網球不同落點發球動作型態與前線索 之研究

國立台東大學教育學系教學科技碩士班 碩士論文

指導教授：陳秀惠

網球不同落點發球動作型態與前線索 之研究

研 究 生： 楊聯聰 撰

中 華 民 國 九 十 八 年 一 月

教學科技碩士班

博碩士論文授權書

本授權書所授權之論文為本人在 國立台東大學 教育學系 系(所) 教學科技碩士班 組 九十七 學年度第 一 學期取得 碩 士學位之論文。

論文名稱： 網球不同落點發球動作型態與前線索之研究

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指導教授姓名： (親筆簽名) 研究生簽名： (親筆正楷) 學 號： 9501013 (務必填寫) 日 期：中華民國 97 年 1 月 29 日

1.本授權書 (得自 http: //www.lib.nttu.edu.tw/theses/ 下載) 請以黑筆撰寫並影印裝訂於書名頁之次頁。

2.依據 91 學年度第一學期一次教務會議決議:研究生畢業論文「至少需授權學校圖書館數位化，並至遲於三 年後上載網路供各界使用及校內瀏覽。」 授權書版本:2005/06/09

謝 誌

雖然現在電腦螢幕上只有「謝誌」兩字，但在我心中早已印下這二年 中每一個奮鬥的日子、每一分感動的時刻、每一段歡笑的過程。很慶幸我 能擁有這一段回憶，也很慶幸我能在學習的路上遇到這麼多的良師益友，

至今深感相見恨晚。

求學過程中

在滿腹疑惑的時候，有老師能敞開大門為我解惑；

在行差踏錯的時候，有老師能不顧一切將我導回正途；

在困頓無助的時候，有老師竭盡所能的幫助我、鼓勵我；

在茫然的時候，有老師能適時的指引我方向，給我繼續往前的動力；

老師，辛苦你們了，謝謝！

感謝陳秀惠老師的付出以及教誨，聯聰會一輩子放在心上。

感謝諸位口試委員，讓您在颱風天忍受繁雜的遠距口考，真是抱歉。也 因為你們的指導，讓我深感在學術底下，我是多麼的渺小。

感謝過去一起被老師操的碩班同學，有你們相挺，就算爆肝也精彩。

感謝仁六 110 的夥伴以及雞頭幫的幫眾們，陪我用肝指數來完成趕作 業、拼計畫、衝論文等大大小小的殊死戰。

感謝實驗室裡有形以及無形的兄弟姊妹們與我一起度過奮鬥的時光，當 然，還有我最愛的沙發。

人家說「天公是疼憨人」，沒有你們這些「天公伯」的幫忙、鞭策，

我真的沒有辦法走完碩士的這一趟旅程。在這過程中無數個回憶，會一直 在腦海中不斷重播，儘管我沒有一一說出來，但我相信你們會懂我的。你 懂的。隨著論文的完成，這些都要告一段落，下一段旅程怎麼走，我也不 知道，但我明白的是這已經是我人生的一部分了。

楊聯聰（ㄚ布）謹誌 民國九十八年一月

網球不同落點發球動作型態與前線索之 研究

研 究 生 ： 楊 聯 聰

國 立 台 東 大 學 教 育 學 系 教 學 科 技 碩 士 班

摘 要

前線索是預期中相當重要的因素，在高時間壓力的運動競賽中，若能及早獲 知前線索就能為自己多爭取一些動作時間並進一步取得勝利，因此過去有許多預 期相關研究利用觀察的方式找出前線索，成效卓著。而隨著科技的進步與運動行 為領域的發展，研究者認為從動作的本身找出前線索，也並非不可行之事，因此，

本研究的目的在於檢驗量化協調的工具是否能夠解析出網球發球不同落點的動 作型態，經由客觀的方法找出預期發球的前線索，並且與過去預期文獻相互比 對，確認量化協調工具在辨別前線索的可行性。

以國內四名右手持拍的大專男子甲組選手為研究對象，利用 Qualisys Track Manager 動作擷取系統，以每秒 240 張的拍攝速度擷取四 名 網 球 選 手 內 、 外 角 落 點 各 10 個 有 效 球 的 平擊式發球動作軌跡數據，將所得數據以二次曲線 適配(y=a+bx+c^2)去除雜訊後作為本研究主要採用的數據，進行主成份分析、相 對相位、Logistic 迴歸分析後發現，主成份分析在本研究中能夠將 36 個維度縮 簡成 3 個維度解釋量達 95％以上，確實能夠有效的簡化觀察變項，且成份解釋 量的標準差能夠視為動作過程中判斷技能水準的依據。在相對相位上，大致型態 於不同工作限制上並無明顯差異，反觀在有機體的限制上，相對相位的型態差異 較為明顯，而在動作時間上也有相同的結果。主成份分析與 Logistic 迴歸分析將 Y 軸向的變化情形視為差異的關鍵因素，且動作型態的分析結果大致與過去研究 相符合，而其中 Logistic 迴歸篩選結果較為接近過去的預期實驗結果。

關 鍵 詞 ： 網 球 發 球 、 前 線 索 、主 成 份 分 析 、 Logistic 迴歸分析。

The study of tennis serve movement and precue on different Landing Position

Graduated student:Lian-Cong Yang Thesis advisor:Hsiu-Hui Chen

Abstract

Precue is a very important factor for expectation. During highly time sensitive competition, obtaining precue earlier enables more movement time to win the game.

In the past, there were many successful expectation research of locating precue through observation method. Nowadays, both scientific technique and sport domain are greatly developing; investigators believe that it is possible to find out precue. Thus, our study aim is to inspect whether the quantizing harmony tool can be used to analyze the movement pattern of different Landing Position’s tennis serve. We try to find out precue of expected serve though objective method; and compare our result with the past research in order to affirm the possibility of distinguishing precue by quantizing harmony tool.

Our investigated subjects are four male college right players; Qualisys Track Manager was used to take their pictures at the speed of 240 shot per seconds. We traced the track and obtained data of 10 flat swing serves with exterior angle Landing Position and 10 with interior angle Landing Position; the data was adapted by quadratic curve (y=a+bx+c^2) in order to remove the abnormal data.

The result was used for principal component analysis, relative phase and Logistic regression analysis; we discovered that principal component analysis can abstract the 36 dimensions into 3 dimensions; explained variance reached more than 95％. This is an effective way to simplify observation variables; standard deviation of ingredient explained variance can be used as standard to judge skill level. Regarding to relative phase, there was not significant difference on the pattern of different missions. There was more significant difference on relative phase of organic limit; same result was seen on movement duration. In principal component analysis and Logistic regression analysis, variance on Y axial direction was considered key differential factors;

analysis result of movement pattern approximately accord with the past research.

Result of Logistic regression analysis is closer to the result of past expectation experiment.

Key word: tennis serve, precue, principal component analysis, Logistic regression.

目次

第一章 緒論 ... 1

第一節 研究背景...1

第二節 研究重要性...2

第二章 文獻探討 ... 3

第一節 網球發球技能...3

第二節 運動行為理論背景...9

第三節 量化協調與控制的方法...12

第四節 預期...16

第五節 研究目的...19

第六節 研究範圍...19

第三章 研究方法 ... 20

第一節 研究對象...20

第二節 名詞操作性定義...20

第三節 研究設備與器材...20

第四節 場地佈置...21

第五節 資料蒐集...22

第六節 實驗步驟與流程...22

第七節 資料處理與分析...25

第四章 結果與討論 ... 27

第一節 發球結果...27

第二節 發球表現...28

第三節 主成份分析（PCA）...31

第四節 相對相位...48

第五節 Logistic 迴歸分析 ...51

第六節 討論...57

第五章 結論與建議 ... 72

第一節 結論...72

第二節 建議...72

參考文獻 ... 73

附錄..

圖次

圖1 三種不同網球握拍方式...4

圖2 三種不同發球站立姿勢...4

圖3 動力鏈概念模式...7

圖4 接發球反應時間、動作時間和整體反應時間的關係...9

圖5 滑液關節的種類...10

圖6 三角限制概念圖...11

圖7 不同速度走路時髖、膝關節角-角圖 ...13

圖8 揮棒動作過程中肘與前臂關係角角圖...13

圖9 膝關節角度相平面...14

圖10 走路時膝關節相位角...15

圖11 走路時膝-踝關節相對相位圖，虛線為平均數， ...15

圖12 網球發球三階段視覺搜尋焦點圖...17

圖13 高速攝影機...21

圖14 JVC硬碟式攝影機..………...…………...…….………21

圖15 實驗場地佈置圖...21

圖16 實驗流程圖...24

圖17 完整發球-參與者A、B、C、D於不同落點成份分數曲線圖 ...33

圖18 PCA篩選差異變項軸向統計圖 ...39

圖19 不同落點間參與者A篩選肢段變項相對相位比較圖...45

圖20 不同落點間參與者B篩選肢段變項相對相位比較圖...51

圖21 不同落點間參與者C篩選肢段變項相對相位比較圖...56

圖22 不同落點間參與者D篩選肢段變項相對相位比較圖...61

圖23 PCA與Logistic迴歸篩選變項軸向統計圖 ...71

表次

表1 網球發球拋球運動學數據...5

表2 網球發球向後拉拍結束時下肢姿勢特徵...5

表3 揮拍時身體各肢段的最大速度值與出現時間...6

表4 網球發球肢段發力順序...7

表5 2007 澳洲網球公開賽球速排名前二十之選手球速統計摘要表...8

表6 各發球落點的發球平均速度...8

表7 連接點及其自由度...9

表8 人體可動關節的種類...10

表9 網球發球預期前線索相關研究結果摘要表...18

表10 實驗參與者基本資料表...20

表11 關節位置表...25

表12 發球命中率與速度統計表...27

表13 關節最大角速度出現時間表...28

表14 各個時間段落動作時間表...29

表15 不同落點動作時間t-test摘要表...29

表16 內角發球中不同發球員動作時間單因子變異數分析結果摘要表...30

表17 外角發球中不同發球員動作時間單因子變異數分析結果摘要表...30

表18 不同落點發球動作成份解釋量摘要表...31

表19 成份分數時間摘要表...32

表20 參與者A發球動作成份內容摘要表...34

表21 參與者B發球動作成份內容摘要表...35

表22 參與者C發球動作成份內容摘要表...36

表23 參與者D發球動作成份內容摘要表...37

表24 PCA篩選差異變項表 ...38

表25 相對相位配對表...40

表26 相對相位時間摘要表...40

表27 參與者A-不同落點差異變項與預測率結果摘要表 ...63

表28 參與者B-不同落點差異變項與預測率結果摘要表...64

表29 參與者C-不同落點差異變項與預測率結果摘要表...65

表30 參與者D-不同落點差異變項與預測率結果摘要表 ...66

表31 預測變項出現頻率與準確率摘要表...67

表32 不同落點命中率與成份解釋變異量比較結果摘要表...68

表33 分段點上相對相位異常分歧部位...68

表34 PCA與Logistic迴歸篩選變項摘要表 ...69

表35 PCA與Logistic迴歸篩選變項之三維個數分佈表 ...70

第壹章 緒論

第一節 研究背景

每一場網球比賽都是從發球開始，在現今強力網球的趨勢下，接發球者往往 在發球後不到300 毫秒的時間就必須移動至落點位置完成回擊，可以看出，一次 好的發球不僅可以牽制對手，也可能因為有好的「速」與「質」而直接得分。因 此，在網球比賽中發球不僅是一場比賽的開始，也會是攻擊的開始。澳洲網球公 開賽的統計顯示，球速最快的前二十名選手中有十一位選手並沒有在ACE 球前 二十名之中，可以看出速度或許是發ACE 球的必要條件但卻不是充分條件，關 鍵因素往往在於發球落點的好壞（王鶴森、林偉毅、趙曉涵，2005；張奇，2007）。

王鶴森等（2005）針對美國網球公開賽進行落點分析，發現不論是在左發球區還 是在右發球區，在內、外角的落點分配率與贏球率皆高於身體附近的發球落點，

且不論是該場比賽的獲勝選手或是落敗選手在發內、外角球時皆有70%左右的贏 球率，有「質」的發球能調動對手位置掌控比賽節奏進而獲得勝利。因此，如何 在面對極具時間壓力的發球下提昇有效接發球的技能，一直是學者們所欲解決的 問題。尤志偉（2004）認為人體的反應時間有一定的限制，當面對有時間壓力的 情境時，想要進一步縮短反應時間，必須仰賴預期能力的提昇。

Schmidt and Lee（1999）認為前線索（precue）是事件預期中相當重要的因 素，正確的事件預期所仰賴的就是前線索的提供，及早獲知前線索就能提早啟動 反應，而前線索從何而來？Newell（1986）提出協調型態的產生是三角限制互動 下的結果，有機體限制（Organismic Constraints）、環境限制（Environmental Constraints）、工作限制（Task Constraints）其中任何一種限制改變都會引起既有 的協調型態產生變化，因此在不同落點的網球發球動作裡就會暗藏著前線索的訊 息。過去預期相關研究多以影片遮蔽的方式經由「人」的觀察分釐出前線索的所 在，楊聯聰（2007）嘗試利用主成份分析（PCA）將網球發球動作的上肢九肢段 27 個變項縮減成三個成份（解釋量達 98.2%）後進行分析，發現從肢段在成份間 因素負荷量的變化情形，可以分釐出網球不同落點的動作差異所在，雖然找出差 異點，但似乎無法單純從 PCA 中得知差異的內容情形，因此尚需要其它量化動 作協調的分析方法（角-角圖、相對相位），協助了解全身性不同落點網球發球的 動作型態，以期能提供教學、訓練、研究之參考。

第二節 研究重要性

目前預期相關研究大多在接球員的角度以影片遮蔽的方式進行研究，較少站 在發球員的立場直接分析動作過程，現今科技發達，動作行為研究的硬體設備能 提供立即擷取空間動作數據，方便且實用，反觀在軟體部份似乎稍嫌不足，因此 本研究欲使用既有的量化協調工具用於分析不同落點網球發球之動作型態，將分 析結果再與過去預期文獻相比對，檢驗所使用的量化協調工具是否能用於辨識網 球發球動作型態差異，再將結果與前線索相關的文獻作比較，期望能進一步了解 人類預期的有關知識。在開放性運動技能表現上越能隱藏前線索就越能取得戰略 的優勢、越能瞭解對手前線索的所在，就越能掌握主動、減少被動。本研究冀望 研究結果能提供教練在訓練、戰術指導的參考依據，也希望能在預期研究領域上 多確立一項新的分析方法。

第貳章 文獻探討

文獻探討分為網球發球技能、運動行為理論背景、量化協調與控制的方法、

預期幾個部份，最後經由文獻探討確立研究目的與研究範圍。

第一節 網球發球技能

從當今網壇流行著一句話”Sever is the most important in today’s tennis. “（張 文建，2004），可以看出發球在網球比賽中的重要性，且發球是網球運動中最不 受對手影響的技術，由於它的重要與單純，因此在網球的相關文獻中有許多是特 別針對發球技術進行研究，是故本節整理國內外網球發球相關文獻，將發球技術 列分為發球種類、技能動作成份、關節肢段運動次序、速度與落點等四個層面來 進行探討：

一、發球的種類

在網球發球中，依據擊球瞬間球與拍面不同的碰撞形式，可以將發球分為對 心碰撞 ¹的平擊發球與非對心碰撞 ²的旋轉發球兩大類，平擊發球是以拍面與球 呈水平直角的方式直接將球揮向目標落點，球落地後不會帶有旋轉彈跳的效果，

由於作用力直接貫過球心，是故平擊發球速度快、球質重、彈跳低，因此平擊發 球被稱為「砲彈式發球」（陶志祥、唐建軍、周正、王繼光，1999；渡邊功，1992），

從平擊發球樸實無華的特性可以看出它目的是藉由速度的優勢立即得分，因此張 本卿（2001）稱平擊式發球為「最優秀的攻擊性發球」。但由於平擊發球需要較 大的爆發力，因此它的失誤率也較高（劉俊概，2005；陶志祥等，1999；林俊城，

2003）；旋轉發球則是以削切球面來造成球體的旋轉，也因為作用力方向遠離球 心，導致球的飛行速度不如平擊發球（楊秀蘭，1996），但相較平擊發球於命中 率上的確佔有優勢。由於在網球比賽中，發球方可以有一次發球失誤的機會，因 此，在第一發的選擇上，往往會優先考慮速度快、較具有攻擊性但卻失誤率高的 平擊發球，（徐躍傑、徐黎光，2006；張奇，2007；張文建，2004），張本卿（2001）

指出除非發球者有很大的自信或是要圖勝敗否則是不會重複使用第二次的，因 此，在第二發的選擇上，則以注重進球率與落點的旋轉發球為優先考量。

二、發球的技能成分

Magill（1993）分析網球發球技能將之分為握拍、站立姿勢、拋球、向後拉 拍、向前揮拍、接觸球、完成動作等七種技能成份（林清和，2006），茲綜合過 去發球相關文獻（徐躍傑、徐黎光，2006；劉俊概，2005；5; 張本卿，2001；

劉卉，2000；林坤燃，1999；陶志祥等，1999；渡邊功，1992；），整理出各階 段技能成分的技術概況：

1碰撞後網球速度向量為拍面作用力與網球的連心線方向（漆安慎、杜嬋英，1999）

2碰撞後網球速度向量不在拍面作用力與網球的連心線方向上（漆安慎、杜嬋英，1999）

（一）握拍

握拍方式可以依照持拍手其虎口方向與網球拍面的不同角度而分為大陸 式握拍、東方式握拍以及西方式握拍；大陸式握拍從英國古代便使用這種握拍 法而得名，握法是從球拍平放拍面與地面垂直時，由正上方握拍，接近握菜刀 的感覺，平擊式發球多採用此握拍法；東方式握拍則因為盛行於美國東部地區 而得名，是將右手掌心對著拍面直接握拍，擊球時拍面與手心的方向一致，能 感覺用手心擊球的扎實感；西方式握拍則流行於美國西方，握法是將球拍平放 拍面與地面水平時由正上方握起，由於握拍角度的關係，此種握拍方式較容易 擊出上旋球。（參見 圖1）

圖1 三種不同網球握拍方式（A）大陸式（B）東方式（C）西方式

（二）站立姿勢

基本上，網球發球站立姿勢的雙腳距離，是以兩腳自然分開站立的距離為 主，而根據目標方向與兩腳水平線的不同角度可以分成標準站姿、外開站姿以 及內靠站姿，標準站姿是發球目標與雙腳平行線相同的站立姿勢，而外開站姿 與內靠站姿的雙腳平行線與目標方向皆形成夾角，外開站姿較為面向目標方 向，接發球方較能獲取發球者正面的訊息，而內靠站姿藉由背對對手而隱藏自 己的球路。（參見 圖2）

圖2 三種不同發球站立姿勢（A）標準式（B）外開式（C）內靠式

（三）拋球

拋球影響著整個發球的品質，不同球種會有不同的擊球點需求，例如平擊 球較適合頭部前上方的位置，而上旋球就可能需要在頭上左側的地方擊球，根 據劉卉（2000）的研究發現，平擊式發球的拋球以前上方為主要方向，而離手 高度約為92%的身高，拋球最高點為 3.35m。（參見表 1）

表1 劉卉（2000）網球發球拋球運動學數據

平均數 標準差

離手高度 / m 1.57 0.12

離手高度與身高比 0.92 0.06

X 軸速度 1.08 0.45

Y 軸速度 0.57 0.29

Z 軸速度 5.88 0.48

離手速度 / m.s^-1

合速度 5.94 0.47

球上升最大高度 / m 3.35 0.32

擊球高度 / m 2.41 0.65

擊球高度與身高比 1.41 0.44

擊球後球速 / m.s^-1 30.56 5.79 以網球場為參考X 軸為前後方向，Y 軸為左右方向，Z 軸為垂直方 向。

（四）向後拉拍

拉拍動作的形成是從下肢關節用力蹬伸開始，髖軸前轉使得軀幹形成有 效的用力的前背弓或側弓的姿勢，肘部引導小臂、球拍下吊至背後形成「搔 背」姿勢，此時持拍臂肘關節的高度均保持高於肩的水平線，以便形成鞭打 動作，符合開放性動力鏈的動作流程。同時後腳膝關節成104.47度夾角，持 拍邊髖關節角度為161.76度，而劉卉（2000）發現，此時膝關節夾角越小，

向後拉拍的軌跡就會變大。也就是在拉拍階段上下肢會互相配合的一個證據

（見表2）。

表2 劉卉（2000）網球發球向後拉拍結束時下肢姿勢特徵

平均數 標準差

持拍側膝關節角度 104.47 11.34

非持拍側膝關節角度 116.92 18.02

持拍側髖關節角度 161.76 12.88

非持拍側髖關節角度 153.48 9.04

（五）向前揮拍

揮拍動作是接續向後拉拍時半蹲搔背的狀態，從踝部蹬直開始依序發力符 合動力鏈原則，展開身體並向出球方轉體。同時以肘爲軸帶動手、拍頭擺向擊 球點形成鞭打動作，過程中，未持拍手用力向下抓擺用以增加揮拍的轉動速 度，最後在擊球點上擊中已抛送到空中的球。從正面看，劃一條直線剛好通過 前「支撐腿」—「軀幹」—「肩關節」—「上肢」—「球拍」,形成一個完整

的發力結構，這樣的發力結構從劉卉（2000）的研究中，揮拍時身體各階段的 最大速度出現時間可以得到證明，見下 表3。

表3 劉卉（2000）揮拍時身體各肢段的最大速度值與出現時間

平均數 標準差

最大速度/ m.s^-1 2.03 0.39 膝關節 出現時間/ s 0.180 0.050

最大速度/ m.s^-1 2.28 0.57 髖關節 出現時間/ s 0.133 0.053

最大速度/ m.s^-1 5.31 2.03 肩關節 出現時間/ s 0.102 0.025

最大速度/ m.s^-1 7.79 2.03 肘關節 出現時間/ s 0.090 0.016

最大速度/ m.s^-1 9.58 2.38 腕關節 出現時間/ s 0.054 0.020

最大速度/ m.s^-1 33.14 1.53 拍頭 出現時間/ s 0.009 0.003 註：出現時間為擊球前若干秒

（六）接觸球

網球發球的碰撞時間大約為千分之五秒，在這千分之五秒中，不同的碰撞 方式會造成不同的結果，如平擊球、旋轉球。在碰撞時，持拍側上肢中以腕關 節在角速度、角加速度與關節作用功率的表現上最為突出，而劉卉（2000）的 研究顯示，球拍的最高速度並不是出現在接觸球的一瞬間，而是在接觸球的前 千分之九秒的時候，且與Elliott 在 1995 年所作的研究，球拍最大速度並非出 現在接觸球瞬間的結果相符合。

（七）完成動作

接觸球後身體前傾，後腳要越過前腳，持拍手臂順著揮拍的慣性將球拍揮 送至身體的另一側，此時的前腳要至站穩來維持身體的平衡。後續動作很重 要，少了後續動作，發出球的質量就會大打折扣，成功率也會降低。

三、發球關節肢段運動次序

許樹淵（1976）指出數個連續排列一起的關節會構成複雜的運動單位，即所 謂的動力鏈（Kinetic Chain）。過去的學者John, Gene, and Wayne（1983）、Glenn, Steven, Rafael, and James （1996）都有談到在人體中，最好的能量移轉方向是由 大肌肉群往較小的肌肉群，也就是動力鏈的形式。動力鏈可以依照末端肢段有無 顯著外在阻力而分為兩種，許樹淵（1976）一種是末端肢段受到顯著阻力並制止 或抑制關節自由活動，如舉重之推舉動作，即稱為緊閉式動力鏈（Closed kinetic chain），若無顯著外力干擾，而肢段能自由活動，如投擲、打擊動作，即稱為開 放式動力鏈（Open kinetic chain）。網球發球正是屬於開放式動力鏈的運動，

Kreighbaum認為開放式動力鏈運動主要特性是符合角速度傳遞的原理，也就是末

自傅文丕，2004）。所以網球發球過程各關節會依序的累積作用使得球拍末端可 以得到最佳的速度，從過去相關文獻（表4）可以發現，網球發球肢段的主要用 力順序是由下肢往軀幹再轉向上肢的方向。表示肢段發力順序的確會符合開放式 動力鏈的原理。

表4 網球發球肢段發力順序

研究者 時間 肢段發力順序

Groppel 1984 力從地起經由腿—腰（臀）—軀幹—上肢 女運動員：左膝—右髖—右肩—右肘—右腕 嚴波濤、吳延禧、

苑廷剛、盧競榮 2000

男運動員：左膝—右髖—（右肩，右肘）—右腕 陶志翔、祁兵、裘榮、

胡亞斌、董保健 2004 蹬腿→轉髖→轉體→手臂繞肩→肘部伸展→小 臂外旋→轉腕→隨球動作和落地腳

徐躍杰、徐黎光 2006 左膝—右膝—右髖—左髖—右肩—右肘—右腕

圖3 Kreighbaum & Katharine 動力鏈概念模式（摘自傅文丕，2005）

四、發球速度

高速度的發球是一位優秀網球選手必備的利器（張本卿，2001；劉俊概，

2005）。根據澳洲網球公開賽（2007）的統計顯示，男子單打發球速度最快的球 員，其時速到達231 公里的境界，遠比人們所想像的球速還要高，楊秀蘭（1996）

指出美國的丹頓在1995 年發球時速為 222.083Km，依丹頓的發球速度來看，在 比賽中發球飛行過網到發球區內僅需295 毫秒，一般人的反應時間約為 200 毫秒 而動作時間隨著運動距離與方式而有所不同，最少亦需300 毫秒以上（林清和，

2007），這樣看來，要在比賽之中接到動輒每秒 200 公里的發球似乎是件非常困 難的事情。但2007 年澳洲網球公開賽的統計顯示，球速最快的前二十名選手中 有十一位選手並沒有在ACE球前二十名之中（表 5），可以看出速度或許是發ACE 球的必要條件但卻不是充分條件。此外，從王鶴森等（2005）的研究數據可以發

現，（如 表 6）在一發平均速度上，右發球區內、外角速度差，似乎比左發球區 的內、外角速度差還要明顯，較大的速度落差勢必存在者較明顯的動作型態差 異，因此本研究選擇右側發球區來進行不同落點的發球動作型態分析。

表5 2007 澳洲網球公開賽球速排名前二十之選手球速統計摘要表

排名 球員 球速 排名 球員 球速 平均球

速 1 A.Roddick 231 11 R.Smeets 220 2 I.Ljubicic 228 11 T.Berdych 220 3 C.Guccione 226 11 F.Gonzalez 220 4 Z.Fleishman 223 14 S.Querrey 219 4 I.Bozoljac 223 15 J.Tsonga 218

6 M.Ancic 222 15 M.Safin 218

6 G.Monfils 222 15 F.Verdasco 218 8 A.Delic 221 15 A.Murray 218 8 M.Fish 221 15 F.Dancevic 218 8 B.Becker 221 20 F.Lopez 217

221.2

註：球速 km/h

表6 各發球落點的發球平均速度

右發球區 左發球區

外角 內角 內角 外角

一發平均速度（mile/hr） 108.1±4.84 120.0±6.99 116.1±6.34 112.7±9.34 資料來源：王鶴森等（2005）

五、發球落點

張本卿（2001）認為發球的目的，就是要直接得分或是發出一個對方不易打 回來的球並且掌控局勢。這兩個目的要達成，就需要有好的「速」與「質」才行。

「速」就是指球速，現今網壇動輒每秒200 公里的發球速度往往給予接發球者相 當大的威脅也會造成相當沈重的時間壓力；而「質」就是指落點，張奇（2007）

指出落點好的發球要比一般落點發球的得分或破攻率高出30%，也就是說好的落 點不論是在直接得分或是間接得分上，效果都比一般落點還要好。唐小林（2006）

認為發球落點變化是一個不可忽視的重要因素，比賽中落點變化好的發球能增加 發球的威力，反之，沒有落點變化的發球，假使球速快也同樣達不到戰術效果。

楊秀蘭（1996）提出發球的落點最好是對方的弱點區域或者是遠離對方的兩個小 斜線（內、外角）為最好的發球落點，這樣的說法可以用動作時間的觀念來說明，

當來球近身，接發球者不須移動位置就能回擊，這樣的動作時間較少，但若來球 離接發球者有一段距離，這時就必須要移動位置到落點處進行回擊，距離越遠所 需的動作時間就越多，能成功接發球的機率就相對減少，王鶴森等（2005）針對 美國網球公開賽進行落點分析，發現不論是位在左發球區還是右發球區，在內、

外角的落點分配率與贏球率皆高於身體附近的落點，而且不論是該場比賽的獲勝 選手或是落敗選手在發內、外角球時皆有70%左右的贏球率，符合相關文獻的結 論。所以「速」能壓縮接球者的整體反應時間，「質」能增加接球者的動作時間

圖4 接發球反應時間、動作時間和整體反應時間的關係 （修自林清和，2006）

第二節 運動行為理論背景

一、人體運動的自由度

在統計上，林清山（2001）提到，所謂自由度（degree of freedom）是指任 何變數之中可以自由變化的數值之數目，例如，X₁

+X

+X

+X

+X

=0，這個式子

就人體動作而言，可動關節受到肌肉與韌帶的限制將骨骼與骨骼串連在一起，因 此在關節上的自由度最多只有3 個，但由於關節結構上的限制，使得自由度由 3 個限制到2 個更甚至 1 個，見 表 8、圖 5。而在關節外會由數條肌肉進行固定或 是拉扯，肌肉的方向、運作數量勢必也各自具有自由度，從全身超過400 條骨骼 肌到數百個可動關節之間結織成數不清的運動自由度，可以看出人體運動的控制 是一項極為複雜的工作。

表7 連接點及其自由度

接點 自由度

剛性 0

銷（回轉）型 1（轉動）

球（球窩鉸鏈）型 3（轉動）

滑動（稜柱）型 1（移動）

消與滑動型 2（1 移動及 1 轉動）

螺紋（螺旋） 1（移動或轉動）

圓柱型 2（1 移動及 1 轉動）

平面型 3（2 移動及 1 轉動）

自由 6（3 移動及 3 轉動）

資料來源：引自Ronald（1995）

表8 人體可動關節的種類

關節種類 自由度 實例 運動方式

(a)滑動關節 1（大多數） 胸鎖關節 滑動

(b)樞紐關節 1 指間關節、肘關節 屈伸

(c)車軸關節 1 橈尺關節 旋轉

(d)橢圓關節 2 掌指關節 屈伸、收展

(e)鞍狀關節 2 腕掌關節（拇指掌骨） 屈伸、收展

(f)杵臼關節 3 肩關節 屈伸、收展、旋轉

資料來源：王錫崗（1998）

圖5 滑液關節的種類（摘自王錫崗，1998）

二、協調、控制與技能

Bernstein 認為人是個自由度相當龐大的組合體，而中樞神經沒有可能一一 逐項控制肌肉、關節與可能的動作型態，因此個體會將動作自由度壓縮到最小、

最容易控制的單位，即稱為協調結構（成戎珠，1994）。因此形成了「控制動作 的自由度，並凍結動作的自由度」的概念（江函芸，2006），根據上述的概念，

Bernstein 提出降低自由度的方法，其中之一就是建立元素間的關係，使原本各自 獨立的元素在同一條關係函數上，就能轉換成協調結構的型態並達到降低自由度 的效果（陳秀惠，2005），這樣的方法在模型飛機的機翼控制與汽車前輪控制上 得到驗證。關於協調、控制與技能的區分Kugler, Kelso and Turvey 在 1980 年藉 由數學函式的關係將協調、控制與技能簡單的做區分（Newell，1985）：

（一）協調

協調是一個將各種變數(A, B, C, .... X, Y, Z)限制在一定範圍並且賦予變數 間關係的函數形式，可以用f (A, B, C, .. X, Y, Z)的函數意義來表示協調的意 義，而變數也決定著函數在拓樸學上的特性。

（二）控制

在既有協調結構上確定方向、速度、力量等控制參數，可用f (Ai, Bj, Ck…….

Xr, Ys, Zt)函數形式來表示控制的意義。

（三）技能

技能就是f (Ai, Bj, Ck……. Xr, Ys, Zt)之間各個變數與參數質的關係達到最 佳化的，以符合該技能項目的最理想型態，達到最有效率的作功。

三、三角限制

Newell（1984）提出，三種限制之間交互作用下會決定個體活動的最佳協調 與控制，限制若能滿足，動作即會浮現，這三種限制是為有機體限制（Organismic Constraints）、環境限制（Environmental Constraints）、工作限制（Task Constraints）， 茲將三種限制的內容敘述如下（見圖6）（Newell，1986）：

圖6 三角限制概念圖（Newell，1986）

（一）有機體限制

簡單的說，就是個體身、心理的狀態限制，包含身高、體重、經驗、反應等 個體因素，可依易使程度分為「結構性限制」與「功能性限制」，從宏觀的角度 下看，由於個體的身高、體重在發展上有一定的順序與規則，且改變速度的十分 緩慢，需要相當冗長的時間才能完成，因此身高、體重被假定為個體在協調發展 上的「結構性限制」，相反地，從微觀角度下可以發現，神經突觸間的連結是協 調發展最根本的元素，且連結與否和是否使用有極大相關，也就是說練習可以促 使神經連結，因此個體的反應、經驗等較具易使性或改變速度較快的因素被視為 功能性限制的範疇。而就算是在相同的工作限制下，若個體對其詮釋不同調，也 有可能導致不同的協調型態產生。

（二）環境限制

環境限制是存在於個體之外但卻與個體互動密切的一種限制，例如，在高地 有低氣壓的限制，在月球有低引力的限制，在水中有水阻力的限制。在不同環境 限制之下欲完成一指定動作時就會有不同的協調型態產生，在晴天與在雨天將網 球發進目標區內、在水中與在平地從站立到半蹲的動作過程，之間由於工作過程 分處在不同環境限制下，故其協調型態皆會有所差異。

（三）工作限制

環境限制主要範圍在於完成動作時一般性的外在條件，例如氣溫、濕度、光 線。而工作限制所注重的焦點是動作完成所需符合的特定目標（投籃進框）、規 則（距離、角度）以及所使用的工具（籃球材質、大小），因此工作限制是屬於 擁有外在強加性、特定性的一種限制，一個物體可能在一種活動裡會是隸屬工作 限制的範疇，而到另一個活動、場所卻又變成了環境限制，例如網球場的紅土與 硬地場地屬於工作限制與環境限制下的交集範圍，但無論如何，可控制、可抓取 的物件會被視為動作執行時的工作限制，例如筆、球棒、自行車，同樣是書寫姓 名，用鉛筆與用毛筆就是不同的工作限制。

一個熟練動作的展現，背後其實有著環境、有機體與工作三個限制在互相影 響的過程。個體的任務就是在工作限制下完成目標，而大多數的工作並沒有限制 個體必須以何種協調型態來達成目標，因此個體會在當下選擇最合適自己的協調 型態來完成目標，而合適的協調型態是由環境、工作以及有機體三種限制交互作 用下決定的，同樣地，雖然給予相同的環境限制與工作限制，但由於個體間的差 異也會使得協調與控制的最佳化型態有所不同，也就是說三種限制中若僅有一種 限制改變或是與他人不同，那協調與控制的最佳化型態也會有所不同，例如甲、

乙兩個身體的結構與功能上都完全一樣的人，在各種環境因素皆理想相同的羽球 場上，一個給予發長球的任務，另一個則要求發短球，那兩人的技能型態勢必會 有所差異，有鑑於此，網球不同落點（內、外角）的發球技能型態有可能會有差 異，本研究的目的在於找出差異情形究竟為何。

第三節 量化協調與控制的方法

一、角角圖

在運動生物力學（Biomechanics in Sports）的研究中，分析重點大多放在動 作結果、事件結果或是各肢段的極限資料上，例如在網球發球的相關研究上，大 多比較拋球、搔背完成點、擊球瞬間的力學資料，或是在發球過程中肢段瞬間的 極限值，這樣「點」的分析方法能夠看出動作者其細項技能結果完成的情形，但 卻無法看出技能進行過程肢段間的連續關係，而這卻正是觀察「協調」的關鍵要 點，Newell（1985)談到特定的身體活動，會有特定肢段運動關係的拓樸學

（topology）特徵，也就是說，可以藉由肢段在的運動關係的形勢（situation）來 定義行為，而這項說法最好的證據就是Shapiro,Zernicke, Gregor & Diestel在 1981 年的研究成果他們發現不同速度的走路型態在以髖、膝關節角度來呈現角-角圖

（angle-angle diagram）上會有不同的圖形樣貌如 圖 7，其中走路A（3km/h）、走 路B（7km/h）與跑步C（8km/h）、跑步D（12km/h）的圖形除了大小不同之外就 連形狀也有差異。而McIntyre 與Pfautsch在揮棒動作的分析上的研究上也有相類 似的結果（圖8）（Newell，1985），證明了角-角圖這種動作分析的方法，不僅適 用於連續性動作（continuous movement），在間斷性動作（discrete movement）上 也是可以使用。這些發現除了確立一種分析協調型態的方式，也讓我們對於動作 的定義（何謂走、跑？）有了新的思維。

圖7 Shapiro et al.（1981）不同速度走路時髖、膝關節角-角圖（引自 Newell，

1985）：（A）速度為 3km/hr（B）速度為 7km/hr（C）速度為 8km/hr（D）速度 為12km/hr

圖8 McIntyre & Pfautsch（1982）揮棒動作過程中肘與前臂關係角角圖（引 自Newell，1985）

二、相對相位分析方法

（一）相平面（phase plane）

角-角圖是以兩肢段在同一時間的角度數值進行作圖，因此圖上點顯示的僅 是動作過程中角度與角度的空間關係，若要從角-角圖中看出時間的關係，必須 觀察資料間的疏密程度才能看出端倪。相平面亦是一種可以經由圖形觀察運動狀 態的分析方式，由於相平面是某一特定肢段的位置與速度來作圖，因此可以從圖 上呈現時間的概念。正常與不正常成人的步態，由相平面圖中（圖9）可以觀察 出兩者之間的差異甚大，也是另一種從拓樸學概念表示動作協調的方式。

圖9 膝關節角度相平面：（a）健康成人走路型態（b）帕金森氏症患者走路型態

（Stergiou，2004）

（二）相對相位（relative phase）

由於角-角圖無法直接呈現時間概念，而相平面僅能在單一肢段上呈現位置 與速度的關係無法看出與其他肢段的協調關係，且角-角圖與相平面都是採取圖 形觀察的方式進行分析，在動作行為的研究上似乎不夠客觀，因此需要一個能夠 測量兩肢段間的協調情況，也可以呈現時間的概念，更可以量化的分析方式，相 對相位就是一個符合以上需求的分析方法。

相對相位是由兩相位角（phase angles）相減而得，相位角是由某一肢段相平 面的單點資料與原點連結線（r）的水平夾角（θ）（圖 10），可以利用三角函數式 求出　角度（公式一）。得兩相位角後，通常是由遠端肢段相位角（θdistal segment） 減近端肢段相位角（θproximal segment）（公式二），如此而得的值，越接近0 度表示 兩肢段動作越是同相，越接近 ±180 度的就越是反相，若是正值就代表遠端肢段 領先在近端肢段之前，若是負值即表示近端肢段領先在遠端肢段之前，而曲線斜 率可以看出過程中那一個肢段的移動速度較快，斜率為正值時，遠端肢段的移動 速度較近端快，當斜率為負值時，則是近端的移動速度較快（Stergiou，2004）。

從圖11 走路時膝、踝關節分別與水平面夾角之相對相位圖中可以看出，約在 50%

處時為大腿開始引導小腿向前跨步的時間。

θi=tan^-1[

xi yi

] （公式一）

x 為資料點 x 軸座標（角度），y 為資料點 y 軸座標（角速度），i 為資料點序號。

θrelative phase = θdistal segment – θproximal segment （公式二）

圖10 走路時膝關節相位角（Stergiou，2004）

圖11 走路時膝-踝關節相對相位圖，虛線為平均數（Mean），

實線表示標準差（SD）的範圍（Stergiou，2004）

技能再成熟的網球選手也無法做出兩次動作時間完全相同的發球動作，因此 間斷性動作在兩次試作之間會有角度與角速度比例不同而導致相位角無法比較 的情形，因此在比較間斷性動作需要在角度與角速度分別加以標準化的程序，主 要是將角度與角速度的最大值與最小值分別標記在座標軸+1 與-1，使其餘值按 比例分配在其中（江函芸，2006）。而相對相位是將四個變項（例遠、近端肢段 與其角度與角速度）濃縮成一個相對相位的值（Stergiou，2004），由於是以角度 的形式進行計算，因此每一個變項中會內含有三個肢段在三維空間中的變化情 形，而若是角速度的話另含有時間的概念，諸多變項濃合成一個值，而這個值是 否能分辨出不同落點網球發球動作型態，是本研究觀察的重點之一；極佳化的技 能除了能表現空間的協調，也應能表現時間的協調，透過相對相位或許可以呈現 網球發球技能的另一面貌，而在不同限制下的發球協調差異透過相對相位來量化 分析更值得期待。

三、主成份分析方法

在動作行為的研究中，常常要比較肢段間的關係，但又礙於動作中活動的肢 段數量過於龐大，要一一比較似乎不夠經濟，因此需要一個能夠將諸多變項先行 縮減的方法。林清山（1986）認為主成份分析（principal component analysis, PCA）

是一件經濟有效的工具，能夠只利用少數的成份就可以代表許許多多彼此有關的 變項之結構。而人體肢段的活動受到身體自然結構的限制而存在著關聯性，就像 是汽車兩個前輪一樣，雖然看似兩個獨立的輪胎，但卻受到結構限制使得兩輪的 轉動方向都是相同不變的。動作學習的目的就在於使眾多的自由度得以組織進而 達到協調，Bernstein（1967）提出動作協調就是控制多餘的自由度，其中之一的 方法就是建立元素間的關係（陳秀惠，2005），因此，無論是人體天生的結構或 是後天的學習都會賦予動作中肢段間的關係，基於此論，動作行為的研究似乎能 夠利用PCA 來進行資料的縮減。

陳秀惠（2005）利用 PCA 分析踩板車技能的學習情形，發現只需要三至五個 成份就能代表原本45 維的變項且解釋量達 90%，而在學習前後，成份間會有解 釋量重新分配的情形，隨後戴遠成、劉有德（2007）分析平衡板的學習情形，也 發現一致性的結果。而Haken（1996）以多變量訊號重組方法（Karhunen Loeve Expansion）分析踩板車技能，宣稱經過數據的重組，用一個型態就能描述全身 的協調。由此可知，縮減後資料似乎能代表全身性動作的協調情形，而成份間會 有解釋量重新分配的情形，符合Zanone and Kelso（1997）從系統轉變觀指出，

學習是一種在現有協調基礎下形成新型態的過程，所有的學習皆來自於對現有的 結構做修正（陳秀惠，2005），而這一個過程，似乎就是 Bernstein 所談到建立元 素間關係的部份。

陳秀惠（2005）發現經過 350 次的踩板車技能學習後，可以從肢段在各成份 裡因素負荷量的變化情形找出個別肢段協調型態的轉變。隨後楊聯聰（2007）分 析不同限制下的發球動作型態，發現從肢段在成份間因素負荷量的轉變情形，可 以分釐出網球不同落點的發球動作型態，與陳秀惠（2005）的結果相符合，過去 的PCA 多用在於分析連續性的動作，本研究欲延續之前的試探性研究(pilot study) 就間斷性動作型態的 PCA 分析，再輔以其他的量化動作協調的方法，以便對網 球發球不同落點下的動作型態有更深的了解。

第四節 預期

一、預期的種類

現今強力網球運動中，發球由擊球瞬間至球落地僅需300 毫秒的時間，這一 段時間裡網球接發球員，必須移位至落點區並做好接發球的動作，在時間壓力下 接發球員往往倉促回擊，此時若能為自己多爭取一些動作時間，勢必能夠增加回 球的品質，預期就是一種能夠提早獲知對手策略的技巧，Schmidt and Lee（1999）

將預期分為時間預期（temporal anticipation）與事件預期（event anticipation）兩 種：

（一）時間預期（temporal anticipation）

動作者在時間點上，預期何時會發生，例如從遠方非來的球何時會落地、迎 面而來的汽車何時會撞上。

（二）事件預期（event anticipation）

又稱為空間預期（spatial anticipation），動作者在空間上，預期未來會有什 麼事件會發生，並知道如何進行反應，例如從髖關節的移動情形得知跆拳道選手 的旋踢策略、從棒球投手的握球方式預測到來球的種類。

Schmidt and Lee（1999）認為前線索（precue）是事件預期中相當重要的因 素，正確的事件預期所仰賴的就是前線索的提供，及早獲知前線索就能提早啟動 反應。Rosenbaum（1983）的研究發現，提供前線索的反應時間比完全不提供前 線索的反應時間還快，當提供的線索由一個增加到三個的時候，反應時間也會相 對的減少（蔡坤法，2006）。Shim, Chow, Carlton and Chae（2005）發現網球專家 選手能從動作型態中的訊息去減少反應時間的延遲。因此瞭解網球發球動作的前 線索能夠有助於提昇落點的預測並掌握先機，化被動為主動。

二、網球發球前線索相關研究

Goulet, Bard and Fleury（1989）針對網球選手發球的不同階段呈現，讓專家 和生手選手觀看，並且利用眼動追蹤儀記錄其注意力焦點為何。呈現高水準右手 持拍網球運動員實際發球的動作影片，包含（平擊、上旋及削球）三種型態和（左 邊、右邊及中間）三個發球落點，透過時間遮蔽的方式進行測驗，發現在不同階 段間專家球員所注視的部位有所不同（圖12），在儀式階段階段，專家比生手經 常注視到頭、肩膀與軀幹的位置；在預備階段（舉臂拋球-球至高點），視覺焦點 皆在球拍、球、頭、肩以及軀幹；執行階段（球至高點-擊球點）注意力集中在 球拍與球上，專家在球拍接觸球後，就停止視覺搜尋，而生手卻延長視覺搜尋到 擊球後的軌跡。在每一種遮蔽情境下，專家皆優於生手。表示專家的搜尋策略有 別於生手，且較生手有效。

圖12 Goulet et al.（1989）網球發球三階段視覺搜尋焦點圖（引自 Magill，2006）

Fukuhara et al.（2007）利用電腦圖形動畫模擬網球發球動作來評估技能熟練 的選手是否能從動畫中辨識出不同落點的發球型態，發現在最高點的球拍揮擊到 球拍碰觸到球的的時間點裡影響了專家選手的知覺回應。研究建議在預期網球發 球的方向上，從最高點的球拍揮擊到球拍碰觸到球部分是不可或缺的訊息資訊。

Shim（2000）比較生手（N=12）和專家（N=13）網球選手利用動力學分析找 出專業發球員在四次網球發球時的身體各重要部位變化。及使用空間遮蔽法，瞭 解遮蔽發球動作之身體各重要部位對預期準確性和速度的影響。來探討影響知覺 動作表現結果的相關重要肢段部位為何。結果發現在四次發球中，發球員的前臂 和拍面是主要差異所在，遮蔽發球員的前臂和拍面線索時，專家組的預期準確性 會因此顯著降低，也就是說前臂與拍面是網球發球的的重要前線索，隨後張瑞宜

（2008）藉由小螢幕進行網球發球預期的研究中也有相同的結果，其發現在發球 動作過程裡，持拍手臂、球及球拍是影響網球選手在預期對手發球方向的關鍵空 間線索，而在擊球前33.33 毫秒到擊球瞬間，為主要的關鍵時間線索。

綜合以上文獻，發現專家的預期能力較生手為佳，且在不同階段會有不同的 注意焦點，學者們根據空間遮蔽與時間遮蔽測驗方式解析出前線索的來源，這些 來源的內容與意義，是否能由量化協調的方法中找出來，將是研究者所欲解決的 問題。

表9 網球發球預期前線索相關研究結果摘要表

研究結果

Goulet, et al.(1989)

1.預備階段：球拍、球、頭、肩以及軀幹

（舉臂拋球-球至高點）

2.執行階段：球拍與球

（球至高點-擊球點）

Shim (2000) 遮蔽發球員的前臂和拍面會影響預期的準確性。

Fukuhara et al.(2007) 球拍揮擊最高點到球拍碰觸到球時間段落是不可或 缺的訊息資訊。

張瑞宜(2008) 在小螢幕上播放，其關鍵空間線索為持拍手臂、球 及球拍，而關鍵時間線索為擊球前33.33 毫秒。

第五節 研究目的

過去對於前線索的研究大多是從動作觀察者的角度找出前線索，研究者想直 接從動作本身找出線索來源，且比較兩者是否有關聯性。因此本研究的目的在於 檢驗量化協調的工具是否能夠解析出網球發球不同落點的動作型態，經由客觀的 方法找出預期發球的前線索，並且與過去預期文獻相互比對，確認量化協調工具 在辨別前線索的可行性，期望能提供未來網球教學與指導的參考。

第六節 研究範圍

由於平擊式發球是最常見的發球種類，且右側發球區的內外角球速落差較 大，因此本研究選擇分析在右側發球區的平擊式發球動作型態，而由於是在實驗 控制下進行動作拍攝與擷取，結果是否會與實際比賽情形有落差，不在本研究的 研究範圍內。

第參章 研究方法

第一節 研究對象

本研究採立意取樣，以四名持拍與慣用手皆為右手的大專男子網球甲組選手 為研究對象，且動作擷取期間生理與心理狀況正常，例如受傷、感冒、精神不濟 應予排除，且在實驗前皆瞭解實驗流程與注意事項，並確實填寫參與者基本資料 與簽署參與者同意書。表10 為實驗參與者基本資料表：

表10 實驗參與者基本資料表

年齡 身高 體重 球齡

受試者 （年） （公分） （公斤） （年） 最佳參賽成績

A 21 180 64 11 全國青少年18 歲組雙打亞軍

B 22 171 68 8 全中運團體第六

C 19 173 70 11 全中運團體冠軍

D 22 184 73 14 全國青少年18 歲組單打冠軍

第二節 名詞操作性定義

一、網球發球動作：始於拋球（左手腕在 Z 軸上甫過左肩時），終於擊球瞬間

（球拍與球在X 軸上最接近點）。

二、內角發球：發球目標在於接近中線的有效區域（圖 15），並且確實落入該 區域。

三、外角發球：發球目標在於接近端線的有效區域如圖（圖 15），並且確實落 入該區域。

四、右側發球：發球員面向球網時，站於底線中央標誌右側，將球發入的斜對 側目標區。

五、前線索：本研究是指發球員於不同落點的發球動作，其上半身肢段移動軌 跡不同的部位。

第三節 研究設備與器材

一、Qualisys Track Manager (QTM) 動作擷取系統：

（一）Motion Capture高速攝影機 6 部（圖 13），本研究擷取頻率為 240Hz。（型號：ProReflex）

（二）電腦系統一組

（三）反光貼球數顆（半徑1 公分）

（四）反光網球十顆

（五）反光貼布一卷

二、JVC 硬碟式攝影機 2 部（圖 14），拍攝頻率為 30fps（型號 JVC GZ-MG275）

圖13 Motion Capture 高速攝影機 圖 14 JVC 硬碟式攝影機 三、FUJIFILM 數位相機 1 部（型號：F610）

四、資料處理軟體：

（一）Microsoft Office 2003

（二）SPSS for Windows 12.0

第四節 場地佈置

圖15 實驗場地佈置圖

註：1.C1~C4 高速攝影機、J1、J2 硬碟式攝影機。

2.X 軸：前後軸（矢狀軸）、Y 軸：左右軸（橫軸）、Z 軸：垂直軸（鉛直軸）。

一、有效落點區

本研究有效落點區分為內角落點與外角落點，分別在於右側發球區的中線與 邊線旁，有效落點區長、寬皆為1.5 公尺。為獲得發球落點的位置，因此在右側 發球區的範圍線劃上比例尺以瞭解落點的變異情形。（參閱 圖15）

二、高速攝影機（C1~C4）

為獲得受試者發球動作的空間數據，故將高速攝影機（C1~C4）架設於動作 範圍的四周（圖15），且盡量架高，以避免攝影機之間的干擾。

三、JVC 硬碟式攝影機（J1、J2）

並非每一球落入有效落點區的發球皆是標準發球動作的結果，可能有些「好」

球是「意外」所造成的，因此為了排除異常的發球動作，故於發球位置的右側設 置硬碟式攝影機（J1）錄存受試者的發球動作，以便日後選樣的參考依據；由於 內、外角有效落點區之間最短的距離僅有 1.11 公尺，因此在右側發球區旁設置 硬碟式攝影機（J2）拍攝球的落點，可當日後分析動作的參考因素。（參閱圖15）

第五節 資料蒐集

一、時間：2008.二月至五月間

二、地點：國立台東女子高級中等學校室內網球場 三、觀察點：（貼點位置）

1.頭部 ：額骨上，介於眉心與髮際之中 2.肩關節（左右）：肩峰突上

3.肘關節（左右）：肘尖（尺骨鷹嘴突）

4.腕關節（左右）：尺骨莖突上 5.髖關節（左右）：髂腰肌上 6.膝關節（左右）：髕骨上 7. 球拍：球拍握把頂部

共12 觀察點。

第六節 實驗步驟與流程

一、人員確定

（一）確認受試者

以口頭與書面的方式說明實驗流程與注意事項，詢問受試者近期的生理與 心理的狀況是否有異常，並確實填寫參與者基本資料及簽署參與者同意書。

（二）安排發球順序

本研究共有六位受試者，為避免任務順序會影響動作表現，因此在內、外 角的發球順序採平衡設計，其中三名受試者先發內角球，而後再發外角球，反 之另外三名受試者先發外角球，而後再發內角球。

二、拍攝準備

（一）預試

至拍攝地點進行預試，確認器材、場地與時間不會對資料蒐集發生干擾，

例如反射物、燈光角度、日照西曬情形…等等，並檢驗預試所得的資料是否清 楚、完整。

（二）確認受試者狀況

於拍攝當日再一次說明實驗流程與注意事項，並確認受試者當下的生理與 心理狀況是否正常。

（三）著裝

工作人員協助受試者穿戴緊身衣與頭套，再由工作人員將反光球黏貼於受 試者的頭部與肩關節（左右）、肘關節（左右）、腕關節（左右）、髖關節（左 右）、膝關節（左右）、踝關節（左右）並確認反光球的固定程度與其是否會干 擾受試者的動作表現。

三、資料蒐集

（一）系統校正

以QTM 影像擷取系統所使用的 L 型校正架、T 型校正棒為校正工具，將 L 型校正架放置動作範圍的地上，於校正期間以 T 型校正棒揮舞動作範圍的空 間以取得誤差值。

（二）動作擷取

確認受試者熱身完畢後即進行拍攝，使用 QTM 高速攝影機 240fps 的頻 率進行動作擷取，以網球競賽場上常見的平擊式發球為實驗動作。每個落點需 完成12 個有效發球（發入有效落點區），完成後給予充足的休息時間，當受試 者自覺不在疲勞時，即進行另一個落點的發球動作擷取，故每一個受試者皆必 須完成左右各12 個有效發球，共 24 個有效發球。

（三）實驗紀錄

利用紙、筆、數位相機、硬碟式攝影機將實驗過程全程紀錄，例如發球動作、

場器位置、校正數值、發球命中情形、系統性干擾（燈光閃爍）以及任何突發狀 況。

四、實驗流程

茲將上述工作要項繪成流程圖，如下圖16 實驗流程圖所示：

圖16 實驗流程圖

第七節 資料處理與分析

一、資料處理

（一）轉XLS 檔

QTM 所擷取的動作數據檔案格式（TSV 檔）轉換成 Excel 檔案型式（XLS 檔）以方便數據的處理，QTM 所擷取的空間動作是以三維座標值（X,Y,Z）的 型式表示各觀察點於空間中的移動軌跡，因此本研究16 個觀察點各自有三維 座標，故有 48 個變項。動作擷取中可能產生的雜訊，則以二次曲線適配 (y=a+bx+c^2)去除雜訊，修勻後的數據為本研究主要採用的數據。

（二）資料篩選

1.完整發球動作：以左手拋球過肩為起始，至擊球瞬間為一完整發球動作。

2.發球動作分段點：在搔背過程中右肘關節角度最小的時間點 3.關節角度：各關節角度位置詳述如下 表 11

表11 關節位置表

關節名稱 計算位置

右腕關節 右腕觀察點對球拍與右肘的射線夾角是為右腕關節角度。

右肘關節 右肘觀察點對右腕與右肩的射線夾角是為右肘關節角度。

左肘關節 左肘觀察點對左腕與左肩的射線夾角是為左肘關節角度。

右肩關節 右肩觀察點對右肘與左髖的射線夾角是為右肩關節角度。

左肩關節 左肩觀察點對左肘與左髖的射線夾角是為左肩關節角度。

右髖關節 右髖觀察點對右肩與右膝的射線夾角是為右髖關節角度。

左髖關節 左髖觀察點對左肩與左膝的射線夾角是為左髖關節角度。

二、資料分析

（一）動作型態分析

1.主成份分析 （PCA）

將篩選後網球發球動作型態資料進行主成份分析（PCA），由於本研究 動作座標單位皆為公釐（mm），林清山（1986）指出，各變項單位相同的 情況下進行主成份分析時使用共變數矩陣（Covariance matrix）是一個較 為方便的方法，因此本研究採用共變數矩陣的方式進行主成份分析。利用 主成份分析縮減變項的特性，增加資料分析的效率，經由比較肢段變項在 成份間的轉移或是成份矩陣內容的改變，找出不同落點之間發球動作的差 異處，再經由相對相位分析該肢段協調的差異情形，故在本研究以 PCA 進行全面性差異變項篩選的工作，針對成份分數、解釋量與成份矩陣內容 加以比較，屬於「面」的分析，再以相對相位與其他統計工具對於篩選後 的變項來進行更深層「點」的比較。

2.相對相位（Relative Phase）

將經由 PCA 篩選後的差異變項，經由內插法取得組內一致的時間長 度，再進行相互配對以求出相對相位值，本研究以關節角度計算相對相 位，因此，觀察角度部位包含肩關節（左右）、肘關節（左右）、髖關節（左 右）腕關節（右）。將所得的值以 XY 座標圖呈現，X 軸為時間序列，在 其上標示一分段點為前、後段動作的分界點；Y 軸為相對相位值在± 180 之間，單位以「度」表示。其計算步驟為：

(1)計算兩關節角度與角速度。

(2)將(1)所得數據各自標準化，最大值為+1 最小值為-1，原點即為 0。

(3)利用 14 頁公式一求取兩關節部位各自的相位角。

(4)將所得的兩關節相位角相減即為相對相位，若標示右腕 vs 右肘即代 表相對相位值是為右腕關節相位角減去右肘關節相位角的結果。

3.Logistic 迴歸分析

Logistic 迴歸分析是一種針對二分問題的區別工具，如「是與否」、「錄 取與未錄取」、「支持與反對」，且資料不需是常態分佈（王濟川、郭志剛，

2003），因此本研究嘗試將 Logistic 迴歸分析用於區別出不同落點間（內 角、外角）的差異變項，並將預測的準確率一併整理、比較。

（二）運動學分析

本研究除了使用PCA 在試探階段中縮減變項，以增加研究分析的經濟性

（林清山，1986），亦會觀察發球動作過程中的動作時間、關節最大角速度。

1.動作時間

(1)完整動作時間：左腕 Z 軸數值大於左肩 Z 軸數值為起始，至網球 X 軸 數值最接近球拍X 軸數值為結束。

(2)前半段動作時間：左腕 Z 軸數值大於左肩 Z 軸數值為起始，至右肘關 節於抓背過程中呈最小夾角時結束。

(3)後半段動作時間：右肘關節於抓背過程中呈最小夾角時，至網球 X 軸 數值最接近球拍X 軸數值為結束。

2.關節最大角速度

本研究分析最大角速度的關節部位有七處，分列於表 11，其關節角 速度計算步驟詳述於下：

(1)界定本研究關節角度的計算位置，如表 11。

(2)利用餘弦定理計算關節角度。

(3)計算單位時間內角度的變化量。

（三）統計分析

以 SPSS for Windows 12.0 統計軟體進行差異檢定，由於不同落點或是不同 發球員間的發球動作時間皆為獨立、不相互影響的變項，因此本研究分別以獨立 樣本t 檢定、單因子變異數分析進行差異考驗，顯著水準皆設為a=.05。

第肆章 結果與討論

本研究原訂六名研究參與者，經過動作資料擷取、整理後，發現有兩名參與 者掉點情形嚴重，故將其刪除；關節角度是以該關節與鄰近兩關節的夾角度數，

由於個別差異的因素，以下的探討範圍僅限制於參與者內的比較。

第一節 發球結果

本研究每位參與者需完成內、外角發球各12 球以及一次全力發球，根據全 力發球的球速來判斷內、外角發球的樣本是否是否符合一擊球的速度，本研究以 球拍握把處上緣的近拍點（Bat）為計算發球速度的部位，由 表 12 可以看出各 個參與者在內、外角的發球速度皆有95%的全力發球速度，因此樣本符合一擊發 球的速度水準；在命中率方面，參與者在內、外角的進球率大約在二至五成間，

而事後詢問參與者B得知其擅長的發球落點為內角，符合其內角發球上有明顯突 出進球率的情形。

表12 發球命中率與速度統計表

參與者 命中率 發球速度(

m

s

內角 外角 內角M± SD 外角M± SD 全力 A 28.6% 32.7% 19.63± 0.43 18.97 ± 0.16 19.440 B 48.0% 25.5% 21.31± 0.40 21.07 ± 0.43 21.595 C 30.0% 35.3% 17.48± 0.51 18.12 ± 0.35 18.923 D 21.7% 28.6% 22.63± 0.30 22.55 ± 0.55 23.035

第二節 發球表現

一、關節最大角速度出現時間

關節最大角速度出現時間是以在完整發球動作時間的比例（出現時間/完整 發球時間）利用百分比的方式呈現，關節最大角速度出現順序是以關節最大角速 度出現時間的平均數做為排列依據，由 表13 可以視得大致的關節發力順序由左 至右、由下至上、由近至遠，與Groppel（1984）、嚴波濤等（2000）、陶志翔等

（2004）、徐躍杰、徐黎光（2006）的研究結果相符合，不論是內角或是外角皆 符合開放式動力鍊的施力概念，且不同落點的在關節最大角速度出現時間並無明 顯的不同。

表13 關節最大角速度出現時間表

R_sh R_elb R_wst R_hip L_sh L_elb L_hip Mean 89.66% 98.53% 97.58% 82.49% 81.64% 83.29% 88.43%

SD 0.74% 0.36% 0.17% 0.99% 2.43% 6.78% 0.83%

參與者A 內角

次序

5th 7th 6th 2nd 1st 3rd 4th

SD 0.46% 0.35% 0.13% 3.99% 2.17% 2.38% 0.88%

參與者A 外角

次序

5th 7th 6th 2nd 3rd 1st 4th

SD 0.41% 0.24% 0.03% 4.35% 2.32% 9.10% 4.53%

參與者B 內角

次序

4th 6th 7th 3rd 1st 2nd 5th

SD 1.33% 0.19% 0.34% 4.65% 2.94% 5.22% 0.74%

參與者B 外角

次序

4th 5th 7th 3rd 1st 2nd 6th

SD 1.08% 0.29% 0.18% 1.48% 3.57% 4.03% 0.99%

參與者C 內角

次序

4th 6th 7th 1st 2nd 3rd 5th

SD 0.54% 1.77% 0.13% 1.33% 2.54% 2.89% 1.69%

參與者C 外角

次序

4th 6th 7th 1st 2nd 3rd 5th

SD 0.52% 1.24% 0.14% 6.69% 0.83% 2.10% 0.66%

參與者D 內角

次序

5th 6th 7th 2nd 3rd 1st 4th

SD 0.61% 7.27% 7.52% 7.19% 1.28% 0.91% 4th 參與者D 外角

次序

5th 6th 7th 3rd 2nd 1st 4th