从统计观点分析男子社会甲组篮球

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1、從統計觀點分析男子社會甲組籃球聯賽的攻防技術王俊明國立體育學院體育研究所教授本研究對於過去有關籃球攻防技術的研究，從統計觀點進行討論，並提出一些新的看法。此外，本研究還以82年男子社會甲組籃球聯賽的資料，用同時迴歸分析的方法進行十項攻防技術對得失分的預測。結果發現最能預測得失分的攻防技術是二分球得分，其後依序是三分球得分、防守籃板數、搶截數、犯規數、阻攻數、進攻籃板數、罰球數、失誤數及助攻數。關鍵字：籃球、攻防技術、同時迴歸分析壹、緒論國內有關籃球攻防技術的研究報告，有從籃球基本動作加以探討研究的，也有從實際比賽的資料中去分析的。對於前者，由於

2、牽涉到的因素頗多，所得結果差異極大，在本文中乃不予討論。至於後者，在國內主要有曹健仲、張延飛(民83)所寫的「籃球比賽成績的攻防技術代表性項目之編製」(以後簡稱曹文)，及顏明義、王泠、沈啟賓(民82)的「國泰女子籃球隊攻防技術灰色關聯分析與階段訓練目標設定之探討」(以後簡稱顏文)。這兩篇所探討的攻防技術項目是一樣的，只是用的統計方法不同而已。曹文是以威杜多元相關分析，從三分球命中率、二分球命中率、罰球命中率、進攻籃板數、防守籃板數、助攻數、阻攻數、搶截數、失誤數及犯規數選擇籃球攻防技術的代表性項目；而顏文是以灰色關聯分析從上述十項攻防技術探討各

3、項技術對勝率的影1響力，並且按其影響力排定其順序。本文主要是以這兩篇論文的研究方式，從統計分析的觀點提出不同的看法。至於王泠、鄭元龍(民84)所做的「國泰女子籃球隊攻防技術狀態診斷與球員成績表現之探討」，因為和曹文的研究方法比較接近，在本文中即不再論及。筆者期望本篇的研究結果，能做為籃球教練在訓練選手時的參考。貳、效標變項與預測變項的計算單位一、效標變項的計算單位在迴歸分析中，效標變項就是指被預測的變項。曹文的研究是以83度男子社會甲組籃球聯賽83埸各隊的勝率為效標變項，顏文的研究則以82年度威廉瓊斯盃國泰隊比賽的7埸所獲得的勝率為效標變項。筆

4、者認為以勝率做為效標變項並不能充分反映出一個球隊的攻守技術。籃球比賽的勝負有時只有一分的差距，有時卻可高達數十分。筆者認為最好用每埸的得分減失分做為效標變項比較合理。此種算法不但能反映出該埸的勝負(若得分為正分，即表示勝一埸；反之，則為負一埸)，而且能看出該場兩隊的實力差距。比只單純的以勝負來計算，更能看出該隊的攻守實力。其次，筆者認為曹文以83場的紀錄來進行統計分析是不太合理的。這83場共包括預賽72場，複賽8場，及決賽3場。由於進入複賽及決賽的球隊實力比較強，但兩強相爭輸的一隊，其勝率就會下降，這對於進入複賽而輸的球隊是不公平的。因此筆者認

5、為若要以勝率做為效標變項，也只能以預賽的成績來計算才比較合理。此外，曹文與顏文皆以每場的得分除以失分來計算勝率。筆者以籃球協會提供的82年度男子社會甲組籃球聯賽預賽28場56筆的資料(每一場都有兩隊參加，因此28場有56筆資料)，先2以三分球得分、二分球得分、罰球得分、進攻籃板數、防守籃板數、助攻數、阻攻數、搶截數、失誤數及犯規數分別預測其「得失分的差」及「得分除以失分的比率」，然後再以三分球命中率、二分球命中率和上述其他八項預測變項來預測「得失分的差」及「得分除以失分的比率」(以多元同時迴歸的統計方法進行分析)。結果發現以命中率等十項攻守技術

6、對「得分除以失分的比率」的聯合預測力是66.83%，命中率等十項對「得失分的差」的預測力是72.57%；若以實際得分等十項對「得分除以失分的比率」的預測力是72.67%，對「得失分的差」的預測力是75.41%。比較這四個預測力，顯然以實際得分對「得失分的差」的預測力最高。由上述的說明，我們可以得知以預賽時各場「得失分的差」做為效標變項是比較合理的。二、預測變項的計算單位曹文及顏文皆以本文上述的十項攻守技術做為預測變項。用這十項技術做為預測變項，主要是因籃球協會的比賽紀錄只有這十項。事實上，世界各國的籃球比賽紀錄也多是以這十項為主。曹文及顏文在這

7、十項技術的計算方式都一樣，如三分球的命中率都是以投中的球數除以未投中的球數。兩分球及罰球的命中率也都是類似的算法。一般命中率的算法都是以投中的次數除以出手的次數。這兩篇研究的計算方式為何和一般人的算法有如此大的差異，實令人無法了解。假如湊巧每次出手都投中的話，命中率就變成無意義(因為分母為零)，如此就無法進行統計分析了。對於三分球和二分球而言，此種機會當然不太可能發生。但對於罰球，則有發生的可能(82年度新瑞對飛駝這一場，新瑞的罰球四球皆中。)。因此，曹顏兩文有關命中率的計算方式應該是不能接受的。3其次，筆者認為以命中率作為預測變項的計算單位也

8、不盡合理，因為高命中率不一定就能得高分。如某隊三分球、二分球及罰球都出手10次，而且都投中8球。雖然這三個預測變項的命中率都很高(0.80)，但其總得