第參章 實驗一

第參章 實驗一

實驗一共分為兩階段進行，第一階段先錄製羽球正拍擊球動作及影片 後製工作，第二階段進行辨識擊球落點影片實驗，故本章就實驗內容進行 說明，分別為第一節、研究對象；第二節、實驗設計；第三節、實驗流程；

第四節、資料處理與分析；第五節、結果；第六節、討論。

第一節、 研究對象

一、 第一階段為錄製羽球擊球動作，實驗動作者為 12 名男選手，其中 6 名為羽球專長選手（年齡：21.7±2.0，皆為全國甲組排名賽單打或雙 打前四名選手），6 名體育科系非羽球專長者（年齡：25.2±1.9，具羽 球基本能力） 。

二、 第二階段進行辨識影片實驗，為辨識擊球落點預備動作。

(一) 實驗參與者共 58 名，其中 25 名為羽球專長選手（男 11 人，女

14 人，以下簡稱專家組） ，33 名為體育科系非羽球專長者（男

16 人，女 14 人，以下簡稱一般組） 。

第二節、 實驗設計

一、 第一階段（錄製羽球擊球動作）

(一) 實驗儀器

1. 陀螺儀動作擷取分析系統 1 組（GypsyGyro-18） （圖 3-1）

2. 高速攝影機 1 部（型號:JAI-TM 6740GE ） (圖 3-2) 3. Sony 攝影機 1 部（型號:DCR-100）

4. 背景架及黑幕 1 組 5. 燈光 2 座

6. 羽球網、羽球拍、羽球（勝利牌比賽級）

(二) 實驗場地

本實驗場地及各儀器佈置圖如下：

圖 3-1 陀螺儀動作擷取分析系統 圖 3-2 高速攝影機

(三) 實驗動作錄製

1. 實驗動作者位於雙打後發球線，俟對陎發球者發高遠球後，進 行左、右兩側及高遠球、殺球、墜球共 3 種正拍擊球動作，球 落點需靠近指定目標位置（如圖 3-3）。

2. 陀螺儀（120Hz）擷取每位選手羽球擊球動作資料。

3. 高速攝影機（400Hz）及 Sony 攝影機（30Hz）同步記錄動作。

(四) 影片後製工作

1. 比對陀螺儀與高速攝影機擷取之運動學參數資料，確定擊球點 時間。

2. 剪輯羽球預備擊球動作（準備動作至擊球時間點） 。

3. 將選手各關節點以光點代表（頭部、手指及肩、肘、腕、髖、

膝、踝關節共 15 點），轉換為動態光點影片（如下圖 3-4）。

4. 調整動態光點的比例大小，使 6 位實驗動作者的身材比例為相 同大小。

圖 3-4 動態光點影片轉換過程

5. 製作說明影片（圖 3-5） ，於正式實驗進行前播放，使實驗參與 者事先熟悉羽球擊球動態光點影片。

6. 製作實驗辨識影片（圖 3-6） ，播放順序以隨機方式排列，為檢 驗答題一致性，相同動作影片以隨機方式出題 2 次：

羽球預備動作擊球影片 144 段（12

×3

×2

×2

）。

圖 3-6 動態光點影片範例

圖 3-5 動態光點說明影片範例

二、 第二階段（辨識影片實驗）

(一) 實驗儀器

包括筆記型電腦（Asus A3）、單槍投影機（Panasonic ）、投影 白幕及作答落點海報（如圖 3-7 ）。

(二) 實驗場地

實驗地點於國立臺灣師範大學運動科學研究所研 003 教室進行辨 識動態光點影片（圖 3-8）。

圖 3-7 作答落點海報圖

圖 3-8 辨識實驗場地

(三) 辨識動態光點實驗：

1. 請專家組 25 名及一般組 33 名，分別觀看羽球預備動作 144 題 動態光點影片（約 16 分鐘），請選手依據影片動作，判斷該動 作的類型及方向，立即在答案紙上記錄球之落點。為避免實驗 參與者疲累，於第 48 題、第 96 題暫停播放，休息 3 分鐘後再 繼續進行實驗。

影片說明 開始

作答

1-48

休息

49-96

休息

97-144

結束

第三節、 實驗流程

實驗一流程圖如下圖 3-9 所示：

圖 3-9 實驗一流程圖

實驗場地佈置與儀器架設

12 位實驗動作者進行高遠球、殺球與 墜球三種正拍擊球動作(左、右側)錄製

實驗參與者觀看羽球生物動作 影片，進行擊球落點辨識

得分計算及統計分析

影片處理(將動作轉換成動態光點影片) 甲組羽球專長選手(6) 體育系非羽球專長(6)

專家組 (25) 一般組(33)

擊球預備動作影片

第四節、 資料處理與分析

一、專家組 25 位及一般組 33 位，所判斷六項擊球動作，共 144 段影片(12 人× 6 個落點 × 2 一致)的各項配分要求結果分數，轉換為正確得分率 (該落點正確得分/該落點正確次數)。

二、將各項得分率以 SPSS 12.0 版統計分析軟體進行單一樣本 t 考驗、獨立 樣本 t 考驗及混合設計二因子變異數分析。

二、在配分要求方陎，除了六個落點的原始成績外，另外加入三項球路及 二種方向的成績（如圖 3-10）。

三、在辨識不同擊球動作與動作者的部分，相同影片會隨機出現 2 次，因 此答題一致性，以一致次數/總次數（一致+不一致），範圍從 1 至 0，

越接近 1 代表一致性越高。

圖 3-10 成績計算分配圖，分別為依(1)六個落點、(2)三項球路、(3) 二種方向為計算成績的方式。

(1) (2) (3)

第五節、 結果

研究結果是計算實驗參與者的作答成績，主要針對辨識正確率、答題 一致性、落點得分率、不同動作者差異、辨識自己等部分來進行統計考驗 及分析。

一、辨識正確率檢驗

計算每位實驗參與者的答題得分，分為三種配分要求方式：(一)依六 個落點正確得分；(二)依三項球路正確得分；(三)依二種方向正確得分，來 計算答對率，將專家組及一般組的辨識正確率與猜題機率（檢測值）進行 單一樣本 t 考驗（附錄三）。

(一)六個落點辨識正確率

專家組與一般組在辨識六個落點的辨識正確率上，與 1/6 的檢測值 進行考驗，兩組選手皆達顯著差異（p<.05），而專家組辨識正確率優於 一般組 t

=2.902 , p<.05（如圖 3-11） 。

(二)三項球路辨識正確率

專長組與一般組在辨識三項球路的辨識正確率上，與 1/3 的檢測值 進行考驗，兩組選手皆達顯著差異（p<.05），而專長組辨識正確率優於 一般組 t

=2.506 , p<.05（如圖 3-11） 。

＊

(三)二個方向辨識正確率

專家組與一般組在辨識二種方向的辨識正確率上，與 1/2 的檢測值 進行考驗，兩組選手皆達顯著差異（p<.05），而專家組辨識正確率與一 般組並無達顯著差異 t

=0.911 , p=.366。

二、辨識答題一致性檢驗

計算每位實驗參與者的答題一致性，以三種配分要求方式：(一)依六 個落點一致性得分；(二)依三項球路一致性得分；(三)依二種方向一致性得 分，來計算答題一致性，將專家組及一般組的答題一致性與猜題機率（檢 測值）進行單一樣本 t 考驗（附錄三）。

＊

圖 3-11 專家組與一般組在三種配分要求的答對率比較

＊

＊

(一)六個落點一致性得分

專家組與一般組在辨識六個落點答題一致性上，與 1/6 的檢測值進 行考驗，兩組選手皆達顯著差異（p<.05），而專家組答題一致性優於一 般組 t

=2.041 , p<.05（如下圖 3-12） 。

(二)三項球路一致性得分

專家組與一般組在辨識三項球路答題一致性，與 1/3 的檢測值進行 考驗，兩組選手皆達顯著差異（p<.05），而專家組與一般組並未達顯著 差異 t

=1.528 , p=.132。

(三)二個方向辨識正確率

專家組與一般組在辨識二個方向答題一致性，與 1/2 的檢測值進行 考驗，兩組選手皆達顯著差異（p<.05），而專家組辨識正確率與一般組 並未達顯著差異 t

=1.132 , p=.263。

圖 3-12 專家組與一般組在三種配分要求的答題一致性比較

＊

＊

三、辨識正確得分檢驗

(一)落點、球路及方向得分比值檢驗

計算落點、球路及方向三種不同配分要求的正確得分率，因三種配分 要求的答題選擇數不一致（落點：6 選項，球路：3 選項，方向：2 選項），

所以要比較三種配分必頇將得分率進行標準化，使其有同一基準，故分別 將落點、球路及方向的得分率除以 1/6、1/3 及 1/2 的選擇機率，再進行混合 設計二因子變異數分析（2 組 × 3 種） ，結果顯示專家組在 3 種計分要求的 得分比值顯著高於一般組 F(1,56)=7.826 , p<.05，3 種得分比值間達顯著差異 F(1.877,105.1）=153.315 , p<.05 落點>球路>方向，兩者間有交互作用

F(1.159,64.917) =5.642 , p<.05 （如圖 3-13） 。

進行單純主要效果考驗結果顯示：(一)專家組中，三種配分要求達顯著

差異 F(2,48)=114.418 , p<.05 落點>球路>方向；(二)一般組中，三種配分要

求達顯著差異 F(1.651,52.832)=51.856 , p<.05 落點>球路>方向；(三)專家組

在辨識落點及球路的得分比值顯著高一般組 (t

=2.902 , p<.05；t

=2.506 ,

p<.05)（附錄三） 。

(二)辨識六個落點正確得分率檢驗

計算專家組與一般組實驗參與者的答題得分，依六個落點正確得分來 計算總得分率，進行混合設計二因子變異數分析（2 組 × 6 個落點） 。統計 結果顯示專家組與一般組在辨識六個落點得分上有顯著差異 F(1,56)=8.421 , p<.05 專家組>一般組；六個落點的得分有顯著差異 F(4.078,228.375)=14.42 , p<.05，落點 1 與其他落點皆有顯著差異，落點 2 與落點 3 有顯著差異，落 點 6 與落點 3、5 有顯著差異（詳如表 3-1） ，組別與落點兩者間有交互作用 F(4.078,228.375)=3.14 , p<.05（附錄三） 。

圖 3-13 專家組與一般組在三種配分要求的得分比值比較

＊

＊

進行單純主要效果考驗，結果顯示：(一)專家組在落點 1、落點 2 及落 點 5 的答對率顯著高於一般組（t

=3.145 , p<.05；t

=1.997 , p<.05；

t

=3.145 , p<.05） ；(二) 專家組中，落點 1 與 2、3、4、6 皆有顯著差異，

落點 5、6 有顯著差異（p<.05） ；(三)一般組中，落點 1 與落點 2，落點 2 與 落點 3，落點 3 與落點 6 皆有顯著差異（p<.05）（如圖 3-14）。

表 3-1 六個落點正確得分率顯著差異比較

落點 1 2 3 4 5 6

1(39%) ＊ ＊ ＊ ＊ ＊

2(21%) ＊

3(29%) ＊

4(24%)

5(29%) ＊

6(22%)

圖 3-14 專家組與一般組在六個落點的得分比較

＊

＊

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專家組與一般組依六個落點正確得分來計算答題一致性統計考驗，結 果顯示專家組與一般組在六個落點的答題一致性有顯著差異 F(1,56)=4.338 , p<.05 專家組>一般組，六個落點間答題一致性亦有顯著差異

F(4.780,267.685)=8.353 , p<.05 落點 1 與落點 3、4、5、6 及落點 2 與落點 3、

4、6（詳如表 3-2） ，兩者間無交互作用 F(4.78,267.685)=1.642 , p=.149（附 錄三） 。

(三)辨識三項球路正確得分檢驗

計算專家組與一般組實驗參與者的答題得分，依三項球路正確得分來 計總得分率，進行混合設計二因子變異數分析（2 組 × 3 項球路） 。統計結 果顯示專家組與一般組在辨識三項球路得分上有顯著差異 F(1,56)=6.278 , p<.05 專家組>一般組。三項不同球路的得分率有顯著差異

F(1.882,105.383)=9.981 , p<.05，其中墜球顯著高於殺球與高遠球，但殺球與 表 3-2 六個落點答題一致性顯著差異比較

落點 1 2 3 4 5 6

1(0.43) ＊ ＊ ＊ ＊

2(0.39) ＊ ＊ ＊

3(0.31)

4(.30)

5(0.32)

6(0.32)

高遠球間無顯著差異（如圖 3-15）。

組別與球路有交互作用 F(1.882,105.383)=5.519 , p<.05，進行單純主要 效果考驗結果顯示：(一)專家組與一般組在辨識墜球與高遠球的得分率上有 顯著差異(t

=3.231 , p<.05；t

=1.8 , p<.05)；(二)專家組中，墜球顯著高於 殺球與高遠球 F(2.48)=13.916 , p<.05；(三)一般組中，三項球路間得分並無 顯著差異 F(1.636,52.361)=1.595 , p=.215（附錄三）。

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圖 3-15 專家組與一般組在三項球路的得分比較

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專家組與一般組依三項球路正確得分來計算答題一致性統計考驗，結 果顯示專家組與一般組在球路的答題一致性無顯著差異 F(1,56)=3.303 , p=.075，三項球路間答題一致性有顯著差異 F(2,112)=31.561 , p<.05 墜球顯 著高於殺球與高遠球。

兩者間有交互作用 F(2,112)=4.553 , p<.05，進行單純主要效果考驗結果 顯示：(一)專家組在辨識墜球的答題一致性上顯著高於一般組 t

=2.968 , p<.05；(二)專家組中，墜球答題一致性顯著高於殺球與高遠球

F(2,48)=25.839 , p<.05；(三)一般組中，墜球答題一致性顯著高於殺球與高 遠球 F(2,64)=8.117 , p<.05（附錄三）。

(四)辨識二種方向正確得分檢驗

計算專家組與一般組實驗參與者的答題得分，依左右二種方向正確得 分來計算總得分率，進行混合設計二因子變異數分析（2 組 × 2 種方向）。

統計結果顯示辨識擊球落點方向得分有顯著差異 F(1,56)=23.715 , p<.05 左 邊>右邊（如圖 3-16），而專家組與一般組在辨識二種方向並無顯著差異 F(1,56)=0.83 , p=.366，組別與方向亦無交互作用 F(1,56)=0.461 , p=.500（附 錄三） 。

＊

專家組與一般組依二種方向來計算答題一致性統計考驗，結果顯示組 別與方向的答題一致性皆無顯著差異 F(1,56)=1.782 , p=.187；F(1,56)=1.525 , p=.222，但兩者有交互作用 F(1,56)=8.832 , p<.05，事後比較後發現在左邊 方向的專家組顯著高於一般組 t

=2.633 , p<.05（附錄三） 。

四、辨識專家與非專家動作者得分檢驗

計算實驗參與者答題中，不同動作者的得分，動作者則分為羽球專長 組及非羽球專長組，依六個落點、三項球路及二種方向的總得分率，進行 混合設計二因子變異數分析（2 組 × 2 動作者）。

圖 3-16 專家組與一般組在左右方向的得分比較

＊

(一)辨識六個落點得分檢驗

在辨識落點的得分中，統計結果顯示專家組與一般組得分率有顯著差 異 F(1,56)=8.421 , p<.05 專家組>一般組，動作者間得分率有顯著差異 F(1,56)=30.212 , p<.05 羽球專長組>非羽球專長組。兩者間並無交互作用 F(1,56)=1.849 , p=.179（如圖 3-17） 。

(二)辨識三項球路得分檢驗

在辨識球路的得分中，統計結果顯示專家組與一般組得分率有顯著差 異 F(1,56)=6.278 , p<.05 專家組>一般組，動作者間得分率有顯著差異 F(1,56)=8.951 , p<.05 羽球專長組>非羽球專長組。兩者間並無交互作用 F(1,56)=0.539 , p=.466（如圖 3-17） 。

(三)辨識二種方向得分檢驗

在辨識方向的得分中，統計結果顯示專家組與一般組得分率無顯著差

異 F(1,56)=0.83 , p=.366，動作者間得分率有顯著差異 F(1,56)=4.625 , p<.05

羽球專長組>非羽球專長組。兩者間並無交互作用 F(1,56)=0.423 , p=.518（如

圖 3-17）。

五、辨識 6 位專家動作者得分檢驗

計算實驗參與者答題中，不同動作者的得分率，動作者則分為六位甲 組專長選手，依六個落點、三項球路及二種方向配分要求方式的總得分率，

進行混合設計二因子變異數分析(2 組×6 位動作者) (一)辨識六個落點得分率檢驗

在辨識落點的得分中，統計結果顯示專家組與一般組得分率有顯著差 異 F(1,56)=7.366 , p<.05 專家組>一般組，6 位動作者間得分率有顯著差異 F(5,280)=6.26 , p<.05 ，A6 顯著低於 A2~A5。兩者間有交互作用

F(5,280)=2.261 , p<.05（附錄三） 。

圖 3-17 辨識不同動作者在三種計算得分率上得分率之比較。

＊ ＊ ＊

＊

＊

進行單純主要效果考驗，結果顯示：(一)在 A1、A2、A3、A6 專家組 的得分率顯著高於一般組(t

=2.054 , p<.05；t

=1.997 , p<.05；t

=2.61 , p<.05；t

=2.693 , p<.05)；(二)專家組中，動作者間達顯著差異

F(5,120)=3.053 , p<.05，事後比較各因子無顯著差異；(三)一般組中，A4 與 A6、A5 與 A6 間有顯著差異 F(5,160)=5.838 , p<.05（圖 3-18） 。

(二)辨識三項球路得分率檢驗

在辨識球路的得分中，統計結果顯示專家組與一般組得分有顯著差異 F(1,56)=6.456 , p<.05 專家組>一般組，動作者間得分率有顯著差異

F(5,280)=12.237 , p<.05，A1 與 A3、A1 與 A4、A2 與 A3、A2 與 A6、A3 圖 3-18 辨識 6 位甲組動作者在六個落點上得分率之比較。

＊ ＊

＊

＊

與 A5、A3 與 A6、A4 與 A6 及 A5 與 A6 間有顯著差異。兩者間有交互作 用 F(5,280)=3.38 , p<.05（附錄三）。

進行單純主要效果考驗結果顯示：(一)專家組與一般組在辨識 A1、A2 的得分率上有顯著差異(t

=2.869 , p<.05；t

=3.172 , p<.05)；(二)專家組中，

A2 與 A5、 A2 與 A6、A3 與 A5、 A3 與 A6、A4 與 A6 間有顯著差異 F(5,120)=7.717 , p<.05；(三)一般組中，A1 與 A3

A1 與 A4、A2 與 A3、

A3 與 A6、A4 與 A6 、A5 與 A6 間有顯著差異 F(5,160)=7.773 , p<.05（圖 3-19） 。

圖 3-19 辨識 6 位甲組動作者在三項球路上得分率之比較。

＊ ＊

(三)辨識二種方向得分率檢驗

在辨識方向的得分中，統計結果顯示專家組與一般組得分率無顯著差 異 F(1,56)=0.068 , p=.795，動作者間得分率有顯著差異 F(5,280)=3.968 , p<.05 A1 與 A3、 A3 與 A4 間有顯著差異。兩者間有交互作用 F(1,56)=3.073 , p<.05（附錄三） 。

進行單純主要效果考驗結果顯示：(一)專家組與一般組在辨識 A3 的得 分率上有顯著差異 t

=2.142 , p<.05；(二)專家組中，6 位動作者並無顯著差 異 F(5,120)=1.999 , p=.084；(三)一般組中， A3 與 A4 間有顯著差異

F(5,160)=5.513 , p<.05（圖 3-20） 。

圖 3-20 辨識 6 位甲組動作者在二種方向上得分率之比較。

＊

第六節、 討論

一、動態光點擊球動作恆定訊息

瑞典學者 Johansson 於 1973 年提出生物動作（biological motion）的概 念，發現利用動態光點模式來呈現關節點，可以透過視覺來辨識，之後開 始有許多的研究，藉生物動作的模式來進行實驗設計（Kozlowski & Cutting, 1977；Cutting, 1978；Yen, Hsieh, 與 Liu, 2005） ，證實使用動態光點的方式 是存在能提供辨識動作的訊息。在早期的研究，多以群體發生動作為主，

動作較為簡單，如慢速的走路動作，之後陸續有學者研究個體發生的動作，

或是針對某些特殊的運動項目，如王國連與劉有德（2006）以動態光點呈 現體操前手翻、後手翻與後空翻動作、Shipley 與 Cohen（2000）之判斷籃 球進攻與防守的動作及鄭光志與劉有德（2008）利用動態光點探討視覺對 特殊協調形態辨識性等研究。而在各種運動項目中，預期是常常被討論的 問題，也是影響運動表現的重要因素之一，許多相關實驗都希望能藉由辨 識影片的方式來探討預期的行為（Abernethy & Russell, 1987；Williams &

Burwitz, 1993；Goulet, Bard, & Fleury, 1989），而這些實驗研究透過拍攝實

際動作影片讓觀看者辨識，雖然影片內容符合真實情境，但當實驗目的是

在探討一般性的運動技術層陎時，真實影片內容實際上包含著許多的訊

息，舉例來說，如影片可以清楚辨識運動選手，可能選手本身個人的運動

特徵，而影響預期判斷的結果，故本研究在探討一般性羽球擊球預備動作

技術時，希望能藉由動態光點的方式，消除其他可能造成研究限制的因素，

使研究結果更具有效度。此外，許多預期研究皆針對僅一位優秀選手來進

行影片的拍攝（Abernethy & Russell, 1987；蔡坤法 ，2005），此種研究設

計可能無法將結果推論至較廣泛、一般性的運動技術層陎上，本研究結果

也顯示實驗參與者在觀看 6 位不同優秀選手影片的辨識得分率上，不論是

專家組或是一般組都有明顯的差異，所以儘管動作者為具備標準動作之優

秀選手，仍然需要考量個別差異的問題。鄭光志與劉有德（2008）在探討

視覺對特殊協調形態辨識性的研究指出，辨識的結果除了受不同層級觀看

者的影響，不同層級的動作者也是其中影響的因素。由於上述因素，為排

除因影片為同一人及個人的動作特徵，本研究以動態光點方式呈現，動作

者也分為兩種不同層級選手。在辨識影片的得分率方陎，不論是以較困難

的六個落點，或是球路、方向來計算得分，所得到的答題正確率皆能超過

1/6、1/3 及 1/2 的猜題機率，即使是非羽球專長的一般體育科系學生同樣能

夠有效的辨識。此外，在答題一致性方陎，各項的得分也都顯著高於猜題

機率，由此可知，動態光點所呈現的羽球正拍擊球預備動作，在完全沒有

實體的人、球拍及球等訊息中，專家組及一般組皆能利用動態光點中的恆

定性訊息，藉以辨識擊球動作，此幫助我們瞭解持拍類的運動項目，儘管

羽球拍扮演重要角色，其生物動作仍隱含可供辨識特殊協調形態的訊息內

容，這也與先前鄭光志與劉有德（2008）在探討有關桌球與網球動作形態

的結果相符。

二、辨識不同動作者結果分析

在不同實驗動作者被辨識的得分計算上，羽球專長選手不論是在專家 組或是一般組的辨識正確率都顯著優於非羽球專長選手，表示專長選手的 動作透過僅有關節點的動態光點影片，仍然具有高度的辨識率，雖然擊球 動作是羽球的三項基礎動作，還是可以分辨的出專長與非專長選手的差 異，顯示較不標準的動作形態是不容易被辨識出來，可以印證在進行類似 影片動作辨識的研究中，實驗動作者多為優秀選手的因素。所以再針對辨 識優秀選手動作的部分進行統計分析，比較觀看 6 位羽球專長選手動作的 得分，其中 A1、A2、A3 選手似乎有被辨識度較高的比率，當專家組在辨 識這些選手時，不論是落點、球路、方向上都明顯的高於一般組的趨勢，

顯示個人的特徵性仍然存在於動作者間。另一方陎，根據實驗的設計，動 作者應要隱藏自己擊球的意圖，使觀看者不易判斷，而專長選手容易被辨 識的結果與實驗假設不符，可解釋為羽球專長選手隱藏擊球意圖的水準，

在拍攝動作時未能完全發揮，或推測選手並無法精確瞭解自己所要隱藏的 動作（實驗二結果） ，事後需透過運動學分析來釐清動作的形態。

三、辨識羽球正拍擊球動作結果分析

在實驗過程中，實驗參與者並未被告知所有答案（落點 1 至落點 6）分

配的數量，所以針對實驗參與者答題的選擇來分析（如表 3-3），透過表中

的選擇百分比率，專家組似乎偏向選擇左邊方向與墜球及高遠球兩種球 路，而一般組分配較平均，僅選擇偏向左邊方向，如此答題選擇的分配結 果，是否因為選擇較多而影響得分結果，故在統計考驗及結果分析方陎，

使用得分率及加入答題一致性的考驗，以符合結果的推論。

接下來，實驗參與者在辨識三項球路與二種方向的部分，發現在辨識 球路的得分比值顯著高於辨識方向，表示擊球的種類（墜、殺、高遠球）

較方向更容易辨識，與過去研究中所提出水平的方向比垂直深度的線索較 容易判斷，有不同的結果（Salmela & Fiorito，1979） ，這表示不同的運動項 目，在預期及辨識的能力，可能會有所差異，而針對羽球正拍擊球動作所 產生的恆定訊息，球路比方向更加容易被辨識。另一方陎，也由於本實驗 並未呈現球拍及球的影像，假設動作時拍陎的角度是判斷的重要線索，可 能也是造成方向較球路不易判斷的原因。

而專家組與一般組是否都能正確的辨識出球的落點，結果顯示兩組辨 識的得分率雖然有高於猜題的機率，但是兩組的落點、球路，幾乎都未能

表 3-3 專家組與一般組在答題選擇分配表(%)

落點 球路 方向

1 2 3 4 5 6 墜球 殺球 高遠 左 右

專家組 23 15 12 11 24 15 38 23 39 59 41

一般組 18 13 19 14 20 16 31 33 36 57 43

超過 50%的比率，僅管在較容易辨識的左右方向上，專家組與一般組也只 得 65%與 62%的分數，因此綜合第一節討論的部分，表示羽球擊球動作動 態光點影片中，雖存在有恆定訊息，但由於訊息「強度」不足，致使專家 組與一般組無法完全正確的辨識影片中的動作，而專家組在接收恆定訊 息，辨識擊球落點的能力優於一般組，因為專家組在辨識墜球（62%）時仍 有顯著高於一般組的得分（整理如表 3-4）。

在六個落點的辨識得分率方陎，落點 1 的得分明顯高於其他落點，但 是否因為答題的選擇主要落在 1 的位置，所以再檢視六個落點的答題一致 性後發現，發現落點 1 也有較高的一致性分數，顯示左方墜球動作相較於 其他動作，是最容易被看出來的動作。在三項球路的辨識得分率方陎，專 家組墜球與高遠球的辨識率比一般組好，顯示專家組特別在辨識墜球有較 高的得分，透過答題一致性的檢驗也支持這樣的結果，也呼應落點 1 有較 高得分的關係，而專家組在辨識殺球卻與一般組無差異，顯示殺球動作在 本實驗中是較明顯的擊球動作。最後在左右方向的辨識率方陎，不論是專

表 3-4 專家組與一般組在三種配分方式的正確得分率(%)

落點 球路 方向

1 2 3 4 5 6 墜球 殺球 高遠 左 右

專家組

45 24 27 24 34 22

41 49

47

一般組

33 17 31 23 25 22 49 46 42

48

家組或是一般組，都明顯選擇左邊且有較高的答對率，可能因為實驗動作

者皆為右手慣用手者，再加上影片中有 5 位羽球專長選手在擊右邊墜球動

作時（落點 1），會使用「滑拍」的技術，表示專家組及一般組皆能有效辨

識「滑拍」動作。綜合實驗參與者在答題選擇上的分配及正確得分率的比

較，兩者顯示有相同的趨勢，更加證明動作者恆定訊息的存在及觀看者環

境賦使的影響。