的比率，再乘以100；本研究中同樣不將比率乘以100，以利於觀察每一波進攻中失誤的 比率；其中上述所謂失誤包含禁區3秒違例、半場8秒違例、進攻時間24秒違例、走步違 例、進攻犯規、被抄截等。
第七節 研究重要性
進階數據中，拚搏數據對比賽的影響逐漸被籃球界認同，包含NBA中諸多拚搏數 據名列前茅的球隊在防守效率及戰績上都處於前段班，而聯盟也在2016年季後賽開始全 面紀錄相關的數據，然而針對國際賽事的進階數據仍然十分稀少，大多仍停留在一般攻 守紀錄表18項傳統數據的紀錄，因此本研究試圖以國際賽事來檢驗不同賽場上拚搏數據 對於進攻面的影響，如果能在國際賽事的最高層級發現此指標的影響力，應可推廣這樣 的指標與紀錄方式以擴展籃球數據紀錄的範疇。
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第貳章 文獻探討
第一節 籃球運動起源與發展
籃球在1891年由詹姆士奈史密斯博士(Dr. James Naismith)發明，為了避免在天氣寒 冷時無法進行戶外體育活動，透過轉換小時候玩的丟石頭擲準遊戲，進而創造的室內性 競賽；初始奈史密斯博士創設了13條遊戲規則，接著擴展到1934年第一份正式國際籃球 規則，而隨著時間不斷的發展，這些規則不斷地擴張，包含因應原先規則的弊病，如身 材高者佔據籃下位置不走於1948年引入的籃下3秒違例、領先球隊霸佔球權不進攻於 1956年創設的30秒進攻時間等，或是為了改變比賽風格與模式，如於1984年增加三分線 (球)以增加中遠距離的得分方式、過半場的最長時間在2000年由10秒改為8秒、進攻時間 由30秒下縮到24秒以加速球賽節奏等 (International basketball Federation[FIBA], n.d.)。
在草創時期，籃球運動主要範圍限於美國本土，在國際上的發展並不顯著，直到1930 年國際奧林匹克委員會(International Olympic Committee, IOC)正式認可籃球此項運動，
並於1932年成立了國際業餘籃球聯合會(International Basketball Federation, FIBA)後，才 開始了第一步國際化；奧運第一次舉辦男子籃球賽是在1936年的柏林奧運，而FIBA於 1950年開始也在奧運會次年舉辦世界杯男子籃球賽，與奧運交錯進行 (International basketball Federation[FIBA], n.d.)。在1989年FIBA由業餘走向職業化，開放職業球員參與 奧運與世界盃等FIBA舉辦之國際籃球賽事，也使得長期籃球強權美國國家隊於1992年巴 塞隆納奧運捲起全球譽為「夢幻隊」 (“Dream team”) 的風潮，也進一步帶起全世界籃 球的普及與實力的提升，在2016-17的NBA球季開始時，聯盟中非美國籍球員有113名，
來自41個不同國家，為歷年來最高，可以見到籃球國際化的成功。
第二節 籃球數據分析文獻回顧
數據分析的基礎是來自於數據的紀錄，而籃球比賽的數據紀錄，包含了攻守紀錄表 (Box Score)、流水紀錄表(Play-by-Play)兩種記錄方式，以及近年發展出的影片標記分析，
以下針對這些方式及其應用進行說明。
9 鍋、失誤、犯規，大致上描述了一場籃球比賽中會發生的所有事件 (National Basketball Association[NBA], n.d.)。利用攻守數據表的紀錄去進行研究是目前最快速取得資料的型 式之一，如 Gómez、Lorenzo、Ortega、Sampaio 與 Ibáñez (2009) 利用2005年WNBA例 行賽的攻守數據表，探討在控制勝敗及球隊優劣 (依照是否進入季後賽) 兩個因子結果 聯的指標，如 Csapo 與 Raab (2014) 透過Vantage Sports所提供從2011到2014三個球季 的所有流水紀錄表，探討控制不同出手難度下，前一球出手的結果與下一球出手的結果 之間是否會有「手感火熱（hot hand）」的情形，結果並未能發現命中率在控制出手難度 下有所提升。因此利用具有時間序列的流水紀錄表，能夠對於要觀察特定比賽時刻，或
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以外圍主導進攻 (outside game) 所佔的比例，歐洲球員約72%，而NBA則僅有55%。透 過影片的標記分析可以更精確的還原比賽過程細節，但也花費多的人力與時間。
第三節 防守表現指標文獻回顧
籃球初創時對於防守並沒有量化的數據，而多以質性的方式描述，如「很好的一對 一防守」、「很難在他防守下得分」等；然而這樣的標準是很難在每個人不同主觀意識下 達成共識，因此需要一些共同的語言:數據的統計與分析。Dean Oliver是NBA球隊所聘 用的第一位全職的數據分析師，他認為綜觀多年來所有球隊的進攻與防守表現，攻守表
11 指標反應防守球隊情形的研究才有了基礎。 Ibáñez, Sampaio, Sáenz-López, Giménez 與 Janeira (2003) 在利用攻守數據分析1999年青年世界盃的勝敗隊時，發現無論是非常接近 的比賽中 (比分差距在1~12分)、接近的比賽中 (比分差距在13~24分)，還是一面倒的比 賽中 (比分差距24以上)，防守籃板在勝隊都比敗隊高 (35.7:30.5，38.5:25.4，28.5:20.2)；
另外，火鍋在一面倒的比賽中也是勝隊較敗隊多。Lorenzo, Gómez, Ortega, Ibáñez 與 Sampaio (2010) 在分析16歲以下歐洲盃時發現在平衡的比賽中 (比賽差距10~29分)，勝 隊的防守籃板 (34.9) 也比敗隊 (28.1) 高。
除了攻守數據表上基本的防守籃板、抄截、火鍋，近年研究或實務上有許多新的防 守數據被提出，如Choi, Kim, Lee, Suh 與 So (2015) 在探討韓國籃球職業聯盟 (Korean Basketball League, KBL) 的勝利指標時，除了原先就有的防守籃板、抄截、火鍋，還提 出了好的防守 (good defense)、有罰球的犯規 (foul with free throw)、無罰球的犯規 (foul without free throw)等三項指標:好的防守是使對手在進攻時間24秒用完前都無法出手；後 兩者顧名思義，就是判斷一個犯規是否有送對方上罰球線。在他們研究中區分了三種不 同球員位置產生的數據:中鋒、前鋒、後衛。在中鋒的數據中，每多一個火鍋就多了28.2%
贏球的機率(OR=1.282, 95% CI=1.062-1.546, p=0.010)；在前鋒的數據中，每多一個防守 籃板增加8.8%的贏球機率(OR=1.088, 95% CI=1.048-1.129, p<0.001)，而每多一次有罰球
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的犯規就減少23%的贏球機率(OR=0.770, 95% CI=0.704-0.842, p<0.001)；至於後衛的數 據上，每多一個防守籃板同樣能增加12.7%的贏球機率(OR=1.127, 95% CI=1.046-1.214, p=0.002)，每多一個抄截也能提升11.8%贏球機率(OR=1.118, 95% CI=1.021-1.224, p=0.016)，最後每多一次有罰球的犯規，會減少28.6%的贏球機會(OR=0.714, 95%
CI=0.632-0.806, p<0.001)。
至於Lamas、Santana、Heiner、Ugrinowitsch 與 Fellingham (2015) 認為探討攻守問 題時，依據攻守紀錄表的指標多是攻守結束時的結果動作，這樣的方式忽略中間的過程，
因此要了解攻守的相互關係，可以利用Space creation dynamics (SCD) 與Space protection dynamics (SPD) 來解釋，他們研究發現擋拆模式是最常被使用的SCD，但這樣的模式卻 只有23.5%的機率創造出空檔(進攻空間)，而SPD的確會影響SCD的執行選擇。
如前所述，除了由下而上的研究在尋找新的防守指標紀錄，由上而下模式的紀錄也 不斷的在尋找解讀比賽攻守關係的方式。1988年Dean Oliver提出了進攻與防守效率的初 步概念，並在他2004年的書Basketball on Paper中確切說明了這些效率的計算方式。得分 效率是利用比賽的總得分除以總球權數，再乘以100，防守效率是利用比賽的總失分除 以對手總球權數，同樣再乘以100。這樣的計算模式能夠有效平衡節奏快慢對於數據的 膨脹或縮小，並清楚知道一支球隊利用 (被對手利用) 球權的效率為何。這指標廣泛被 利用在NBA各球隊攻守的分析中，在世界上的推廣亦開始發展，也有相關研究開始以由 下而上及由上而下兩者的方式來檢驗比賽。
Malarranha, Figueira, Leite 與 Sampaio (2013) 檢驗了2010年世界盃籃球賽的所有 比賽中，每五分鐘一個段落 (一場8個段落) 紀錄雙方的得分效率與防守效率 (Offensive
& Defensive ratings/efficiency)、有效命中率 (Effective field goal percentage, EFG%)、進 攻籃板率 (Offensive rebound percentage, Oreb%)、失誤率 (Turnover percentage per possession, Tov%)、罰球率 (Free throw rate) 起伏的情形，其中防守效率在不同時段有 顯著的差異，最大的差異來自上半場及下半場的最後五分鐘，至於失誤率在結果顯示並 沒有在不同時段有所顯著差異，且也沒有與比賽結果分差、對手強度有交互作用。
在尋找新的防守指標的趨勢下，研究開始探討防守直接對於出手者的干擾：最近的 防守者跟出手者的距離與透過手部動作對其干擾。Csataljay, James, Hughes 與Dancs (2013) 利用距離來定義防守壓迫程度，分成低壓迫、半壓迫、高壓迫，檢驗不同壓迫程 度對勝隊與敗隊命中率的影響，此部分結果如表2-1所示，在不考慮勝敗隊的情況下，
越高壓迫的防守使得近距離的兩分球出手命中率顯著降低，但在中距離兩分球及三分球
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的命中率上看不出這樣的關係。此研究對於出手的防守程度開始以距離作為基準，但尚 未探討到手部對出手球的干擾的重要性，且針對距離該取多少作為基準也並未明確說明，
或許解釋了中距離兩分與三分命中率沒有隨著他們所定義的壓迫程度有所變化。
表2-1
面對不同程度的防守壓迫時勝隊與敗隊的出手效率
資料來源： Csataljay et al., 2013
後續研究承接了距離對於防守程度的定義，但對於確切距離及手部動作的有無有了 更明確的分類方法。Csapo 與Raab (2014) 將對於出手的防守強度 (Shot defense) 分成五 類:空檔 (Open)、被守到 (Guarded)、被壓迫 (Pressured)、被干擾 (Contested)、被改變 (Altered)；空檔出手是出手者周圍5英尺內沒有防守球員，被守到是有防守球員位於出手 者3到5英尺的距離，被壓迫是有防守球員位於出手者3英尺內的距離但並未將手舉起來，
被干擾是有防守球員位於出手者3英尺內的距離且有將手舉起，被改變是出手者被迫改 變球離手的位置或時間點。另外此研究除了對於出手的防守強度，還對其他出手的影響 因素，包含出手位置、出手方式、出手前運球次數、出手前最後一個動作、出手時進攻 所剩時間、防守者數量等，以單因子變異數分析探討個別因素對於NBA球員命中率的影 響，並進行多重比較。結果發現幾乎全部因素在整體來說都有達到統計上的顯著差異，
但個別細項的比較上可以發現，出手位置在禁區下半部的命中率比其餘兩分球高，而多 數中距離之間則命中率相似；在出手方式上拋投與勾射、跳投與轉身及後仰跳投間命中 率也相當；運球次數只有沒有運球的出手命中率較其餘有運球出手高；至於在出手前的 最後一個動作之間多數都沒有差異；出手時進攻所剩時間以20秒以上命中率最高，6~19 秒其次，5秒以下最差；防守者數量則受到出手位置影響很多，越接近籃框防守者越多，
而個別位置的防守者數量比較下，在禁區上半部與三分位置的出手並未因防守者增加而
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有命中率下降的趨勢，且在禁區下半部的出手也有當三人以上的防守者在周圍命中率還
有命中率下降的趨勢，且在禁區下半部的出手也有當三人以上的防守者在周圍命中率還