第二章 文獻探討
第四節 文獻總結
綜觀上述的相關研究指出，排球比賽主要得分來自於發球、攻擊、攔網以及對方 失誤，其發球佔有重要技術，具有破壞性與威脅性的發球，可使敵隊無法組織進攻或直 接得分，讓發球方有組織性的反攻，故發球已成為排球比賽中第一波攻擊。然而，攻擊 得分技術具有重要的位置，一個球隊的攻擊搭配及團體戰術掩護是排球比賽中，最有效 也最具威脅的攻擊戰術，且讓對手防不勝防，更加無法形成有效反擊，使得我方較容易 形成組織進攻，進而獲得勝利。
排球發展至今已有 122 年歷史，規則多次的修改與創新，使世界排壇的技、戰術水 準隨著規則的改變，也不斷的創新，至今已強調攻防兼具，其個人技術已朝向全面性發 展，以增加有效的戰術策略應用。現代排球發展已逐漸轉變，在比賽中，選手除了擁有 高水準的技術及豐富的國際賽經驗外，應用運動科學的統計分析，來瞭解各國敵情的技、
戰術資料，進而使排球技、戰術朝向更完善的發展趨勢，近年來，將灰色系統理論之系 統關聯分析法應用於運動項目後，由於需要數據量較少，計算量也不多，而受到重視，
並運用在各種運動項目的訓練上及對比賽成績表現有相關研究且均有貢獻之處，除了改 善教練與選手在訓練上的成效外，且有效預測未來比賽成績發展趨勢，希望能將灰色系 統理論之關聯分析運用在排球運動項目，並探討其缺失及提供訓練方面以及比賽的數據 之參考。
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第參章 研究方法與步驟
本次研究是以我國女子國家排球代表隊參加 2015 年第 18 屆亞洲女子排球錦標賽，
其資料內容由大會 VIS 技術小組所提供，並經由國際排球總會 (FIVB)核定認可後公佈，
並將大會公佈資料收集完整，進而整理歸納與統計分析。
第一節 研究方法
本次研究是以參加 2015 年第 18 屆亞洲女子排球錦標賽，參賽所有場次比賽勝率為 參考函數，各場次之得分技術分別為:攻擊得分、攔網得分、發球得分、對方失誤得分，
這四項技術為比較函數，運用灰色關聯分析法 (Grey Reelational Analysis)，將參考函數 與比較函數，經由統計計算，探討不同得分技術與比賽勝率之間相互之關聯程度。
第二節 研究對象
本次研究之對象為 2015 年亞洲女子排球錦標賽，其參賽隊伍如下：
中國(CHN)、伊朗(IRI)、印度(IND)、泰國(THA)、中華台北(TPE)、香港(HKG)、斯里蘭 卡(SRI)、日本(JPN)、越南(VIE)、蒙古(MGL)、韓國(KOR)、哈薩克(KAZ)、澳大利亞(AUS)、
菲律賓(PHI)共 14 隊為本研究對象，球員基本資料如表 3-1 所示:
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表 3-1 2015 年亞洲女子排球錦標賽各參賽隊伍選手平均基本資料表
國家 身高 (Cm) 體重(Kg) 年齡 攻擊點(Cm) 攔網點(Cm) 中華台北 173 64 23 279 272
中國 187 71 23 310 301 日本 173 66 19 294 284 泰國 175 66 27 294 280 韓國 181 67 26 285 265 哈薩克 183 69 27 293 289 伊朗 179 68 24 276 266 香港 172 61 24 274 263 印度 175 64 23 283 276 斯里蘭卡 169 61 25 274 266 越南 178 62 22 297 290 澳大利亞 181 72 25 294 284 菲律賓 174 58 22 262 252 蒙古 175 65 21 273 267 (註：資料來源來自 2015 年亞洲女子排球錦標賽大會公告之各球隊基本資料)
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第三節 研究工具
一、宏碁個人筆記型電腦 ACER-M-U0005。
二、使用 Microsooft Excel 軟體 2010 版。
第四節 研究資料
本研究所使用之資料來自於 2015 年亞洲女子排球錦標賽，大會 VIS 技術小組所公 佈之正式競賽紀錄資料表 (P2-Match Result)為本次研究資料來源，中華台北代表隊與其 他參賽隊伍所有對戰場次(共計 43 場 154 局)四項得分技術(攻擊得分、攔網得分、發球 得分、對方失誤得分)之得分數據，作為分析研究之樣本。
第五節 資料分析
此次研究是以 2015 年亞洲女子排球錦標賽，參賽隊伍所有對戰場次(共計 43 場 154 局)，經由 VIS 技術小組提供之競賽統計數據做為資料依據，其內容涵蓋比賽成績(得、
失分數)及四項得分技術(攻擊得分、攔網得分、發球得分、對方失誤得分)，並將所得到 的資料經由統計分析後，依順序排列成數列，並計算出平均數與百分比，再進行灰色關 聯分析。
一、資料處理公式
將比賽成績與四項得分技術(攻擊得分、攔網得分、發球得分、對方失誤得分)之原 始資料，依順序列成數列並計算出平均數與百分比(鄧聚龍，1982)。
（一）基本統計公式-平均值、百分比(林清山，1993)
1、平均數 (Average) 𝑥̅ =𝛴𝑋
𝑁
28
2、百分比 (Percentage)𝑃 = 𝑋
𝑋+𝑌× 100%
（二）灰色關聯分析公式
１、標準值化
𝑋𝑖 = 𝑋𝑖̅̅̅
𝑋𝑖(𝑘) (計量單位越小，成績越好)
𝑋𝑖 = 𝑋𝑖(𝑘)
𝑋𝑖
̅̅̅ (計量單位越大，成績越好)
i=0,1,2,3,．．．．．．,n
k=1,2,3,．．．．．．．,m
本研究依計畫單位越大，成績越好公式，將原始數據標準化。
2、對應差數列
列出對應差數列表，並列出最小值及最大值
|𝑋𝑜(𝑘) − 𝑋𝑖(𝑘)|
i=0,1,2,3,．．．．．．,n
由末尾兩列𝑀𝑖𝑛
𝑖 𝑀𝑖𝑛
𝑘 |𝑋𝑜(𝑘) − 𝑋𝑖(𝑘)| 與 𝑀𝑎𝑥
𝑖 𝑀𝑎𝑥
𝐾 |𝑋𝑜(𝑘) − 𝑋𝑖(𝑘)|得 Min 與 Max 兩值 3、求關聯係值
𝜁𝑜𝑖(𝑘) =
𝑀𝑖𝑛𝑖 𝑀𝑖𝑛
𝑘 |𝑋𝑜(𝑘) − 𝑋𝑖(𝑘)| + 𝑝. 𝑀𝑎𝑥
𝑖 𝑀𝑎𝑥
𝐾 |𝑋𝑜(𝑘) − 𝑋𝑖(𝑘)|
|𝑋𝑜(𝑘) − 𝑋𝑖(𝑘)| + 𝑝. 𝑀𝑎𝑥
𝑖 𝑀𝑎𝑥
𝐾 |𝑋𝑜(𝑘) − 𝑥𝑖(𝑘)|
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ζoi(𝑘)是第 k 個時刻比較序列 xi 與參考序列 xo 的相對差值，就稱為 xi 對 xo 在 k 時 刻的關聯係數。𝑀𝑖𝑛
𝑖 𝑀𝑖𝑛
𝑘 |𝑋𝑜(𝑘) − 𝑋𝑖(𝑘)|:稱為兩個層次(即兩級)的最小差。
第一層次的最小差為𝑀𝑖𝑛
𝑘 |𝑋𝑜(𝑘) − 𝑋𝑖(𝑘)| = ∆𝑜𝑖𝑀𝑖𝑛
𝑘 即在參考序列 xo 與第 i 個比較 序 列 的 絕 對 差 值 中 ， 選 一 個 最 小 差 值 ， 簡 記 為 ∆𝑜𝑖𝑀𝑖𝑛
𝑘 。 第 二 層 的 最 小 差 為 𝑀𝑖𝑛𝑖 𝑀𝑖𝑛
(𝑘) |𝑋𝑜(𝑘) − 𝑋𝑖(𝑘)| = ∆𝑜𝑖(𝑀𝑖𝑛)即在參考序列 xo 與所有比較序列的最小絕對差值 中，再選一個最小差值。簡記為∆𝑀𝑖𝑛。 𝑀𝑎𝑥
𝑖 𝑀𝑎𝑥
(𝑘) |𝑋𝑜(𝑘) − 𝑋𝑖(𝑘)|:稱為兩個層級(即兩級) 的最大差。
第一層次的最大差為𝑀𝑎𝑥
𝑘 |𝑋𝑜(𝑘) − 𝑋𝑖(𝑘)| = ∆𝑜𝑖𝑀𝑎𝑥
𝑘 即在參考序列 xo 與第 i 個比較 序列的絕對差值中，選一個最大差值，簡記為∆𝑜𝑖𝑀𝑎𝑥
𝑘 。第二層次的最大差為 𝑀𝑎𝑥𝑖 𝑀𝑎𝑥
(𝑘) |𝑋𝑜(𝑘) − 𝑋𝑖(𝑘)| = ∆𝑜𝑖(𝑀𝑎𝑥)即在參考序列 xo 與所有比較序列的最大絕對值中，
再選一個最大差值。簡記為∆Max。|𝑋𝑜(𝑘) − 𝑋𝑖(𝑘)| = ∆𝑜𝑖(𝑘)為參考序列 xo 與各比較序 列 xi，在地 k 個時刻的絕對差值，簡記為∆𝑜𝑖(𝑘)。故關聯係數公式化為:
𝜁𝑜𝑖(𝑘) = ∆𝑀𝑖𝑛 + 𝑝 ∙ ∆𝑀𝑎𝑥
∆𝑜𝑖(𝑘) + 𝑝 ∙ ∆𝑀𝑎𝑥
p 為分辨係數，實際上是人為給予的（定性分析的人為係數）。p[0.1]分辨係數不唯 一，可介於 0~1 之間取值，一般為 0.5 或 1，本研究之 p 值定為 0.5，關聯係數之公式 為:𝜁𝑜𝑖(𝑘) = ∆𝑀𝑖𝑛+0.5∙∆𝑀𝑎𝑥
∆𝑜𝑖(𝑘)+0.5∙∆𝑀𝑎𝑥
將對應差數列表中的數值及末尾所得最小值及最大值依上列公式求得關聯係數，並 列出關聯係數表。
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4、求關聯度
𝛾𝑜𝑖 = 1
𝑁∑(𝑘)
𝑁
𝑘=1
i 是比較曲線 xi 對參考曲線 xo 之關聯度，N 為比較序列數據數，將聯係數代入上述 公式中比較序列 xi(𝑘)對參考序列 xo(𝑘)之間之關聯度，即是各項目之關聯度𝛾𝑜𝑖 = (𝑖 = 1,2,3,∙∙∙∙∙∙∙, 𝑛)
二、資料處理過程
(一)本次研究將所得知之相關資料係以灰色關聯分析系統加以統計計算，關聯程度為 0.05。
(二)將參賽隊伍所有對戰場次四項得分技術，計算出單局平均數，並依其高低排序作分 析討論。
(三) 參賽隊伍所有場次之比賽勝率為參考函數，四項得分技術為比較函數，並應用灰色 關聯分析(1.標準值化→2.對應差數列→3.求關聯係數→4.求關聯度)，求出各項得分技術 之關聯度並依序排出，再進行後續分析及探討。
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第六節 信度與效度
一、信度
本次研究中所用之統計資料，係以 2015 年亞洲女子排球錦標賽由 VIS 技術小組所 公佈的正式競賽紀錄資料為主軸，而紀錄資料人員是由主辦單位經過專門訓練之記錄人 員，於比賽過程中透過電腦所收集的各項資料，且紀錄內容，最後則由比賽現場的控制 委員簽名認可後才將其公佈，使資料具備高度的可信度。
二、效度
效度而言，在本次研究中所進行灰色關聯分析中，以參賽隊伍所有對戰場次(共計 43 場 154 局)其四項得分技術為比較函數，比賽勝率為參考函數，求各變項與效標之間 的關係，經分析結果得知，如各變項相關聯度皆大於 0.5 以上，表示本研究各項技術變 項和比賽勝負具有高度相關性。
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第四章 結果與討論
本研究以 2015 年亞洲女子排球錦標賽進行觀察，所有對戰場次共計 43 場 154 局，
資料來源為主辦單位 VIS 技術小組所公佈，研究資料採用四項得分技術分別為:攻擊得 分、攔網得分、發球得分、對方失誤得分，並進行各項數據統計分析，所得結果分別依 下列六節做出結果與討論:第一節為中華隊與本屆比賽前三強(中國、韓國、泰國)攻擊得 分技術單局平均值之分析與討論；第二節為中華台北隊與本屆比賽前三強(中國、韓國、
泰國)發球得分技術單局平均值之分析與討論；第三節為中華台北隊與本屆比賽前三強 (中國、韓國、泰國)攔網得分技術單局平均值之分析與討論；第四節為中華台北隊與本 屆比賽前三強(中國、韓國、泰國)對方失誤得分技術單局平均值之分析與討論；第五節 為中華台北隊與本屆比賽前三強(中國、韓國、泰國)四項得分技術之灰色關聯分析與討 論；第六節為本章總結。以下呈現四項得分技術之單局平均值統計表，作為後續計算與 討論之依據。
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第一節 中華隊與本屆前三強
攻擊得分技術單局平均值之分析與討論
一、中華台北隊攻擊得分技術單局平均值
由圖 4-1 可看出中華台北隊所有對戰場次之攻擊得分技術，其中華台北隊總場次之 攻擊總得分為 275 分，單局總平均為 11.46 分，佔總得分比例 54.6％。而對戰場次之單 局平均表現如下：對泰國 10.33 分、斯里蘭卡 14.0 分、香港 12.0 分、韓國 8.0 分、哈薩 克 11.60 分、越南 14.67 分、韓國 10.0 分。以上數據所示，越南隊為我國攻擊單局平均 得分最高之隊伍，乃因身材與中華台北隊較相似且經多次對戰，因此中華台北隊在發揮 戰術與進攻策略上有較高的成功率；在面對具備經驗豐富的泰國隊與韓國隊，其攻擊發 揮上較無穩定表現。
隊名
圖 4-1 中華隊攻擊單局平均得分直條圖
0 2 4 6 8 10 12 14 16
泰國 斯里蘭卡 香港 韓國 哈薩克 越南 韓國
每局攻擊平均
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二、中國隊攻擊得分技術單局平均值
經圖 4-2 可得知中國隊所有對戰場次之攻擊得分技術，其中國隊總場次之攻擊總得 分為 262 分，單局總平均 13.79 分，佔總得分比例 55.5％。而對戰場次之單局平均表現 如下:對印度 14.33 分、伊朗 13.0 分、日本 12.67 分、越南 15.67 分、哈薩克 13.33 分、
泰國 13.75 分。圖 4-2 可明顯看出因身材優勢與豐富國際賽經驗的中國隊，在攻擊表現 上較為強勢，於多數對戰場次的攻擊表現均達平均值以上，因此，可看出攻擊得分是中 國隊於亞洲錦標賽排球項目中，最主要獲勝要素之一。
隊名
圖 4-2 中國隊攻擊單局平均得分直條圖
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
印度 伊朗 日本 越南 哈薩克 泰國
每局攻擊平均
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三、韓國隊攻擊得分技術單局平均值
從圖 4-3 瞭解到韓國隊所有對戰場次之攻擊得分技術，其韓國隊總場次之攻擊總得 分為 350 分，單局總平均 13.46 分，佔總得分比例 56.2％。而對戰場次之單局平均表現 如下:對哈薩克 16.0 分、澳洲 13.0 分、菲律賓 13.67 分、中華台北 15.3 分、泰國 12.0 分、
伊朗 14.0 分、中華台北 13.0 分。綜合以上數據，可得知韓國隊對於哈薩克跟中華台北 較容易以攻擊戰術取得分數；而泰國隊則是攻擊效率最差的隊伍，以上所述可由本次排 名論證，哈薩克為第六名、中華台北隊為第四名、泰國隊則為第三名。
隊名
圖 4-3 韓國隊攻擊單局平均得分直條圖
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
哈薩克 澳洲 菲律賓 中華台北 泰國 伊朗 中華台北
每局攻擊平均
37
四、泰國隊攻擊得分技術單局平均值
四、泰國隊攻擊得分技術單局平均值