เมื่อเซตเตอร์คนนี้เป็นคนจ่ายบอล ตัวตบทำแต้มได้ดีกว่าปกติหรือไม่?
ตัวตบคนเดิมจะมีเปอร์เซ็นต์ตบสำเร็จเปลี่ยนไปหรือไม่ เมื่อเซตเตอร์เปลี่ยน?
เวลาชมเกม เรามักรู้สึกว่า “คู่นี้เข้าขากัน” หรือ “พอเซตเตอร์คนนี้ลง ตัวตบดูตีง่ายขึ้น” แล้วความรู้สึกนั้นปรากฏในตัวเลขหรือไม่?
เราใช้ข้อมูลการแข่งขันอย่างเป็นทางการของ SV.League ฤดูกาล 2025-26 เพื่อดูความสัมพันธ์ระหว่างเซตเตอร์กับตัวตบผ่านตัวเลข 2 แบบ
1) ตัวตบที่มีเปอร์เซ็นต์ตบสำเร็จสูง ได้รับสัดส่วนการบุกมากกว่าหรือไม่? 2) ในแมตช์ที่เซตเตอร์คนหนึ่งรับหน้าที่หลายเซต เปอร์เซ็นต์ตบสำเร็จของตัวตบสูงกว่าค่าเฉลี่ยทั้งฤดูกาลหรือไม่?
ข้อแรกดูค่าสหสัมพันธ์ระหว่างสัดส่วนการบุกกับเปอร์เซ็นต์ตบสำเร็จ ยิ่งเป็นบวกมาก ยิ่งหมายถึงผู้เล่นที่มีประสิทธิภาพสูงได้รับบอลบุกมากขึ้น ส่วนข้อสองเปรียบเทียบเปอร์เซ็นต์ตบสำเร็จในแมตช์ของเซตเตอร์คนนั้นกับค่าเฉลี่ยทั้งฤดูกาลของตัวตบ
พูดง่าย ๆ เรากำลังมองหาเซตเตอร์ 2 แบบ: คนที่เลือกฝากบอลให้ผู้เล่นที่กำลังทำแต้มได้ดี และคนที่ทำให้ตัวตบมีประสิทธิภาพสูงขึ้นเมื่อเล่นร่วมกัน
ข้อมูลทางการที่เผยแพร่ไม่ได้ระบุการเซตทุกลูกโดยตรง จึงใช้จำนวนครั้งที่ขึ้นตบเป็นตัวแทนของการกระจายเกมรุก และในหนึ่งแมตช์อาจมีเซตเตอร์หลายคน ตัวเลขนี้จึงเป็นแนวโน้มระดับแมตช์ ไม่ใช่การจับคู่ทุกเซตกับทุกการตบโดยตรง ภายใต้ข้อจำกัดนี้ มี 3 คนที่โดดเด่นขึ้นมา
มาซากิ โอยะ (Nippon Steel Sakai Blazers) — “ไม่ว่าจะฝากบอลให้ใคร เกมรุกก็ยังอยู่ในระดับสูง”
“ไม่ว่าจะฝากบอลให้ใคร เกมรุกก็ยังอยู่ในระดับสูง”
ชื่อของโอยะอาจไม่ใช่เรื่องน่าแปลกใจ เขาเคยเล่นทีมชาติญี่ปุ่น และคว้ารางวัลผู้เล่นทรงคุณค่า V.League 2 ครั้งในยุคที่เล่นให้ซันโทรี ก่อนลงเล่นให้ Nippon Steel Sakai Blazers ในฤดูกาล 2025-26
ค่าสหสัมพันธ์ระหว่างสัดส่วนการบุกกับเปอร์เซ็นต์ตบสำเร็จอยู่ที่ +0.133 เป็นบวก แต่ไม่สูงพอที่จะบอกว่าเกมรุกถูกเทไปหาตัวตบที่มีประสิทธิภาพสูงสุดเพียงอย่างเดียว
แต่ตัวเลขอีกด้านน่าสนใจกว่า ในแมตช์ที่โอยะรับหน้าที่หลายเซต เปอร์เซ็นต์ตบสำเร็จแบบถ่วงน้ำหนักด้วยจำนวนครั้งขึ้นตบสูงขึ้น +1.21 จุด และประมาณ 91% ของจำนวนครั้งขึ้นตบมาจากผู้เล่นที่ทำได้เท่ากับหรือสูงกว่าค่าเฉลี่ยฤดูกาล
Matthew Anderson 44.8% → 49.6% (+4.8pt), Kenta Takanashi 43.2% → 44.6%, Tommaso Rinaldi 51.6% → 52.3%, Ulrik Bo Dahl 50.3% → 50.8%
ภาพที่เห็นจึงไม่ใช่แค่การฝากบอลให้ดาวเด่นคนเดียว แต่เป็นการทำให้ตัวบุกหลายคนทำงานในระดับสูง นี่คือมาตรฐานที่เหมาะสมสำหรับเริ่มต้นการเปรียบเทียบ ก่อนจะไปดูสองชื่อที่น่าประหลาดใจกว่า
จิซาโตะ ฮานาโอกะ (Toray Arrows Shiga) — “ฝากบอลให้คนที่กำลังทำแต้มได้ — แล้วคนนั้นยิ่งทำได้ดีขึ้น”
“ฝากบอลให้คนที่กำลังทำแต้มได้ — แล้วคนนั้นยิ่งทำได้ดีขึ้น”
ฮานาโอกะคว้ารางวัลดาวรุ่งยอดเยี่ยมฤดูกาล 2025-26 และถูกเลือกติดทีมชาติญี่ปุ่นครั้งแรกในปี 2026 เธอเพิ่งอายุ 20 ปี
ทั้งสองตัวเลขของฮานาโอกะเป็นบวก ค่าสหสัมพันธ์ระหว่างสัดส่วนการบุกกับเปอร์เซ็นต์ตบสำเร็จอยู่ที่ +0.251 สูงกว่า +0.133 ของโอยะ แปลว่าในแมตช์ที่เธอรับหน้าที่หลายเซต ตัวตบที่มีประสิทธิภาพสูงมีแนวโน้มได้รับบอลบุกมากขึ้น
พร้อมกันนั้น เปอร์เซ็นต์ตบสำเร็จแบบถ่วงน้ำหนักก็สูงขึ้น +1.94 จุด
Lucille Gicquel 36.5% → 39.9% (+3.4pt), Airi Furukawa 33.9% → 36.5% (+2.6pt), Manami Okawa 30.9% → 32.5% (+1.6pt) และผู้เล่นหลักอีกหลายคนก็เพิ่มขึ้น
ไม่ใช่แค่เอซคนเดียว ตัวบุกหลักส่วนใหญ่ขยับไปในทิศทางเดียวกัน และประมาณ 90% ของจำนวนครั้งขึ้นตบมาจากผู้เล่นที่ทำเปอร์เซ็นต์ได้สูงกว่าค่าเฉลี่ยฤดูกาล
จึงเป็นภาพของ “ฝากบอลให้คนที่กำลังทำแต้มได้ — แล้วคนนั้นยิ่งทำได้ดีขึ้น” ซึ่งทำให้ตัวเลขของเซตเตอร์วัย 20 ปีคนนี้น่าจับตามาก
เคนโตะ นากาจิมะ (Toray Arrows Shizuoka) — “สำคัญน้อยกว่าว่าจะฝากบอลให้ใคร — เพราะคนที่ได้บอลกลับทำแต้มได้”
“สำคัญน้อยกว่าว่าจะฝากบอลให้ใคร — เพราะคนที่ได้บอลกลับทำแต้มได้”
ฝั่งชายมีอีกคนที่ตัวเลขน่าสนใจมาก นากาจิมะเคยคว้าแชมป์ระดับประเทศกับ Higashiyama พร้อมกับ Ran Takahashi เล่นให้ VC Nagano ในปี 2025-26 และย้ายไป Toray Arrows Shizuoka ในฤดูกาล 2026-27
ค่าสหสัมพันธ์ระหว่างสัดส่วนการบุกกับเปอร์เซ็นต์ตบสำเร็จของเขาอยู่ที่ -0.286 กล่าวคือ ไม่ได้มีแนวโน้มว่าผู้เล่นที่มีเปอร์เซ็นต์สูงสุดจะได้รับบอลบุกมากที่สุด
แต่เมื่อดูอีกตัวเลข ภาพกลับเปลี่ยนไปทันที ในแมตช์ที่นากาจิมะรับหน้าที่หลายเซต เปอร์เซ็นต์ตบสำเร็จแบบถ่วงน้ำหนักของตัวตบสูงขึ้น +2.67 จุด มากที่สุดใน 3 คนนี้
Yuji Kudo 40.4% → 45.6% (+5.2pt), Yoshihiko Matsumoto 45.2% → 50.0% (+4.8pt), Farhan Halim 46.4% → 51.7% (+5.3pt), Koki Yamada 51.2% → 53.4% (+2.2pt), Matthew Neaves 46.5% → 47.5%
ต่างจากฮานาโอกะ นากาจิมะไม่มีความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างประสิทธิภาพกับสัดส่วนการบุก แต่ตัวตบที่ได้เล่นในแมตช์เหล่านั้นกลับมีเปอร์เซ็นต์ดีขึ้น
นั่นทำให้ตัวเลขของเขาอ่านได้ว่า “สำคัญน้อยกว่าว่าจะฝากบอลให้ใคร — เพราะคนที่ได้บอลกลับทำแต้มได้”
ผลลัพธ์คล้ายกัน แต่เส้นทางต่างกัน
Masaki Oya: correlation +0.133 / การเปลี่ยนแปลง +1.21pt Chisato Hanaoka: correlation +0.251 / การเปลี่ยนแปลง +1.94pt Kento Nakajima: correlation -0.286 / การเปลี่ยนแปลง +2.67pt
โอยะทำให้ตัวบุกหลายคนรักษาประสิทธิภาพสูง ฮานาโอกะมีแนวโน้มฝากบอลให้คนที่มีประสิทธิภาพสูงและคนเหล่านั้นยังทำได้ดีขึ้นอีก ส่วนนากาจิมะไม่มีความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างการกระจายบอลกับประสิทธิภาพ แต่ตัวตบกลับมีเปอร์เซ็นต์เพิ่มขึ้นมากที่สุด
ผลลัพธ์กว้าง ๆ เหมือนกัน — ตัวตบทำแต้มได้ดี — แต่รูปแบบในตัวเลขแตกต่างกันอย่างชัดเจน
ตัวเลขเหล่านี้ไม่ใช่อันดับความสามารถของเซตเตอร์ บล็อก การรับเสิร์ฟ โรเตชัน คู่แข่ง และบริบทของแมตช์ล้วนมีผล และข้อมูลนี้ไม่สามารถเชื่อมทุกเซตกับทุกการตบได้โดยตรง นี่เป็นเพียงแนวโน้มที่น่าสนใจซึ่งซ่อนอยู่ในข้อมูล
ในฤดูกาล 2026-27 เกมรุกของฮานาโอกะวัย 20 ปีจะพัฒนาอย่างไร? และหลังนากาจิมะย้ายไป Toray Arrows Shizuoka ตัวตบทีมใหม่จะมีแนวโน้มแบบเดิมหรือไม่? เมื่อจบฤดูกาล เราอยากกลับมาดูตัวเลขชุดนี้อีกครั้ง