Die Auswirkung spieltaktischer Elemente auf den Wettkampferfolg im Hochleistungsvolleyball

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1. Einleitung

2. Der Forschungsstand

3. Material und Methoden
3.1 Studiendesign
3.2 Stichprobenbeschreibung
3.3 Datenerhebungsinstrument
3.3.1 Aufbau des Scouting-Instruments Data Volley
3.3.2 Der Matchreport
3.4 Die Auswahl der Variablen
3.5 Statistische Methoden
3.6 Methodenkritik

4. Durchführung und Ergebnisse der Untersuchung
4.1 Untersuchungsdurchführung
4.2 Untersuchungsergebnisse

5. Ergebnisanalyse

6. Diskussion

7. Fazit & Ausblick

Literatur- und Quellenverzeichnis

Eidesstaatliche Eigenständigkeitsklausel

Anhang

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: Tabellenendstand der Hauptrunde 2012/

Abb. 2: Angriffspunktequote nach guter Annahme

Abb. 3: Angriffsfehlerquote nach schlechter Annahme

Abb. 4: Angriffspunktequote insgesamt

Abb. 5: Angriffspunktequote aus Abwehr

Abb. 6: Angriffe aus Abwehr insgesamt

Abb. 7: Aufschläge insgesamt

Abb. 8: Angriffsfehlerquote nach guter Annahme

Abb. 9: Side-Out-Punkte pro Annahme

Abb. 10: Angriffsfehlerquote

Abb. 11: Punkte insgesamt ohne Fehler der Gegner

Abb. 12: Aufschlagfehlerquote insgesamt

Abb. 13: Breakpointquote

Abb. 14: Breakpointquote pro Aufschlag

Abb. 15: Perfekte Annahme in Prozent

Abb. 16: Geblockte Angriffe aus Abwehr

Abb. 17: Gute Annahme in Prozent

Abb. 18: Angriffe nach schlechter Annahme insgesamt

Abb. 19: Quote der Asse

Abb. 20: Angriffe nach guter Annahme insgesamt

Abb. 21: Blockquote

Tabellenverzeichnis

Tab. 1: Bewertungsstufen der Deutschen Volleyball Bundesliga für die Dateneingabe in Data Volley 11

Tab. 2: Mittelwerte, Korrelations- und Regressionskoeffizienten der 30 ausgewählten Variablen; R = Korrelationskoeffzizienten; R² = Regressionskoeffizienten 34

1. Einleitung

„Statistik ist für mich das Informationsmittel der Mündigen. Wer mit ihr umgehen kann, kann weniger leicht manipuliert werden. Der Satz: „Mit Statistik kann man alles beweisen“ gilt nur für die Bequemen, die keine Lust haben, genau hinzusehen.“

Elisabeth Noelle-Neumann

Der Versuch den Tabellenstand der 1. Frauenvolleyball-Bundesliga der Saison 2012/13 statistisch zu ergründen, soll das Ziel dieser Arbeit sein. Die statistische Grundlage bieten die während der Saison 2012/13 von den Scouts^[1] der jeweiligen Mannschaften erstellten Matchreports, die die insgesamt 264 Spiele der Hauptrunde in einzelne Elemente aufschlüsseln. Diese Elemente, die für die analytische Untersuchung des Tabellenstandes relevant sind, teilen sich in konstante Größen wie Annahme-, Angriffs-, Side-Out- und Break-Punkt-Quoten, Angriffs-, Block- und Aufschlagpunkte, sowie An-nahme-, Aufschlag- und Angriffs-fehler auf. Insgesamt gibt es weitere Konstanten, die der Matchreport hergibt, wie bspw. die Verhältnisse von gewonnen und verlorenen Ak-tionen einzelner Spielerinnen, die aber für das Ziel der Arbeit unberücksichtigt bleiben können. Mit Hilfe der wesentlichen Parameter soll durch Regressionsanalysen heraus-gefunden werden, ob und wenn ja welche spieltaktischen Elemente ausschlaggebend für den Tabellenstand sein können bzw. ob einzelnen Elementen höhere Prioritäten für den Tabellenendstand zu geben sind als anderen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Tabellenendstand der Hauptrunde 2012/13

Der theoretische Rahmen umfasst einen detailreichen Abriss des empirischen Forschungs-standes zum taktischen Bereich des Sportspiels Volleyball, sowie theoretische Diskus-sionen zu den Themen Leistungserfassung (vgl. Stiehler 1988; Herzog / Voigt / Westphal 1987 u.a.) und Spielbeobachtung (vgl. Allendorf/Brettschneider 1976; Herzog / Voigt / Westphal 1987; Stiehler 1988; Lames 1994; u.a.) in dieser Sportart. Nach Papageorgiou & Spitzley (2006) werden die von den Ergebnissen abhängigen individual- und mannschaftstaktische Volleyballelemente diskutiert, damit die theore-tischen Resultate dieser Arbeit auch praktisch greifbar werden können.

2. Der Forschungsstand

Der empirische Forschungsstand zum Sportspiel Volleyball muss in die Kategorien Indivi-dualtaktik und Mannschaftstaktik unterteilt werden, um die im kollektiven Rahmen ab-laufenden Handlungen von den Einzelhandlungen abzugrenzen.

Die sechs Grundelemente des Volleyballspiels sind nach Tiegel (1972, S. 93) die Aufgabe, die Annahme, das Zuspiel, der Angriffsschlag, der Block und die Feldabwehr. Sowohl im individualtaktischen als auch im mannschafstaktischen Bereich werden diese Grundelemente auf unterschiedlichste Weise untersucht.

Thierer/Brettschneider (1982) untersuchten bspw. 15 EM-Qualifikationsspiele der Männer im Jahr 1981 mit Hilfe ihres computergestützten Spielanalysesystems (vgl. S. 268f.) und stellten ihre gewonnenen Ergebnisse denen der EM 1975 gegenüber. Ihr Ziel war es volleyballerische Entwicklungstendenzen über einen längerfristigen Zeitraum aufzeigen zu können. Es wurde belegt, dass bei der EM 1981 die am häufigsten eingesetzten Spieler auch die besten Angriffsquoten erreichten. Hieraus wurde geschlos-sen, dass die Zuspieler während der Spiele primär ihre besten bzw. zu dem jeweiligen Zeitpunkt erfolgreichsten Angreifer vermehrt anspielten.

Fröhner u.a. (1992) analysierten die Männer- und Frauen-EM von 1991, um kenn-zeichnende Elemente des Leistungsstandes im Volleyball aufzuzeigen. Sie stellten fest, dass ca. 87% aller Annahmehandlungen durch drei Spielerinnen erfolgten und dass die besten Angreiferinnen eine erfolgreiche Angriffsquote von 70% vorzuweisen hatten. Im Durchschnitt lagen die Erfolgsquoten im Angriff bei den vier besten Mannschaften bei etwa 50%^[2].

Eine Potsdamer Forschungsgruppe analysierte unter der Direktion von Frohreich (1994) alle Heimspiele des Berliner Bundesligisten der Männer in der Saison 1992/93 in Bezug auf die sechs Grundelemente. Die Ergebnisse der Daten der Heimspiele (inkl. der Daten der Gegner) wurden mit der Olympiaanalyse von Fröhner/Köhler/Zimmermann (1992) verglichen. Die Ergebnisse zeigten, dass die Weltspitze bei direkten Aufschlagspunkten, sowie Fehler bei der Annahme überlegen im Vergleich zu den deutschen Spitzenteams agierten. Auch die Angriffsschläge und das Blockverhalten erzielten bei den Olympischen Spielen eine höhere Wirkung als in der Deutschen Bundesliga und auch die Feldabwehr war erfolgreicher.

Papageorgiou u.a. (1993) analysierten mit Hilfe eines Beobachtungsbogens vergleichend die ersten vier Teams der 1. Bundesliga der Frauen und Männer sowie der ersten italie-nischen Liga bezüglich der Grundelemente Annahme, Zuspiel, Angriff und Block. Die Frauen zeigten mit 73,8% guter Annahmen eine schwächere Quote als die deutschen (88,1%) und italienischen (85,7%) Herren. Insgesamt wurde aufgezeigt, dass die quali-tativen Unterschiede zwischen Frauen und Männer relativ hoch waren und auch zwischen deutscher und italienischer Herrenliga ein Qualitätsgefälle zu Gunsten der Italiener deut-lich wurde.

Die Forschungsarbeit von Westphal u.a. (1980) beschäftigte sich mit verschiedenen Fragestellungen bezogen auf die Annahmequalitäten der Frauen. Es wurden sechs Bundes-ligaspiele unter Beteiligung von vier Spitzenmannschaften ausgewertet. Durch die 1005 dokumentierten Annahmeaktionen errechneten sie, dass ca. die Hälfte aller Annahmen ‚schlecht‘ oder ‘fehlerhaft‘ waren und nur 30,0% als gut bewertet werden konnten. 78,1% der Annahmen wurden durch die Hauptangreiferinnen ausgeführt. Westphal u.a. resümierten, dass es keine Abhängigkeit zwischen der Annahmequalität und der Meister-schaftsrangfolge gäbe, da „Spitzenmannschaften schwache Annahmeleistungen durch gute Leistungen der Zuspielerinnen und auch Angreiferinnen […] kompensieren können“ (ebd. S.27).

Auch im Vergleich zum unteren Leistungsbereich haben Richtering u.a. (1983) die Annahmequalität ausgewertet. Es wurden zehn Bezirksliga-, acht Verbandsliga- und neun Bundesligaspiele analysiert. Insgesamt waren 50,0% aller Annahmen schlecht oder fehlerhaft, nur 20,0% wurden als gut eingestuft wurden. Wenig überraschend war das Ergebnis, dass die Annahmeleistungen in der Bundesliga über denen der anderen Spielklassen lagen.^[3] Interessant war, dass laut Richtering u.a. die Mannschaften mit einer besseren Annahme im höheren Spielniveau allgemein erfolgreicher waren, was den Untersuchungen von Westphal u.a. (1980) widerspricht.

Die Arbeit von Papageorgiou/Aurbach (1992) untersuchte die Annahmespieler einer Bundesligamannschaft in der Saison 1989/90. Insgesamt wurden neun Spiele mit Hilfe eines Beobachtungsbogens analysiert. 26,1% der ausgewerteten Annahmen (490) wurden als optimal bezeichnet, wohingegen bei 30,4% das Zuspiel nur eingeschränkt erfolgte und sich der Zuspieler bei 33,3% sogar mehr als drei Meter zum Ball orientieren musste. Weiter wurde untersucht, dass bei ‚kritischen‘ Spielsituationen der Wert von 44,7% weit unter dem Durchschnittswert von 56,5% guter Annahmen lag.

Die folgenden mannschaftstaktischen Untersuchungen legen ihren Schwerpunkt auf komplexe Abfolgen im Volleyball. Begov/Utz (1978, S. 306) fanden heraus, dass das K1-Spiel dem K2-Spiel in einem Volleyballmatch überlegen ist.^[4] Diese Aussage wurde dadurch begründet, dass 60% aller Aufschläge während der Junioreneuropameister-schaften 1975 und 1977 ohne gegnerische Wirkung ausgeführt wurden, sodass bei diesem Turnier 59% bzw. 61% der Spielphasen zugunsten der rückschlagenden Teams endete. Auch Fröhner/Zimmermann (1993a, S.2) belegten, dass der Komplex 1 eine höhere Bedeutung gegenüber dem Komplex 2 inne hat, wobei auch belegt wurde, dass sich das Verhältnis von K1 zu K2 sowohl bei den Männern als auch bei den Frauen um etwa 10% weiter in Richtung K1 verschoben hat.

Anders als in den hochklassigen Spielen zeigten Herzog u.a. (1985) auf, dass in den mittleren und niedrigen Leistungsklassen „der Aufschläger eine vergleichsweise größere Erfolgswahrscheinlichkeit besitzt als der Rückschläger, weil Angriffsleistungen, u.a. auch im Gefolge von Annahme und Aufbau, noch nicht zu hoher Effektivität entwickelt sind“ (S.26).

Sevciuc (1991) zeigte auf, dass bei der Weltmeisterschaft von 1990 die Siegermannschaften Kuba und Italien im Gegensatz zu den anderen Mannschaften eine klare Überlegenheit im K2-Spiel hatten. Dies kann so interpretiert werden, dass das erfolgreiche K2-Spiel ausschlaggebend für den Matchgewinn sein kann.

Bezogen auf die Rotationen der Läufersysteme im Volleyball versuchte Brewington (1989) die optimale Startaufstellung der Spieler zu ergründen. Für die Untersuchung wurden für jede der sechs Rotationen gewonnene und verlorene Anzahl an Punkten ermittelt, wodurch erfolgreiche und weniger erfolgreiche Rotationen ermittelt werden konnten und somit positiv auf die Erfolgsraten des Spiels der eigenen Mannschaft Einfluss genommen werden konnte. Auch Grassmann (1989, S. 97) hat sich mit den Effektivi-täten der Anfangsformationen im Volleyball auseinander gesetzt.

Zwar bringt die schnelle Abfolge der Spielhandlungen im Volleyball besonders bei der Live-Erfassung Probleme mit sich (vgl. Scheidereit 1962, S. 149; Begov/Utz 1978, S. 300), trotzdem wird das Volleyballspiel durch ihre wenigen Grundelemente, die oftmals feste Abfolge der Spielaktionen (vgl. Tiegel 1972, S. 93; Thierer/Brettschneider 1982, S. 268), die geringe feste Anzahl von Spielern und der im Vergleich zu anderen Sportspielen geringen Spielfeldgröße (vgl. Rössler 1992, S. 3) von einer systematischen Spielanalyse begünstigt. Insgesamt hat die systematische Spielbeobachtung im Volleyball eine sehr zögerliche Weiterentwicklung vollzogen, da sich diese häufig auf „das Festhalten absoluter Häufigkeiten von motorischen Handlungen und deren Bewertung hinsichtlich ihrer Spielwirksamkeit“ (Widmaier/Gaisser 1984, S. 33) beschränkte. Besonders der Angriff sei nach Christmann (1987) die „am intensivsten behandelte Spielaktion in der Fachliteratur“ (S.169). Trotzdem wurden im Volleyball die individual-taktischen Spielelemente in Abhängigkeit der Handlungsketten wie bei keiner anderen Sportart voneinander herausgearbeitet. Aufgrund dessen kann die Aussage von Eom/ Schutz (1992, S. 13), dass beim Volleyball eine unzureichende spielanalytische Erforschung der Mannschaftstaktik vorliegt, zurück gewiesen werden. Besonders im Bereich der Frauen gibt es im Vergleich zu anderen Sportspielen sehr intensive Ausein-andersetzungen mit dem taktischen und statistischen Vorgehen im Volleyball. Nicht nur im Leistungsbereich, sondern auch im Amateur-, Breitensport- und Schulbereich wurden Untersuchungen in Form von Gegenüberstellungen von Daten der verschiedenen Leistungsstufen (vgl. Kämmerer u.a. 1978), sowie von Vergleichen zwischen nationaler und internationaler Ebene (vgl. Papageorgiou u.a. 1993) vorgenommen. Eine statistische Begründung des Tabellenstandes im Volleyball hat es laut Literatur in der Form noch nicht gegeben, aber einzelne Untersuchungen, die auf die Grundelemente oder Mann-schaftstaktiken gestützt sind, zeigen teilweise auf, warum bestimmte Mannschaften besser sind als andere, was zu der Fragestellung dieser Masterarbeit geführt hat. Was macht die Mannschaft auf dem 1. Platz bezogen auf die Statistiken besser als bspw. die Mannschaft auf dem 5. Platz?

3. Material und Methoden

Dieses Kapitel befasst sich mit der ausführlichen Beschreibung des ausgewählten Materials für die Datenbasis, sowie mit der Methodik, die einen detaillierten Einblick in das statistische und strukturierte Vorgehen dieser Masterarbeit geben soll.

3.1 Studiendesign

Das Studiendesign umfasst systematisch codierte Volleyballspielelemente, die durch geschultes Personal über die komplette Spielsaison 2012/13 erhoben wurden, um a posteriori eine Querschnittanalyse mit Hilfe von Regressionsanalysen durchzuführen.

3.2 Stichprobenbeschreibung

Zum Untersuchungsgegenstand zählen definierte Spielelemente im nationalen Hoch-leistungsvolleyball. Beobachtet wurden sämtliche Teams der 1. Frauenvolleyball-Bundesliga in der Saison 2012/13 (12 Teams). Als Stichprobe galten alle Saison-Spiele der Hauptrunde, sodass für jedes Team 2 x 11 = 22 Spiele aus Hin- und Rückrunde berücksichtig wurden. Insgesamt wurden demnach n=264 Spiele als Datenbasis heran-gezogen.

3.3 Datenerhebungsinstrument

Mit Hilfe des systematischen Spielbeobachtungsinstruments Data Volley (Data Project. Emilio Spirito, Salerno, Italien) wurden sämtliche Spielelemente eines Volleyball-spielverlaufs erfasst.

Im Bereich der 1. Volleyball-Bundesliga wurde – durch den Deutschen Volleyball Verband vorgeschrieben – jedes Spiel mit Hilfe dieses Scouting-Software-Systems, das als ‚Golden Standard’ im Bereich der Volleyballspielanalysen gilt^[5], ausgewertet, sodass die Validität als inhaltlich gewährleistet gelten dürfte.

Die Spielbeobachtungen wurden durch ausgebildete Scouts durchgeführt, sodass von einer guten Untersucherunabhängigkeit (Objektivität) und Reproduzierbarkeit (Reliabilität) der Datenerhebung ausgegangen werden dürfte.

3.3.1 Aufbau des Scouting-Instruments Data Volley

Bei dem Messinstrument für die Datenerhebung handelt es sich um das statistische Programm Data Volley der italienischen Software-Firma Data Project Emilio Spirito. Die Firma Data Project ist im computergestützten Analyseverfahren Marktführer im Volley-ball. Der große Vorteil für diese Untersuchung liegt darin, dass jeder Verein der 1. Volleyball-Bundesliga mit diesem Programm arbeiten muss, indem ein Scout gestellt wird, der die Matchreports für die Trainer, die Deutsche Volleyball Liga (DVL), sowie für die Öffentlichkeitsarbeiten zur Verfügung stellt. In Scouting-Workshops werden Richt-werte angegeben, wie die einzelnen Elemente zu bewerten sind. In Form von Codes werden die Parameter in das Programm eingegeben, die anschließend automatisch gene-riert werden und Daten wie Punkteverteilungen, separate Spieleranalysen oder auch Richtungen von Schlägen (uvm.) hervorbringen. Der in das Programm eingegebene Code a4S15.12+ 5P1#9 wird bspw. so gelesen: die gegnerische Nr. 4 schlägt von der Position 1 in Richtung Position 5 auf (S), die Nr. 12 der Heimmannschaft nimmt gut (+) an. Die Nr. 5 der Heimmannschaft spielt einen Aufsteiger (P1) in Richtung der Position 9 und macht den Punkt (#). Mit Hilfe dieser Codes können sämtliche Spielaktionen erfasst und bewertet werden. Wie die jeweiligen Aktionen zu bewerten sind, hat die DVL exakt definiert, um ein gleiches Arbeiten der verschiedenen Scouts gewährleisten zu können.

Insgesamt können sechs Elemente in Data Volley eingegeben werden. Es handelt sich hierbei um den Aufschlag [(S)erve], die Annahme [(R)eception], den Angriff [(A)ttack], den Block [(B)lock], das Zuspiel [s(E)t] und die Abwehr [(D)ig]^[6]. Nicht nur die Volleyballelemente können erfasst werden, sondern auch die Arten der Techniken bzw. der Schläge. Hier wird weiter unterschieden zwischen hohen [(H)igh], schnellen [(Q)uick] und flatternden Bällen aus dem Stand [(T)ense] oder im Sprung [Ju(M)p]. Diese Einzelcodes geben eine erste Orientierung in der Dateneingabe. Um möglichst viele Daten während eines Live-Scoutings zu erfassen, bietet das Programm die Möglichkeit, mit Kodierungen zu arbeiten, die mannschaftsintern individuell programmiert werden, aber zum gleichen Ergebnis führen und in den veröffentlichten Matchreports nicht sichtbar sind. Eine letzte Möglichkeit der Dateneingabe, die für diese Masterarbeit von großer Bedeutung ist, ist die Bewertung der einzelnen Spielelemente. Die sechs Bewertungs-stufen von Data Volley werden durch die Symbole # , / , + , ! , - und = für die jeweiligen Elemente definiert und werden wie folgt bezeichnet^[7] :

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tab. 1: Bewertungsstufen der Deutschen Volleyball Bundesliga für die Dateneingabe in Data Volley

Mit Hilfe der aufgeführten Codes der drei Kategorien werden die Volleyballspiele live oder per Video gescoutet. Die eingegebenen Kombinationen werden während eines Spiels aber auch danach zur Taktikbestätigung oder -änderung ausgewertet und helfen den Trainern auf das aktive Spielgeschehen einzugreifen aber auch ihre Spielerinnen in Form von Gegneranalysen auf kommende Spiele vor- bzw. nachzubereiten.

Während der Saison stellt jeweils der Heimverein einen Scout, der die Werte für die eigene aber auch für die gegnerische Mannschaft – dank der Möglichkeit der Kombinationscodes – statistisch erfasst. Allerdings wird nur der mannschaftsangehörige Scout seinem Team die Informationen bspw. per schnurloser Bench-Connection weiterleiten. Ist auch die Mannschaft, die auswärts spielt, an Informationen interessiert, müssen sie einen eigenen Scout stellen, was bei allen Vereinen der Regelfall ist. Die Aufgabe des Scouts der Heimmannschaft liegt vor allem darin, den sogenannten Matchreport auf die offizielle Homepage der Deutschen Volleyball Liga hochzuladen und ihn somit öffentlich für Medien, Trainer, Spielerinnen oder allgemein Interessierte zugänglich zu machen. Der Matchreport, der als statistische Zusammenfassung des Spiels gesehen werden kann, wird direkt nach dem Spiel zur Verfügung gestellt.

3.3.2 Der Matchreport

Für die kommenden Untersuchungen wurden 123 von den insgesamt 132 Matchreports von der offiziellen Bundesliga-Homepage^[8] verwendet und neun von den gegnerischen Scouts der Heimspiele von Alemannia Aachen^[9]. Die neun anderweitig erworbenen Match-reports sind dadurch begründet, dass der Aachener Scout bisher noch wenig Erfahrung im Umgang mit Data Volley hatte, sodass die Werte zum Teil grob verfälscht waren. Dadurch dass die einzugebenden Werte standardisiert sind (vgl. Kap 3.1), hat es keinen relevanten Einfluss auf die Auswertung der Matchreports, ob der Scout der Heimmannschaft oder der Auswärtsmannschaft die Statistik führt. In diesem Kontext der Objektivitätsbetrachtung spricht man von der Auswertungsobjektivität. Sie bezieht sich „auf die Fehler, die bei der Umsetzung der unmittelbaren Reaktionen der befragten Personen in Zahlwerte auftreten können. […] Auch Fehler bei der Dateneingabe […] beeinträchtigen die Auswertungs-objektivität. […] Um eine möglichst hohe Auswertungsobjektivität zu gewährleisten, ist bei der Auswertung geschlossener Fragen wichtig, eindeutige Vorgaben zur Dateneingabe und -transformation zu haben (Umgang mit fehlenden Werten, mit Kreuzen zwischen Kästchen, Recodierungsanweisungen für Items). Offene Fragen sollten generell vermieden werden. Wenn der Einsatz offener Antwortformate jedoch unvermeidlich ist, sollten eindeutige Klassifikationsanweisungen für die Antworten gegeben sein“ (Rammstedt, B, 2004, S. 3f.). Die eindeutigen Vorgaben zur Dateneingabe bzw. die eindeutigen Klassifi-kationsanweisungen sind beim Umgang mit dem Scouting-Programm Data Volley von der Deutschen Volleyball Liga vorgegeben und sollten streng eingehalten werden. Die Einstufung, ob bspw. eine Annahme gut oder perfekt ausgeführt wurde, obliegt zwar den vorgegebenen Kriterien einer guten bzw. perfekten Annahme, kann aber durch die sehr kurze Entscheidungsspanne der Scouts während eines laufenden Matches gelegentlich voneinander abweichen. Vergleicht man die Statistiken der Scouts eines zufällig ausgewählten Spiels sind die Unterschiede der Werte minimal und können deshalb als objektiv bewertet werden.

[...]

^[1] Der Scout wird zur Spielbeobachtung und für Taktikanalysen von den jeweiligen Teams eingesetzt und unterstützt die Arbeit der Trainer und der Medien mit ihren erhobenen Daten und Analysen.

^[2] Scheidereitt (1965, S. 427) und Sevciuc (1991, S.111 f.) errechneten in Spielen auf internationalem Spitzenniveau Werte der erfolgreichen Angriffe von 60 bzw. 65%.

^[3] Auch Herzog (1985, S.17) und Christmann (1987, S. 166) haben diese These mit ihren Untersuchungen unterstützt.

^[4] Nach Fiedler (1975, S. 228 ff.) versteht man unter dem K(omplex)1-Spiel die erste Handlungsfolge nach gegnerischem Aufschlag und unter dem K(omplex)2-Spiel den Gegenangriff nach Feldabwehraktionen.

^[5] vgl. Data Project (2011): URL: www.dataproject.com/VolleyBall/Chi.Siamo.aspx.

^[6] Die in Klammern gesetzten Großbuchstaben spiegeln den jeweiligen Code für das Programm wieder.

^[7] nach: DVL Deutsche Volleyball-Liga GmbH (2013) URL: http://www.volleyball-bundesliga.de/ cms/home/1blf/1blf_scoresstats/1blf_statserlauterungen/1blf_spielerrankingerlauterungen.xhtml.

^[8] vgl. DVL Deutsche Volleyball-Liga GmbH (2013) URL:  http://volleyballbundesliga.de/htmlsite/index.php? menuid=524&topmenu=394&keepmenu=inactive.

^[9] Hierbei handelt es sich um die Heimspiele von Alemannia Aachen gegen VCO Berlin, VfB Suhl, Rote Raben Vilsbiburg, USC Münster, Schweriner SC, SC Potsdam, VC Wiesbaden, Dresdner SC und Köpenicker SC. Die Spiele gegen VT Aurubis Hamburg und Allianz MTV Stuttgart wurden direkt von den Auswärtsscout auf die DVL-Homepage hochgeladen.