狀態(tài)[19]。因此，能完成更多的、合適的搶斷往往能帶來較高的獲勝幾率[2]。在足球比賽中得紅牌會導(dǎo)致球隊少一人應(yīng)戰(zhàn)，因而會在技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)和比賽心理等各方面給球隊帶來負(fù)面影響[20]。值得注意的是，之前的研究顯示，黃牌次數(shù)的增加也與比賽失利存在相關(guān)性，因為球員會由于擔(dān)心吃到第2張黃牌被罰下而影響自身心理，從而限制自身的防守表現(xiàn)[2，20]。本研究則顯示，在2014賽季中超聯(lián)賽比分均衡的比賽中增加黃牌次數(shù)，對足球比賽結(jié)果只帶來微小的影響：0.5%的獲勝概率變化。這一結(jié)果可以解讀為：中超聯(lián)賽運動員普遍不會因為吃到第1張黃牌而影響自身的比賽心理，從而并不會進(jìn)一步限制自身的防守表現(xiàn)。

足球比賽中，主場優(yōu)勢被認(rèn)為是一個非常重要的比賽情境因素[5，11-12]?，F(xiàn)場球迷助威、對場地的熟悉度、免于遠(yuǎn)征勞頓、球員心理優(yōu)勢以及裁判判罰偏向，都會造成主場球隊的比賽技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)優(yōu)于客場球隊[12]。與之前的研究發(fā)現(xiàn)類似，本研究結(jié)果顯示：在2014賽季中超聯(lián)賽比分均衡的比賽中，在主場比賽可以比在客場比賽多9.5%的獲勝概率。

廣義線性模型可以對足球比賽中的各項比賽技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)指標(biāo)與比賽勝負(fù)的因果關(guān)系進(jìn)行有效的界定，從而可以用來判定哪些比賽技戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)是比賽制勝指標(biāo)。創(chuàng)建的模型提供的信息，可以運用于比賽表現(xiàn)評估、對手信息探測、選擇和修改訓(xùn)練備戰(zhàn)計劃等足球運動實踐中。例如，本研究創(chuàng)建的模型顯示，在2014賽季中超聯(lián)賽比分均衡的比賽中增加傳球、傳球成功率和直塞可以提高球隊獲勝概率，而增加被犯規(guī)次數(shù)則會導(dǎo)致球隊獲勝的概率下降，因而可以說明：將球耐心地控制在自己腳下，盡可能避免被對手的犯規(guī)打斷傳球的連貫性，選擇適當(dāng)時機嘗試直塞球，是一種比賽制勝手段。教練員可以根據(jù)研究結(jié)果采取適當(dāng)?shù)挠?xùn)練和比賽計劃，以提高獲勝概率。

值得注意的是，本研究用來建模的比賽技戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)都是從各公共門戶網(wǎng)站搜集來的描述性常規(guī)比賽指標(biāo)，因而會對研究結(jié)果的實際運用帶來較大的局限性。將來的研究如果能夠根據(jù)教練員的需求，根據(jù)他們要求的技戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)進(jìn)行實時模型創(chuàng)建，對比賽技戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)進(jìn)行分析，必定能為職業(yè)足球訓(xùn)練和比賽備戰(zhàn)帶來革命性變化。與此同時，其他的比賽情境因素（如比賽進(jìn)程、比分領(lǐng)先、落后、比賽對手實力等）會對球隊的技戰(zhàn)術(shù)發(fā)揮造成很大的影響，如球隊在比分領(lǐng)先時會相對壓縮防守、在對陣實力較弱的對手時會采取相對進(jìn)攻型打法。由于樣本量的關(guān)系，這些情景因素并未被包括在當(dāng)前研究中，這是本研究的不足與缺陷，將來的研究應(yīng)該擴大樣本量，進(jìn)行相關(guān)研究。

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