261 - 268 頁 pp. 261 - 268
2012 ࣖྻົშշ̄ಏχͧᔈԫఙЯ৵ͧྵࡁտ
ͳ˚ڒ
1,เॎර
1ၡ ࢋ
本研究以參加2012 年倫敦奧運會網球男子單打進入 32 強比賽的運動員為研究對象，比較男子單打網球比 賽中勝方與負方間技術因素之差異，期能得知網球男子單打比賽中各項技術因素對得分之預測情形及其迴歸方 程式。經統計分析結果討論後，本研究獲得以下結論： 一、網球男子單打比賽勝方運動員與負方運動員間技術因素之差異比較，在第二發球贏球率及正手拍贏球 分等2 項技術因素差異達顯著水準（P＜0.05*）。 二、網球男子單打比賽中各項技術因素對得分之多元逐步迴歸分析預測結果，選出最具預測代表性的項目 為愛司球、非受迫性失誤、正手拍贏球分及上網成功率等4 項技術因素。 ᙯᔣෟ：倫敦奧運會、技術因素、網球ಥăჰኢ
˘ă݈֏ 網球的發展歷史悠久，幾個世紀以前，網球是法國貴族的活動。數百年後的今天，雖然不再是貴族的專利， 但是網球給人的印象就帶著與眾不同的氣質。首屆雅典奧運就將網球列為正式比賽項目。從1 屆奧運會開始連 續 7 屆都有網球比賽，後來因國際奧會和國際網球總會在「業餘運動員」的定義上產生分歧，網球比賽從第 9 屆阿姆斯特丹奧運會上消失，直至1988 年第 24 屆漢城奧運才又被重新列為正式比賽項目。然而從奧運會的競 爭態勢來觀察．由於奧運會增設了職業排名分．加上奧運會影響力的不斷提升。越來越多的世界頂尖級職業網 球選手渴望加入到奧林匹克大家庭。陳正（2012） 李佾明、陳金海、侯淑玲、陳敬能（2011）指出四大滿貫、台維斯盃等國際網聯組織的賽事，在比賽中都 採用決勝盤長盤決勝制。但與為期兩週的大滿貫相比，賽期不超過10 日的奧運會網球賽留給選手的休整時間更 少。特別是許多球員都有兼項單雙打的任務，這令他們在奧運會期間的參賽密度大為增加。 21 世紀網球運動的趨勢已完全走向追求速度與力量，也因此強而有力的擊球已經成為獲勝的重要指標，擊 球如何更快速更強勁，更成為近年來大家不斷討論及研究的話題，同時網球員所展現的打法與技巧跟以往已不 盡相同，如要成一個常勝軍，需具備有在不同性質場地，都必須有擊球的威力與速度、敏捷的腳步移位、快速 的反應判斷及穩定破壞性的擊球節奏等。因此現今網球選手要比過去更好、更快，而全面性與全方位是必然的 1 亞東技術學院體育室 通訊作者：王丁林 E-mail：[email protected]趨勢。由於奧運網球比賽時間及激烈程度與不可確定性增大，使網球運動員在全面發展的基礎上形成全方位技 術。因此，欲在網球比賽中爭取主動、贏得最後勝利，其精確的分析影響比賽前、 中、後的各項因素，實具必 要性。 ˟ăࡁտϫ۞ 本研究目的在探討2012 年倫敦奧運會網球男子單打比賽結果，比較分析網球單打比賽結果的各項技術因素 的競爭特性，提供教練及運動員訓練參考。 （一）瞭解網球男子單打比賽中勝方與負方間技術因素之差異情形，以為訓練及比賽中技戰術應用之參考。 （二）瞭解網球男子單打比賽中各項技術因素對得分之預測情形，以為訓練及比賽中技戰術應用之參考。
෮ăࡁտ͞ڱ
˘ăࡁտ၆෪ 以2012 年倫敦奧運會網球男子單打運動員為研究對象，蒐集了男子單打前 32 強共 31 場次比賽中各項技術 統計作為研究資料，並預測代表性得分技術因素作為本研究之範圍。 ˟ăྤफ़פ 取自倫敦2012 年第 30 屆奧運會官方網站（2012）中，所公佈網球男子單打 31 場比賽結果的各項技術因素， 包括第一發球成功率、第二發球成功率、愛司球、雙發失誤、非受迫性失誤、破發球率局百分比、第一發球贏 球率、第二發球贏球率、正手拍贏球分、反手拍贏球分、上網成功率等11 項技術變因中統計數據，為本研究資 料搜集來源。 ˬăྤफ़ࢍ͞ڱ （一）以獨立樣本t 考驗比較勝方運動員與負方運動員間技術因素之差異。 （二）以比賽得分為效標變項，各項技術因素為預測變項，採用多元逐步回歸分析，求得顯著相關因素並 建立迴歸方程式。 （三）本研究採用SPSS11.0 版統計套裝軟體，進行資料之分析處理。各項統計考驗顯著水準圴定為α=.05。 αăЩෟፆүّؠཌྷ （一）第一發球成功率（1st Serve %）：第一發進球數/第一發總球數 x 100% （二）第二發球成功率（2nd Serve %）：第二發進球數/第二發總球數 x 100% （三）愛司球（Aces）：指運動員發球進入有效發球區內，造成對手無法使用球拍觸擊到該發球而失分。 （四）雙發失誤（Double Faults）：指每位運動員發球皆有二次機會，當第一次發球無效時，可繼續發第二 次球，若第二次發球無效，該分判定為發球者失分，稱為雙發失誤。 （五）非受迫性失誤（Unforced Errors）：指運動員在未受到對方壓迫性攻擊，而是因己方在攻擊或防守時 產生失誤。（六）破發球率局百分比（Break Points Convertions）：統計比賽運動員在該役所有接發球局中，面臨0：40、 15：40、30：40 或破發球點（Break Points）的次數，即是贏得對方發球局的次數。破發球點的次點 除贏得對發球局次數的商即為破發局百分比。
（八）第二發球贏球率（Winning % on 2nd Serve）：第二發贏球分/第二發總進球數 × 100% （九）正手拍贏球分（Forehand Winners）：以摜用手側擊球所贏球總分數。
（十）反手拍贏球分（Backhand Winners）：以非摜用手側擊球所贏球總分數。 （十一）上網成功率（Net Points Won/Played）：上網成功數/上網總進球數 × 100%
ણăඕڍᄃኢ
˘ăඕڍ 本研究係以2012 年倫敦奧運會網球男子單打參賽的 32 位運動員為研究對象，研究運動員比賽中各項技術 因素，比較勝負方之間差異性及各項技術因素對得分之預測情形，經資料收集、統計分析獲得結果，結果分述 如下： Ğ˘ğშշ̄ಏχ౼͞ྻજࣶᄃ͞ྻજࣶมԫఙЯ৵̝मளඕڍᄃ̶ژĈ 網球男子單打比賽中勝方運動員與負方運動員間技術因素之差異比較，由表一得知結果在第二發球贏球率 及正手拍贏球分等2 項技術因素差異達顯著水準（P＜0.05*）。 本研究結果發現，只有第二發球贏球率及正手拍贏球分達顯著水準。據劉中興、羅宏仁以1997 年美國公開 賽進行分析，結論：男選手在第一發贏球率與第二發贏球率有顯著差異。王鶴森（2006）研究發現在網球比賽 贏球選手與輸球選手的第二發球會影響比賽的勝負。李佾明、陳金海、侯淑玲、陳敬能（2011）探討世界優秀 男子網球單打選手的發球技術表現，在一發得分率、二發得分率及一、二發總得分率等項目達顯著差異。本研 究與上述學者專家的網球發球相關研究符合性高，得知發球相關技術因素於網球比賽勝負表現非常重要。陳智 仁（1996）研究指出，世界四大網球公開賽男子單打決賽各項得分及球技術分佈，在澳洲與美國公開賽中，都 以正、反落地擊球得分佔比例最高。蔡明松（1997）針對國內大專男子優秀選手技術效率分析，發現高名次選 手正拍抽球贏球率優於低名次。 在本研究所提出的11 項技術因素中，雖然只有 2 項技術因素達差異達顯著水準，但在現今網球比賽中，運 動員如果只有單一項技戰術特長突出，巳經不是勝利的保證。李佾明等（2011）必須能夠針對每一位不同對手， 發出不同旋轉、不同質量、不同力量、不同落點和節奏的變化，採用不同手段方法來加以轉換，誰能變化快、 穩定沈著，誰就佔上風而獲得比賽的優勢，這也是未來世界網壇優秀選手選手所需具備的主要攻防技術能力與 重要的技術特徵之一。隨著網球運動的高度發展，速度與強度是與日遞增，尤其對運動員的心理、生理、技術 上的要求，更是要全面化。ܑ˘ შշ̄ಏχͧᔈ౼͞ᄃ͞มԫఙЯ৵̝t-test मளͧྵၡࢋܑ 技術因素 勝負方 個數 平均 標準差 t 值 X1 第一發球成功率 負方 31 0.65 0.06 0.792 勝方 31 0.65 0.08 X2 第二發球成功率 負方 31 0.93 0.05 0.889 勝方 31 0.93 0.07 X3 愛司球 負方 31 6.77 4.86 0.115 勝方 31 9.06 6.32 X4 雙發失誤 負方 31 1.81 1.56 0.941 勝方 31 1.84 1.85 X5 非受迫性失誤 負方 31 17.00 7.71 0.728 勝方 31 17.74 8.98 X6 破發球率局百分比 負方 31 0.29 0.31 0.052 勝方 31 0.44 0.29 X7 第一發球贏球率 負方 31 0.72 0.10 0.070 勝方 31 0.76 0.10 X8 第二發球贏球率 負方 31 0.50 0.12 0.015* 勝方 31 0.57 0.10 X9 正手拍贏球分 負方 31 7.65 4.84 0.043* 勝方 31 10.13 4.64 X10 反手拍贏球分 負方 31 3.13 2.64 0.136 勝方 31 4.16 2.73 X11 上網成功率 負方 31 0.67 0.12 0.388 勝方 31 0.70 0.12 P＜.05* Ğ˟ğშշ̄ಏχͧᔈ̚ЧีԫఙЯ৵၆̶̝ਫ਼ᕩീඕڍᄃ̶ژ 本研究中的技術因素項目共11 項，利用逐步多元迴歸統計方法，分別對各個技術因素項目的解釋量做一分 析，以得分為依變項，各技術項目為自變項，分別是：第一發球成功率（X1）、第二發球成功率（X2）、愛司球 （X3）、雙發失誤（X4）、非受迫性失誤（X5）、破發球率局百分比（X6）、第一發球贏球率（X7）、第二發球贏 球率（X8）、正手拍贏球分（X9）、反手拍贏球分（X10）、上網成功率（X11）。逐步選出代表性技術因素項目， 再根據所選出的技術因素項目求出多元迴歸方程式，其步驟如下： 1.網球男子單打各項技術因素比賽平均數與標準差 統計網球男子單打各項技術因素分析原始資料，求得平均數、標準差，見表二。
ܑ˟ შշ̄ಏχЧีԫఙЯ৵ͧᔈπӮᇴᄃᇾमࢍܑ 項目 平均數 標準差 個數 Y 77.44 33.23 62 Y1 0.65 0.07 62 Y2 0.93 0.06 62 Y3 7.92 5.71 62 Y4 1.82 1.69 62 Y5 17.37 8.31 62 Y6 0.36 0.30 62 Y7 0.74 0.10 62 Y8 0.54 0.12 62 Y9 8.89 4.87 62 Y10 3.65 2.72 62 Y11 0.68 0.12 62 2.相關距陣 本研究11 項網球技術因素項目成績表現相關距陣，見表三。 ܑˬ შշ̄ಏχͧᔈЧีԫఙЯ৵࠹ᙯੱܑ Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 y 1.00 X1 0.21 1.00 X2 0.09 -0.04 1.00 X3 0.51 0.17 -0.22 1.00 X4 0.37 -0.16 -0.73 0.35 1.00 X5 0.64 0.11 0.09 0.17 0.29 1.00 X6 -0.04 0.03 0.03 0.14 -0.09 -0.27 1.00 X7 0.24 0.17 -0.15 0.58 0.05 -0.23 0.32 1.00 X8 0.28 -0.01 0.16 0.21 -0.12 0.07 -0.08 0.33 1.00 X9 0.77 0.23 0.02 0.34 0.29 0.52 -0.04 0.20 0.34 1.00 X10 0.50 0.04 0.23 0.13 0.01 0.28 0.02 0.14 0.32 0.50 1.00 X11 0.27 -0.10 0.01 0.08 0.17 -0.04 0.13 0.48 0.22 0.16 0.24 1.00 P＜.05* 3.逐步選出代表性技術因素項目 本研究逐步多元迴歸分析的每一個步驟統計量值，見表四，其選擇進入的標準?PIN=0.05，淘汰的標準 POUT=0.10。 ܑα შշ̄ಏχͧᔈЧีԫఙЯ৵ീͧᔈ̶̝ుՎк̮ਫ਼ᕩ̶ژၡࢋܑ 變項 迴歸係數 迴歸係數標準誤 標準化迴歸係數 t 值 t 值顯著性 正手拍贏球分（X9） 3.08 0.54 0.45 5.76 0.00 非受迫性失誤（X5） 1.48 0.30 0.37 4.99 0.00 愛司球（X3） 1.61 0.39 0.28 4.15 0.00 上網成功率（X11） 56.09 18.22 0.20 3.08 0.00 （常數） -26.72 13.38 -2.00 0.05
由表四得知，網球男子單打比賽中各項技術因素對得分之多元逐步迴歸分析預測結果，共有11 項預測效標 變項，進入迴歸方程式的顯著變項共有4 項，為正手拍贏球分、非受迫性失誤、愛司球及上網成功率等 4 項技 術因素，達極顯著水準（P＜0.01**）。 標準化迴歸方程式為： 原始分數的迴歸方程式為：Y=3.08 X9＋1.48 X5＋1.61 X3＋56.09 X11-26.72 標準化迴歸方程式為：ZY =0.45Z9＋0.37 Z5＋0.28 Z3＋0.20 Z11 ĞˬğტЪኢ 由本研究結果得知，網球男子單打比賽中各項技術因素對得分之多元逐步迴歸分析預測結果，以正手拍贏 球分、非受迫性失誤、愛司球及上網成功率等4 項技術因素為有效預測變項。依劉中興（1996）在網球發球贏 球率與比賽勝負關係之比較結果中提出，發球贏球率、上網成功率、非受迫性失誤次數等，都是決定一場比賽 勝負的中要關鍵因素。這與本研究之多元迴歸分析結果應可有效驗証。而本次比賽場地也是在溫布頓草地球場， 據鍾伯光（1989）在文章中指出，溫布頓是草地球場，屬於快速球場，特別適合強勁發球配合上網打法。王宗 隆（1993）在研究中指出世界頂尖球員在草地球場得分比例為截擊得分佔最高，發球和截擊等技術是獲勝的主 要因素。李建平（2003）探討國內優秀男子網球選手單打發球對比賽勝負關係之情形，其指出比賽能保住發球 局不但佔有優勢的地位也會主導比賽的勝利，而比賽中若能適時的發揮愛司球（ACE）的數量，不但可直接保 住發球局對比賽的勝利也會有正向的作用。邱豐傑（2008）研究發現，2008 年溫布頓公開賽比中，勝方在非受 迫失誤與雙發球失誤落敗指標明顯低於敗方；而愛司球、上網成功率等獲勝指標上，明顯比敗方高。本次研究 結果皆與上述多人文獻相符合。 在王俊明（1993）劉中興、李彩滿（1997）、林瞭祿（1999）等人指出，強而有力的發球技術是網球競賽獲 勝的一個重要因素，但在網球競賽中，往往追求強而有力的發球所導致的雙發失誤也相對增加。因此在有主動 攻擊機會下，則更需要提高正手攻擊時的穩定性，這些因素應該是當今網球員必須極力加強的。21 世紀網球技 術不斷的變遷，快速得擊球速度、腳步移位、對來球的反應判斷和比賽節奏，強力發球、接發球和相同威力的 正反拍擊球技術等因素，就是現今網球的最佳展現。
དྷăඕኢᄃޙᛉ
˘ăඕኢ 本研究以參加2012 年倫敦奧運會網球男子單打進入 32 強比賽的運動員為研究對象，比較男子單打網球比 賽中勝方與負方間技術因素之差異，期能得知網球男子單打比賽中各項技術因素對得分之預測情形。由以上分 析結果討論後，結論與建議如下： （一）網球男子單打比賽勝方運動員與負方運動員間技術因素之差異比較，在第二發球贏球率及正手拍贏 球分等2 項技術因素差異達顯著水準（P＜0.05*）。 （二）網球男子單打比賽中各項技術因素對得分之多元逐步迴歸分析預測結果，以為愛司球、非受迫性失 誤、正手拍贏球分及上網成功率等4 項技術因素為有效預測變項。 ˟ăޙᛉ （一）建議網球男子單打技術發展，以發球項目延伸技術為主，但不能只能依賴單一技術特長，須以全面
性多變化的全能打法為主，並減少比賽中非受迫性失誤發生，較更優異的成績表現。 （二）未來研究上亦可以考慮將我國與世界優秀選手相關技術因素項目做比較，以暸解其中之差異，做為 訓練比賽之參考。
ણ҂͛ᚥ
˘ă͛̚ొЊ 1. 王鶴森，（發球局嬴率在網球發球策略之應用）《大專體育學報》，第 84 期，2006，頁 158-162。 2. 王俊明，（張德培與艾柏格準截賽勝負之探討-1992 年美國網球公開賽）《中華體育》，第 6 卷第四期，1993，頁 39-47。 3. 王宗隆，（網球的適應性和精神運動的技巧）《網球報導》，第 41 期，1993，頁 19-20。 4. 李建平，（國內優秀男子網球選手單打發球對比賽勝負關條之研究）。《大專體育學刊》，第 6 卷第一期，2004，頁 227-238。 5. 李佾明、陳金海、侯淑玲、陳敬能（世界優秀男子網球單打選手發球技術表現之探討）《長榮運動休閒學刊》，5 期，2011/06， 頁113-121。 6. 林瞭祿，《網球單打技術形態研究》（台北市：國立台灣師範大學，碩士論文，1999）。 7. 邱豐傑，《世界職業網球男子單打技術型態分析研究》（新北市，楊智文化股份有公司，2009）。 8. 范旭東、胡文龍、秦春波，（世界優秀男子網球單打選手相持階段的技術運用分析）《體育成人教育學刊》，第26 卷 1 期，2010/02， 頁72-74。 9. 陳正，（職業網球賽制變化和奧運會網球設項變化對我國的影響及應對措施）《武漢體育學院學報》，第 46 卷第 1 期，2012， 頁48-55。 10.陳智仁，（世界四大公開賽男子單打決賽得分技術差異研究）《中元學報》，第 24 卷第 2 期，1996，頁 53-60。 11.張紹勳、林秀娟，《SPSS For Windows 統計分析》（台北市：松崗圖書公司，1994）。 12.張碧峰、陳志榮，(職業網球選手比賽中發球與接發球比賽勝負影響之研究)《運動教練科學》，2009，頁 67-78。 13.張清泉，《網球發球理論與技術研究》（台北，體育出版社，1988）。 14.張思敏，《網球教本》（台北，天祥印刷事業公司，1984）。 15.曾繁繁、李慶有，（優秀職業網球運動員比賽得分分析）《湖北體育科技》，第 25 卷第 1 期，2006，頁 67-69。 16.劉中興，《網球發贏球率與比賽勝負關係之研究》（台北市：文化大學，碩士論文，1996）。 17.劉中興，（美國網球公開賽男女選手發球贏球率之比較研究）《文化體育》，86 期，1996，頁 55-62。 ˟ăშࢱྤफ़ăγ͛ 18.倫敦 2012 年第 30 屆奧運會官方網站（2012）取自：http://www.london2012.com/table-tennis/。 19.中國新聞網（2012）取自：http://big5.chinanews.com:89/ty/2012/12-11/4399766.shtmlA study compare the skill factors in London 2012 Olympic Games
men's singles tennis Competitions
Wang-Din Lin
1,*Cheng-Hua Huang
1Abstract
The purpose of this study was to compare the skill factors between winners and losers in London 2012 Olympic Games men's singles tennis competition. to understand the prediction and the regression equation of lead to win by individual skill factors. After recording, statistics analyzing, and discussing the conclusions were:
1. To compare the variation of skill factors between winners and losers in men's singles tennis , Winning % on 2nd Serve , Forehand Winners reached significant difference (p<0.05*) .
2. According to the prediction between lead to win and all skill factors by using the method of stepwise multiple regression in men's singles tennis competition, Forehand Winners, Unforced Errors,Aces , Net Points Won/Played reached extreme significant level (p<0.01**).
Keywords: 2012 London Olympics, Skill Factors, Tennis
1 Oriental institute of technology * Correspondence author: Din-Lin Wang
