第三節 第三節
第三節 競賽模式與技術模式對獲勝率之預測 競賽模式與技術模式對獲勝率之預測 競賽模式與技術模式對獲勝率之預測 競賽模式與技術模式對獲勝率之預測
合球競賽千變萬化勝負往往難掌控，倘若能掌握關鍵技術，能獲得勝利的 機會將大大提升，因此本節將四隊的競賽獲勝率進行變項間的預測。首先依變 項為獲勝率，自變項為競賽模式及技術模式中，共13 個變項進行預測，包括上 籃次數、自由球次數、投籃次數、重發球次數、做球次數、進攻反彈球次數、
傳球次數、抄截與阻攻、防守反彈球、防守位置、V 字型投籃、定點投籃以及 側移投籃等，並採用逐步多元迴歸法進行資料分析並建立預測公式。希望能提 供教練及選手在比賽場上更客觀且實用的觀察指標。
一 一
一 一、 、 、 、中華隊競賽獲勝率之預測 中華隊競賽獲勝率之預測 中華隊競賽獲勝率之預測 中華隊競賽獲勝率之預測
如表4-3-1所示，中華隊競賽共蒐集7場競賽，再細分為14個半場競賽資料
（N=14）。
表4-3-1 中華隊各變項與獲勝率之描述統計摘要表
獲勝率 上籃次數 自由球次數 投籃次數 重發球次數 做球次數 進攻反彈球次數
平均數 0.62 2.93 2.36 33.79 2.64 32.71 17.64 標準差 0.18 1.69 1.82 7.37 1.50 9.03 5.68
傳球次數 抄截和阻攻 防守反彈球 防守位置 v 字型投籃 定點投籃 側移投籃
平均數 228.07 0.23 0.73 0.03 0.15 0.38 0.47 標準差 26.13 0.14 0.13 0.05 0.11 0.12 0.11
表4-3-2 為所有變項積差相關矩陣，14 個變項中以自由球、投籃、重發球、
做球、進攻反彈球及 V 字型投籃等達顯著水準，另外八個變項未達顯著水準。
由相關矩陣表可以看出效標變項與預測變項之間相關的強弱與方向，也可看出 效標變項之間的相關情形，如果彼此之間有高度相關存在，則可能會有共線性
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投籃次數是影響中華隊勝負的關鍵因素，李竹圍（1993）給中華隊的 結論中談到，投籃次數多，得分率相對的會提高 (因為中華隊的移位快，取 得自由投籃位置機會次數增加) 。陳祐正（1996）指出荷蘭甲級聯賽當時最 好的射手Oscar Mulders 在 1992-1993 年球季投籃命中率約為 20%到 30%左 右 (150：35) ，經研究者換算 Oscar 實際命中率約為 23.33%，所謂投籃次 數，研究者認為可以探討此次競賽中華隊的投籃命中率。經研究者換算出 中華隊命中率為20.28%排名第二，僅僅低於荷蘭隊的 20.3%。再回推到中 華隊此次命中率算是有一定的水準之上，也因此成為此次獲勝最關鍵的要 素。
二 二 二
二、 、 、 、荷蘭隊競賽獲勝率之預測 荷蘭隊競賽獲勝率之預測 荷蘭隊競賽獲勝率之預測 荷蘭隊競賽獲勝率之預測
如表4-3-7所示，荷蘭隊競賽共蒐集7場競賽，再細分為14個半場競賽資料
（N=14）。
表4-3-7 荷蘭隊各變項與獲勝率之描述統計摘要表
獲勝率 上籃次數 自由球次數 投籃次數 重發球次數 做球次數 進攻反彈
球次數
平均數 0.74 4.71 2.43 52.57 1.29 44.29 30.50
標準差 0.06 2.27 2.06 9.10 1.20 10.95 7.45
傳球次數 抄截和阻攻 防守反彈球 防守位置 v 字型投籃 定點投籃 側移投籃
平均數 314.64 0.13 0.85 0.03 0.16 0.30 0.54
標準差 30.32 0.12 0.11 0.04 0.09 0.14 0.14
表4-3-8 為所有變項積差相關矩陣，14 個變項中以上籃、重發球、做球及 V 字型投籃等，達顯著水準，另外十個變項未達顯著水準。由相關矩陣表可以看 出效標變項與預測變項之間相關的強弱與方向，也可看出效標變項之間的相關 情形，如果彼此之間有高度相關存在，則可能會有共線性存合的問題。
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上籃次數是影響荷蘭隊勝負的關鍵因素，綜觀荷蘭隊的各項攻守數據，研 究者認為每一項都非常平均且優異，各項指標幾乎都為四隊中最好的，經統計 考驗出上籃次數是荷蘭隊最重要的因素，陳祐正（1996）指出，須學會不同得 分技術，就是切入上籃。由許多文獻及教練都認為，投籃是合球比賽中的主體，
但荷蘭隊卻以上籃為關鍵因素，即表示上籃越多，獲勝機會越高，由於合球規 則上的規定，只能一對一進行防守，不可二守一以及異性間不可防守，因此在 防守上大多幾乎重點是防守在切入上籃，投籃盡可能給予壓力，因此研究者認 為，荷蘭隊既然上籃次數是獲勝關鍵，是否表示說荷蘭隊技術優異，使其他球 隊守不住，相對的就影響獲勝率。
三 三
三 三、 、 、 、比利時隊競賽獲勝率之預測 比利時隊競賽獲勝率之預測 比利時隊競賽獲勝率之預測 比利時隊競賽獲勝率之預測
如表4-3-13所示，比利時隊競賽共蒐集7場競賽，再細分為14個半場競賽資 料（N=14）。
表4-3-13 比利時隊各變項與獲勝率之描述統計摘要表
獲勝率 上籃次數 自由球次數 投籃次數 重發球次數 做球次數 進攻反彈
球次數
平均數 0.65 3.64 3.79 42.00 1.14 41.50 24.29
標準差 0.21 1.86 1.93 11.29 0.53 7.20 9.68
傳球次數 抄截和阻攻 防守反彈球 防守位置 v 字型投籃 定點投籃 側移投籃
平均數 285.43 0.20 0.78 0.03 0.10 0.36 0.54
標準差 42.63 0.16 0.17 0.04 0.07 0.14 0.15
表4-3-14 為所有變項積差相關矩陣，14 個變項中以自由球、投籃、進攻反 彈球、傳球及定點投籃等，達顯著水準，另外九個變項未達顯著水準。由相關 矩陣表可以看出效標變項與預測變項之間相關的強弱與方向，也可看出效標變 項之間的相關情形，如果彼此之間有高度相關存在，則可能會有共線性存合的 問題。
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於模式一R平方為 .606，F考驗值為18.43；模式二R平方為 .820，F考驗值為 25.03；模式三R平方為 .900，F考驗值為30.01，均達顯著水準，表示迴歸效果 具有統計意義。換言之，此三個預測變項可有效預測比利時隊競賽獲勝率。
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綜合以上相關資料，逐步多元迴歸分析摘要整理如表4-3-18，14個預測變項 在預測效標變項 (獲勝率) 時，進入迴歸方程式的顯著變項共三個，分別為「投 籃次數」、「自由球次數」及「做球次數」，多元相關係數為 .949，聯合解釋變異 量為 .900，表示三個變項預測「獲勝率」有90.0%的變異量。即表中三個變項能 聯合預測「獲勝率」90.0%的變異量。就各別變項的解釋量來看，以「投籃次數」
層面的預測力最佳，其解釋量為60.6%，其次為「自由球次數」，解釋量為21.4%，
第三則為「做球次數」，其解釋量為8.0%。
標準化迴歸係數來看，Beta值兩個為正數一個為負數，表示此變項隊獲勝率 的影響有正向及負向，換言之，比利時隊競賽表現以投籃次數及自由球次數表 現越多就越好；以做球次數越少越好，則其獲勝率就會愈高。
表4-3-18 比利時隊各變項與獲勝率之逐步多元迴歸分析摘要表 選出的變項
順序
多元相關 係數R
決定係 數R平方
增加解
釋量 F值 淨F值 原始化迴 歸係數
標準化迴 歸係數
常數 .112
1.投籃次數 .778 .606 .606 18.43 18.43 .019 1.024 2.自由球次數 .905 .820 .214 25.03 13.08 .052 .485 3.做球次數 .949 .900 .080 30.01 8.02 -.011 -.378 依變數：獲勝率
比利時在合球競賽表現標準化迴歸方程式如下：
獲勝率= 1.024×投籃次數＋.485×自由球次數－.378×做球次數 比利時在合球競賽表現原始化迴歸方程式如下：
獲勝率= .112＋.019×投籃次數＋.052×自由球次數－.011×做球次數
（一）投籃次數
投籃次數是影響比利時的勝負關鍵因素，此結果與中華隊相同，投籃次 數越多對於獲勝率越高，研究者計算出比利時的命中率，卻只有19.2%，在將
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近兩成的命中率下，會成為影響比利時重要因素，研究者繼續推論由於做球次 數為負數，而比利時常需要以 3-1 隊型作為進攻模式，3-1 隊型最需要的就是 投籃技術，因此投籃次數越多並將做球次數減少可使比利時獲勝率大大提升。
（二）自由球次數
自由球是影響比利時勝負的關鍵因素，同時自由球是最接近球籃的攻擊方 法，陳祐正（1991）指出，自由傳球經常成為球隊決定勝負的關鍵球。因此如 何把握自由球得分及提高命中率，相信對於獲勝率將有所提升，但觀看比利時 7 場比賽總共發了 48 次自由球，只進 4 球，撇開命中率不說，探討為何會有那 麼多的自由球，研究者推論，比利時常造成對手的重犯規，在重犯規的前提下 對於得分有極大的威脅，因此被判罰自由球。
（三）做球次數
做球次數是影響比利時隊勝負的關鍵因素，由迴歸方程式得知負數，即表 示比利時隊要獲勝做球次數就必須減少，減少越多表示越有機會獲勝，研究者 推論，做球次數只是幫助隊友的一個角色，反之，若是有做球出現則在戰術運 用的部份就只有2-1-1 及 2-2。對於歐洲球隊來說 3-1 是最好的進攻模式，因此 比利時盡量不要使用做球及2-1-1、2-2 戰術，對於自己較不利。
四 四 四
四、 、 、 、俄羅斯隊競賽獲勝率之預測 俄羅斯隊競賽獲勝率之預測 俄羅斯隊競賽獲勝率之預測 俄羅斯隊競賽獲勝率之預測
如表4-3-19所示，俄羅斯隊競賽共蒐集7場競賽，再細分為14個半場競賽資 料（N=14）。
表4-3-19 俄羅斯隊各變項與獲勝率之描述統計摘要表
獲勝率 上籃次數 自由球次數 投籃次數 重發球次數 做球次數 進攻反彈球次數
平均數 0.53 3.43 2.36 49.93 1.79 43.79 30.07 標準差 0.21 2.14 2.27 12.99 1.37 15.51 10.88
傳球次數 抄截和阻攻 防守反彈球 防守位置 v 字型投籃 定點投籃 側移投籃
平均數 284.57 0.20 0.77 0.03 0.10 0.31 0.60
標準差 42.68 0.15 0.13 0.05 0.07 0.05 0.07
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表4-3-21 俄羅斯隊各變項與獲勝率之逐步多元迴歸模式摘要表 模式 R R 平方 調過後的 R
平方 估計的標準誤 變更統計量
R 平方改變量 F 改變 1 .782 .612 .579 .133 .612 18.89*
2 .942 .888 .868 .075 .276 27.15*
3 .967 .934 .915 .060 .046 7.04*
a 預測變數：(常數), 定點投籃
b 預測變數：(常數), 定點投籃, 投籃次數
c 預測變數：(常數), 定點投籃, 投籃次數, 重發球次數 d 依變數：獲勝率
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.05表4-3-22為俄羅斯隊各變項與獲勝率之逐步多元迴歸變異數分析摘要表，對 於模式一R平方為 .612，F考驗值為18.89；模式二R平方為 .888，F考驗值為 43.60；模式三R平方為 .934，F考驗值為47.39，均達顯著水準，表示迴歸效果 具有統計意義。換言之，此三個預測變項可有效預測俄羅斯隊競賽獲勝率。
表4-3-22 俄羅斯隊各變項與獲勝率之逐步多元迴歸變異數分析摘要表
模式 平方和 自由度 平均平方和 F 檢定 顯著性
1 迴歸 .336 1 .336
18.89 .001 殘差 .213 12 .018
2 迴歸 .487 2 .244
43.60 .000 殘差 .061 11 .006
3 迴歸 .513 3 .171
47.39 .000 殘差 .036 10 .004
a 預測變數：(常數), 定點投籃
b 預測變數：(常數), 定點投籃, 投籃次數
c 預測變數：(常數), 定點投籃, 投籃次數, 重發球次數 d 依變數：獲勝率
由表4-3-23 得知，在模式一中，先進入的變項為定點投籃，Beta 值為-.782，
t 值為-4.436 達顯著，無共線性問題；在模式二中，新加入的變項為投籃次數，
Beta 值為.551，t 值為 5.210 達顯著，無共線性問題；在模式三中，新加入的變 項為重發球次數，Beta 值為.-219，t 值為-2.654 達顯著，無共線性問題，且各變 項允差值皆有 .87 以上的水準。
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俄羅斯在合球競賽表現標準化迴歸方程式如下：
獲勝率= －.656×定點投籃＋.557×投籃次數－.219×重發球次數 俄羅斯在合球競賽表現原始化迴歸方程式如下：
獲勝率= 1.038－2.919×定點投籃＋.009×投籃次數－.033×重發球次數
（一）定點投籃
定點投籃是影響俄羅斯的勝負關鍵因素，此結果顯示為負數，表示定點 投籃次數越多對於獲勝率越低，研究者推論定點投籃是俄羅斯使用第二多的投 籃技術，使用率有30.3%，在側移投籃有 60.10%居四隊之冠，代表俄羅斯最主 要的投籃方式是以側移投籃，因此定點投籃並不是主要的攻擊技術，若少做定 點投籃，而多做側移投籃或許可對於獲勝率有相對的提升。
（二）投籃次數
投籃次數是影響俄羅斯勝負的關鍵因素，與中華隊和比利時隊都有相同 的影響因素，更證明投籃技術是合球的主體。此次俄羅斯的投籃命中率為 13.78%，雖然為四隊中最差的命中率，但經過考驗後仍是俄羅斯最重要的因素 之一。
（三）重發球次數
重發球次數是影響俄羅斯勝負的關鍵因素，重發球是當進攻方被輕犯規時 所判罰的結果，在此為負數即代表重發球次數越少，俄羅斯的獲勝率會越高。
重發球是屬於被動的情況，因為先被犯規才會發生狀況，研究者推論俄羅斯是 否較不積極的發重發球，只是為了發球而發球，導致有負數的結果。
重發球是屬於被動的情況，因為先被犯規才會發生狀況，研究者推論俄羅斯是 否較不積極的發重發球，只是為了發球而發球，導致有負數的結果。