虛構的事實: 數據如何欺騙球迷讀者球迷。或多或少都會看到許多球員在社交媒體說stats don't lie之類的話，但是如果不考慮一些情景與數據的背後用意，很多時候我們都很容易被騙著，因此這篇主要來看數據統計的誤用將如何導致錯誤假設的案例。
數據分析已經成為運動中不可或缺的一環，各大球隊都靠著先進的軟件與器材來計算數據，進而轉變成對球隊有用的信息。但是數據真的能夠完整詮釋一位球員的價值嗎？中距離應該因為數據的計算，成為消失的藝術嗎？其實一切的運用，都非常取決於情境 (Context)。
本站的特約名家- 睿啃盒子 就有強調說，任何的數據使用都要考慮情景。唯有這樣才可以進一步讓此數據變成有意思(Meaningful)的信息。筆者相信 「Stats don't lie, but it won't tell the full story」，也就是說「數據不騙人，但亦不能詮釋全部」，說明了數據有些時候能夠「騙」到一些噱頭！
以下是3個關於NBA數據統計的誤用如何導致錯誤假設的案例，是在Hoops.Data網站所獲取並濃縮再翻譯，希望可以給球迷一些對數據使用更深層的理解。
原作者在之前用了得分/觸球率 (Point/Touch)的方式來計算NBA的前四最有效率得分球員，但只要稍微多瞭解得分/觸球率這項統計，球迷就會發現這並不適合套用在球星身上。舉例來說，LeBron James與Russell Westbrook在得分/觸球率這個統計中通常都會得低分，因為他們的每次觸球不限制在投籃，他們還得搶籃板、傳球和其他工作。
但當有人要將這個數據用來抹黑上述兩人時，就會出現「Russell Westbrook與LeBron James的每次觸球都產出低效率的得分，因此為了湖人的進攻可以更有效率，他們應該把球交給Anthony Davis或Kyle Kuzma」。而最後提出的那個解決方案明顯是一個謬論，不管是Kuzma、AD甚至McGee都有比LeBron更高的得分/觸球率數值，那是他們在進攻端除了AD之外都是「接球就投/灌」的綠葉球員，許多時候並不需要做組織或其他工作。因此這個例子說明了明白數據背後的計算目的非常重要。
Sabonis與Jokic這兩人，誰對各自的球隊更有價值？Sabonis在On/Off的統計中獲得了6.3分，而Jokic則是5.3分。事實是，Sabonis擁有比Jokic還好的On/Off數據；模糊視線的說法則是，Sabonis在各自球隊中比Jokic還有價值。 你肯定會想「這怎麼可能?!」，步行者事實上在Sabonis下場時的確表現得比金塊還糟糕，但這真的是衡量一個球員價值的最好數據嗎？
當Sabonis下場時，代替他上場的是新秀Goga Bitadze，一位尚未能與Sabonis相提並論的菜鳥。相反當Jokic被替換休息時，通常是Mason Plumlee上場，一位擁有相近傳球素質與不差的籃下進攻能力的中鋒。其實On/Off統計根本無法將兩位球員的價值與其團隊進行比較，反之它應該用來衡量一位球員如何影響其隊友。舉個例子，On/Off統計可以用來看Danilo Gallinari如何與Shai Gilgeous Alexander在場上相輔相成，而非用來比較前者與Paul George的價值。
這個例子證明了On/Off不該用來比較球員的價值，而勝利貢獻值(Win/Shares)會更適用於此用途。勝利貢獻值可以大約找出一位球員所貢獻的勝利次數，很多時候也非常準確。Jokic在這個環節擁有8分，而Sabonis則是6.2分。
繼續剛提到的勝利貢獻值，沒錯，它能夠找出價值，但也不是為球員做出實力排名的主要指標。Rudy Gobert長時間都在勝利貢獻值上領先整個聯盟，而Steven Adams在過去三個賽季也有出現在頭20的名單中。那問題來了，這能夠說明Gobert是NBA前5的球員嗎？Adams在過去三年也是NBA前20的球員嗎？
正確的答案是，這兩位球員一直都對他們的球隊有穩定貢獻。對於用此數據來爭辯說Adams在過去三年是NBA前20球員的人，要擊破這個說法，最直接的方式就是將技能和價值聯繫起來。但首先你必須明白他的價值從哪來，而勝利貢獻值並沒有衡量這一點！
Adams的價值源自於球隊的體系，這個賽季他在勝利貢獻值中排在第25位 (只差位居第20名的球員0.4的微差，而且Adams還缺席了不少比賽)，而替補Nerlens Noel則是位於全聯盟的第52位。在加入雷霆之前，Noel整個賽季僅獲得4分的勝利貢獻值，而在這個尚未結束的賽季中他已經獲得了4.2分。
*這可以解讀為雷霆的陣容設置讓到Adams和Noel兩位長人能夠在各自的上場時間中做出有效貢獻，最終提升了球隊獲勝的機率。
因此讀者可以看到球場位置和勝利貢獻值之間的關係。此例子也說明了勝利貢獻值不能測量一位球員的技能，但可以用來測算這位球員的價值。而這個價值也有可能來自於該球隊的體系，又或是此球員的個人能力，但勝利貢獻值無從而知，因為這些客觀因素無法被量化。
以上這三個例子，只要有心人士稍微利用能夠吸引注意的字眼，搭配上這些真實的數據，的確可以騙到不少球迷或讀者。筆者相信運動很多時候還是主觀的，所以數據最多可以用來解釋一些情況，而且還視情景而定。因此下次在閱讀文章，看到一些比較不熟悉的數據用詞時，不妨先去了解其用意及計算目的，避免被誤導相信Gobert是NBA前五的球員。
