한국프로농구 승패결정요인 분석방법 비교

국문 초록 (Abstract)

한국남자프로농구는 1997년 창립되어 현재(2012년) 15년째 맞이하고 있으며, 한국농구연맹(KBL: Korea Basketball League)을 통해 매년 자세하게 요인(변인)별로 경기기록과 기술통계치(평균, 표준편차)를 제시하고 있다. 체육, 스포츠 학문분야에서는 매 경기마다 기록들을 수집하고 통계적으로 분석하여 승리를 위한 정보를 제공하고 있다. 그동안 한국남자프로농구 경기기록을 통한 승패결정요인 분석에 관해 적지않은 연구들의 공통점은 공개되는 각 요인들이 승패에 주는 결정요인을 통계적으로 분석해 왔다. 이 연구는 그동안 적용된 통계분석 방법을 모두 적용하여 그 결과를 비교하였다. 독립변인을 각 결정요인들(2P%, 3P%, FT%, OR, AS, TO, DR, ST, GD, BS, WFT, WOFT), 종속변인을 승패로 설계한 판별분석, 로지스틱회귀분석, 의사결정나무 분석, 인공신명망 분석 결과 동일하게 수비리바운드가 승리에 가장 높은 영향을 주는 것을 알 수 있으며, 그 다음으로 분석마다 순위 차이는 있으나 동일하게 슛성공률(2P%, 3P%)과 스틸, 턴오버가 승리에 높은 영향을 주는 것을 알 수 있다. 이 연구를 토대로 추정방법마다 제시되는 결과의 특성을 이해하고 활용하여 한국프로농구 선수와 감독, 그리고 프로농구팬들에게 유의한 정보가 되는 승패결정요인분석 연구가 지속되기를 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study was to compare estimating method of victory and defeat through analyzing records of Korean men pro-basketball. Korea Basketball League(KBL) informs the records that are seven offence variables(2P%, 3P%, FT%, OR, AS, TO, DK), and seven defense variables(DR, ST, GD, BS, WFT, WOFT, TF). This study used 12 variables(2P%, 3P%, FT%, OR, AS, TO, DR, ST, GD, BS, WFT, WOFT) that excepted the DK and TF. To analyze the factor of the victory and defeat, the statistics’ design was that the 12 variables were independent variables and the victory and defeat was dependent variable. Discriminant analysis, logistic regression, decision tree analysis and artificial neural network analysis were used to compare result. PASW program was used and all alpha level was set at .05. Major results were as follow. The result of discriminant analysis and logistic regression was that DR, 3P%, 2P%, ST, TO were the significantly high rank variables. The decision tree analysis was that DR, 2P%, 3P%, ST, TO, and artificial neural network analysis was DR, 2P%, 3P%, TO, ST were the significantly high rank variables.