表現分析 (performance analysis) 做為運動科學裡的主要領域，為運動員與球隊開展 了分析身體素質、動作、技術和戰術的各種方法。這些方法裡，最廣為採用的就屬標 記分析 (notational analysis)。最早可追溯的標記分析記錄，是 1883 年 Heathcote 為網球 賽所做的記錄。他分析了1883 年 Renshaw 和 Lawford 在錦標賽裡 626 拍擊球的結果。
在動作分析上，Rudolph Laban 於 1928 年發展出以標記的方式為舞蹈的各個動作做書寫 記錄，成為日後拉邦動作分析法的基礎 (Eaves, 2015)。而將運動統計和表現分析推上另 一個高峰的，莫屬《魔球》(Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game)故事裡所描 述的Billy Beane 和 Paul DePodesta (Lewis, 2003; Miller, 2011)。書中描述他們如何在經 濟資源匱乏的情況下，以不一樣的視角選才，根據有別於其他球隊重視的技術統計項 目，組合出棒球常勝軍的故事。自此之後，為了提昇隊伍比賽的表現，許多運動表現 分析的學者都針對影響運動比賽勝負或得分效益進行研究，展開了競賽分析 (match analysis)的大時代。
排球發展史上，專家學者們普遍認為，自排球 1895 年草創至 1936 年之間，由於 排球組織性較低，娛樂性較高，六大技術也還未完全發展，將這段時期稱為“娛樂排球”
的時代。1936 年至 1947 年，由於世界第二次大戰，排球運動甚至其他運動項目的發展 礙於戰爭的阻礙而停滯不前，在競賽組織與項目的哲學與內容裡並沒有太多的發展和 改變。但與此同時，排球隨著美軍在世界各地開始流行起來，特別是在軍營裡，作為 士兵們的休閒活動。1947 年至 1980 年代，隨著國際排球協會的成立以及各國際賽事的 盛行，排球正式進入「競技排球」（或說「近代排球」）的時代。1980 年代後，由於 各科技的應用，職業排球的相繼成立，排球六大技術的成熟發展，排球進入了「現代 排球」的時代 (周建東，2011)。但研究者認為，隨著落地得分制於 2000 年與自由球員 於 1998 年被落實，從技戰術分析的角度而言，2000 年之後的排球與 1980 年代至 1990 年代的排球還是有所差異的。而 2000 年至今，並沒出現足以影響球隊發展技戰術的規 則更變。所以，有別於傳統發展史的界定，研究者在此將 2000 年之後的排球進一步定 義為「後現代排球」。圖 3 所示為研究者自製排球發展史示意圖，標示了研究者所定
義排球發展史上之四大階段，以及每一階段之標誌性事件和變革。每一階段之排球在 (Multivariate analysis of variance)比較美國西北區排球賽 107 場比賽裡，球隊在發球、接 發、舉球、攻擊、防守和推攻球防守的表現與球隊勝負的關係，顯示了相較於發球、
接發球、舉球和機會球，攻擊和防守是對勝負影響最大的技術。隨著電子記錄的普及 化與方便性的提高，越來越多研究者開始針對多個技術的交互作用，或是在球隊在各 個戰術系統環節裡的各種表現區隔開來進行研究。國際排球協會也於 1981 年舉行了競 賽分析的工作坊，與全世界各教練與學者探討各種記錄與分析的方法(International Volleyball Federation Coaches Commission, 1981)。
由於近代排球與現代排球早期以發球得分制進行，研究傳統上將球隊在發球與接 發球兩個不同階段的表現進行研究。近代排球競賽分析裡較早且值得一提的，是由 Eom 和 Schutz (1992a) 於 1992 年針對 1987 年在韓國舉辦的第三屆男子排球國際排協杯 (FIVB Cup for Men) 的 20 場比賽結果和 8 支球隊的技術表現統計所做出的研究探討。
他們使用多變量變異數分析(Multivariate analyses of variance)探討球隊發球、接發、舉
娛樂排球
球、攻擊、攔網和防守六大技術的效率在接發環節（也就是 K1，第一波進攻環節）和 發球環節（也就是 K2，第二波進攻環節）裡的差異，也比較這些項目對勝負與球隊排 名之影響，並且對各技術與比賽結果進行區辨分析 (discriminant analysis)。他們將球隊 在六大技術上的執行進行0 分至 4 分的評分。研究結果顯示攔網 (b=.973)，防守後之攻 發、防守和攔網也與隊伍層級成正相關。Marcelino, Mesquita, and Afonso (2008)針對 2005 年世界男子排球聯賽的研究對 12 支隊伍的各項技術排名與隊伍最終排名的皮爾森 相關係數則顯示攔網與最後排名之相關係數達 0.68 (p £ .01)。Patsiaouras 等人 (2011) 也 針對2008 年北京奧運的 29 場男子排球賽進行無母數統計分析 (Jonckheere-Terpstra test)，
探討發球、接發球以及攻擊對比賽結果的影響。研究結果顯示勝隊和負隊在發球得分、
內各子系統的交互影響與協調，造成各現象與結果。所以，雖然諸如以上針對排球各 影響賽果之技術。Peña, Rodríguez-Guerra 與 Serra (2013) 於 2013 年針對西班牙國內 2010-2011 賽季的超級聯賽 125 場男子排球賽進行分析。他們使用多元邏輯思回歸分析 (multivariate logistic regression) 探討 12 支球隊在發球得分、發球失誤、接發失誤、接發 效率、接發到位率、攻擊效率、攔網得分數等項目與球隊比賽勝敗的關係，發現防守 的推攻串聯 (Hileno & Buscà, 2012; Hurst et al., 2016, 2017; Loureiro et al., 2017)（參見圖 2.1）。
Hileno 與 Buscà (2012)發展出了一套「排球攻擊保護觀察系統」(Volleyball Attack Coverage Observation System)並用以觀察西班牙女子超級聯賽 7 場比賽裡針對攻擊保護
的情況，歸納出 19 個保護的模式。他們的研究涵蓋了舉球時所有球員的位置、攻擊時 所有球員的位置，以及球被攔回後所有球員的位置。後來的研究更是應用了社會網絡 分析(social network analysis)以探討每個球員或每次擊球之間的串聯性(Hurst et al., 2016, 2017; Loureiro et al., 2017)。
圖 4 排球運動各環節串聯圖示
綜上所述，我們不難發現針對比賽表現的研究分析，逐步從低維度走向高維度，
從線型走向非線性，從宏觀走向微觀。這些努力，都是為了讓我們對各種比賽的情境，
以及比賽中會出現的模式，有更清楚的了解。