サーブの得失点と採点の関係
前回の分析では、イタリアセリエAの試合ごとの採点を選手とスパイク決定率・失点率という2つのスタッツとの関係をまとめました。
分析の結果としては、決定率の高いほど採点は高く、失点率が低いほど採点は高くなります。また、同程度の決定率や失点率であっても採点には差があることが確認されました。スパイクの決定率や失点率でほとんど採点が決まってしまうわけではないということです。
当たり前の結果ですが、今は部品の動きを1つ1つ確認している段階なのでこれで良いと思っています。
さて、今回は引き続きということで、サーブの得点と失点について、前回同様に採点との関係を整理していきたいと思います。
サーブと採点
サーブで見るのは、打数あたりの得点と失点の割合であるサーブの得点率と失点率になります。得点と失点という意味では前回のスパイクの決定率と失点率と同じものを見ているともいえますが、一般に、スパイクの決定率と比較すればサーブの得点率は低く、逆にサーブの失点率はスパイクの失点率より高い傾向にあります。
こうしたサーブとスパイクの違いが採点にどのように関わってくるか、データを見ていきましょう。
サーブの得点率と採点
最初に見るのは、男子1部(A1)のサーブの打数と決定率と採点との関係です。この関係を図で表したものを以下に示します。
データは2010/2011シーズンから2018/2019シーズンのレギュラーラウンドのものです。
この図は、右に行くほどサーブの打数が多く、上に行くほど得点率が高いことを意味します。採点の高さはプロットの色によって変えています。右にある凡例“Vote”を参照してください。採点を0.5点で色分けしています。
図を見ると、プロットが入り混じっていることを確認できると思いますが、散布図の問題としてプロットが被ってしまうというものがあります。そこで、採点のグループごとにプロットした図を以下に示します。
6つ並んだ図の左の2つは採点が5.5より低い低評価のプロットになります。前回の分析を見ると、この低い採点を付けられるのはほとんどがセッターです。これより右の図と比較すると、得点率のプロットが低いことを確認できると思います。
左から3~5番目の図には多くの選手が該当します。右に行くほどプロットの位置が少しずつ上にあることが確認できると思います。ただ、前回のスパイク決定率と比較すると、被っているところが多く、同程度の得点率でも採点が異なりやすいといえます。
一番右の採点が7.0以上の選手は、左から3~5番目の図と同様の傾向にありますが、ここに該当する選手はごく少ないので、あまり参考にはならない結果といえます。
続いて、男子2部(A2)のデータを以下の図に示します。
概ね男子1部(A1)と同じ傾向といって良い結果です。
次は、女子1部(A1)のデータを示します。
一般的な傾向として女子のサーブは男子と比較すると、得点率も失点率も低くなります。プロットは男子よりも下側に寄りますが、プロットの傾向としては違いが無いと見てよいデータです。
最後に、女子2部(A2)のデータを示します。
こちらも同様の傾向といって良いでしょう。
サーブの失点率と採点
それでは、同じ手続きの分析をサーブの失点率で行います。まずは男子1部(A1)の結果を以下に示します。
スパイクの場合は失点率が低いほうが採点は低くなっていましたが、どうもサーブでは失点率が高くなっても採点が低くなるということは無いようです。寧ろ採点の低い左の2つの図のほうが、失点率は低くなっています。全体的なプロットは得点率と同じような傾向をしています。
続いて、男子2部(A2)のデータを以下の図に示します。
こちらも男子1部(A1)と同じ傾向といって良い結果です。
次は、女子1部(A1)のデータを示します。
女子1部(A1)のデータも男子と大きな違いは無いといえるでしょう。
最後に、女子2部(A2)のデータを示します。
こちらも、女子1部(A1)と大きな違いはありません。
まとめ
以上の分析から、サーブの得点率が高いほうが採点は高くなる傾向を確認できました。一方、失点率が高くなっても、採点はそれほど低くはない傾向も確認できました。
サーブミスをしても良いという極論にはつながらないと思いますが、多少のミスは採点には響かないという結果かと思います。
一応注意事項ですが、この分析は現行の採点法の仕組みを調べているだけで、現行の採点が100％勝利への貢献度を反映していない可能性もあるということは心にとめておいてください。
当初の目的でも掲げたように、寧ろ現行の問題点を明らかにして必要とあれば修正を加えたいと考えています。この大目標に向かうために、今は部品の点検を1つ1つやっているわけです。
次回はブロックのデータをまとめていこうと思います。
おわりに
今回の分析で使用したデータは以下のGithubにアップしています。ご自分で分析してみたい方はデータをダウンロードして利用してください。
使用したのはこの中の以下のファイルになります。
・legavolley_personal_gamelog.csv
・legavolley_gamelog.csv
・Legavolley_femminile_personal_gamelog.csv
・Legavolley_femminile_gamelog.csv
・Legavolley_playerlist.csv
・Legavolley_femminile_playerlist.csv
タイトル画像：いらすとや
データ元
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