國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
40
由本段的無母數檢定可以看出有超過與沒超過豪華稅門檻的球隊，兩者的例 行賽勝率及季後賽勝率、勝場數皆有差異。在無母數統計檢定中， ANOVA 檢 定與 Kruskal-Wallis 檢定在例行賽的部分，在 1%之顯著水準有顯著的差異，但 在季後賽的部分，則沒有此差異。由上述統計分析結果顯示，在不考慮其他因素 之下，有支付豪華稅的球隊例行賽勝率顯著高於沒有支付之球隊，打進季後賽後，
雖然有支付豪華稅之球隊勝率及勝場數仍然高於未支付之球隊，但是並未達到統 計上之顯著水準。
第三節 單變量檢定-薪資不帄均程度高、中、低球隊的表現差異
為驗證假說三：「球隊內薪資不帄均化程度越高，球隊的例行賽勝率就越高。」、
假說四：「球隊內薪資不帄均化程度越高，球隊的季後賽勝場數就越多及勝率則 越高。」以及假說五：「球隊薪資不帄均化程度越高，球隊的季後賽勝率就會越 高。」的成立。本研究以薪資不帄均程度為自變項，將各球隊薪資資料分成不帄 均程度高、中、低三個群體，首先來探討球隊內薪資不帄均程度與例行賽勝率的 關係，在例行賽的部分，有319筆樣本，以薪資不帄均程度高、中、低為劃分依 據，分別有107、106、106筆樣本。
表4-10中，本研究的HHI指標分成三等分，分別以0.139及0.121作為區分，
分為高、中、低三個群組，而GINI係數則以0.489及0.421作為區分為高、中、低 三個群組，若以HHI指標來區分的話，勝率分別為56%、49%、47%，而若以GINI 係數來區分的話，分別為55%、48%、48%，可以看出球隊薪資不帄均程度與球 隊的帄均勝率呈現正比的現象，而球隊總薪資與薪資不帄均程度則沒有呈現正比 的關係。接下來本研究以無母數統計方法再做進一步的檢定。
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
42
表 4- 11 薪資不帄均程度高、中、低球隊例行賽勝率之單變量檢定
ANOVA Kruskal-Wallis Test
變數 組別 F Pr > F Chi-Square Pr > Chi-Square WPt HHI 10.38 <0.0001*** 21.9837 <0.0001***
WPt GINI 7.53 0.0006*** 16.607 0.0002***
***,**,*分別表示在 1%,5%,10%的水準下為顯著
本研究接著來探討球隊內薪資不帄均程度與季後賽表現的關係，在季後賽的 部分，有174筆樣本，薪資不帄均程度高、中、低，若以HHI做為劃分依據，分 別有77、48、49筆樣本，而若以GINI作為劃分依據，則分別有76、48、50筆樣 本。
從下表4-12可以得知不論採用HHI指標或GINI係數，球隊薪資不帄均程度會 與球隊的季後賽勝率與勝場數有顯著差異，若以HHI指標來區分的話，季後賽勝 率分別為0.56、0.49、0.47，而若以GINI係數來區分的話，分別為0.55、0.48、0.48，
而與球隊總薪資則是不一定。接下來本研究以無母數統計方法再做進一步的檢 定。
表 4- 12 薪資不帄均程度高、中、低球隊之基本敘述統計值(季後賽)
樣本數 變數 帄均數 標準差 最小值 最大值
高 77
W 6.17 4.94 0 16 WP_PO 0.44 0.21 0 0.73 PAYROLL* 67.831 11.209 44.599 100.452 PL* 2.887 7.929 -15.769 30.145 中 48 W 5.06 4.76 0 16
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
43
HHI
WP_PO 0.42 0.26 0 1.33 PAYROLL* 67.378 12.205 46.102 101.695 PL* 1.320 10.142 -18.753 33.830
低 49
W 4.20 4.20 0 16 WP_PO 0.37 0.17 0 0.71 PAYROLL* 68.429 16.124 39.399 105.596 PL* 6.234 17.232 -15.158 52.716
GINI
高 76
W 6.11 4.87 0 16 WP_PO 0.43 0.2 0 0.73 PAYROLL* 69.223 11.900 44.599 101.695 PL* 3.883 8.849 -10.341 33.830
中 48
W 4.73 4.53 0 16 WP_PO 0.4 0.21 0 0.80 PAYROLL* 65.378 11.141 46.102 91.298 PL* 1.189 8.758 -18.753 24.980
低 50
W 4.66 4.64 0.00 16 WP_PO 0.39 0.24 0 1.33 PAYROLL* 68.221 15.753 39.399 105.596 PL* 4.779 17.298 -15.769 52.716
*百萬元為單位
本研究同樣在不考慮其他因素下，分別採用ANOVA變異數分析檢定以及 Kruskal-Wallis Test檢定來測試薪資不帄均程度高中低的球隊的勝率是否有明顯 的差別，從表4-13若以HHI三組檢定結果，在ANOVA變異數分析檢定中，僅HHI 與季後賽勝場數有顯著差異，而在Kruskal-Wallis Test檢定下，則是與季後賽勝場
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
44
數及勝率皆為顯著差異，但若以GINI作為依據劃分的話，則沒有顯著差異。
顯示不考慮其他因素時，薪資不帄均程度對季後賽勝場數或勝率還是有影響，
而薪資差異程度(GINI)則對季後賽勝場數或勝率無影響。
表 4-13 薪資不帄均程度高、中、低球隊季後賽單變量檢定
ANOVA Kruskal-Wallis Test
變數 組別 F Pr > F Chi-Square Pr > Chi-Square
W HHI 2.72 0.0689* 5.6285 0.0599*
WP-PO HHI 1.56 0.2129 5.5624 0.062*
W GINI 1.92 0.1496 4.52 0.1044
WP-PO GINI 0.71 0.4941 3.4859 0.175
***,**,*分別表示在 1%,5%,10%的水準下為顯著
由本節的單變量統計檢定可以看出有薪資不帄均程度高、中、低的球隊，三 者的例行賽勝率及季後賽勝場數、勝率，確實有明顯的差異。在無母數統計檢定，
ANOVA 檢定與 Kruskal-Wallis 檢定在例行賽的部分，在 1%之顯著水準亦皆有顯 著的差異，但在季後賽的部分，在以 HHI 衡量的樣本中，ANOVA 變異數分析 檢定以及 Kruskal-Wallis Test 皆可看出薪資不帄均程度與季後賽勝場數有明顯的 差異，而若以 GINI 衡量的樣本中，差異則沒有達到統計上之顯著水準。