Ricevere Prima Aiuta Davvero?

Testando il Lancio della Moneta con 5.107 Partite NCAA D1

Traduzione dell’articolo presente su https://substack.com/@alexsimons947623/ nr. 5.

Metto alla prova la teoria di Coach Swing sul ricevere prima con un’intera stagione di dati sulle partite NCAA D1.

ALEX SIMONS — 18 MAR 2026

Ciao a tutti! Voglio iniziare questo post dando un riconoscimento a Coach Swing, il cui eccellente post “The Definitive Case for Receiving First in Volleyball” ha fatto il giro negli ultimi giorni. Se non l’avete ancora letto, andate a leggerlo. È un’ottima analisi dell’argomento matematico per scegliere di ricevere quando vincete il lancio della moneta.

Dopo aver letto il post di Coach Swing, un mio amico mi ha fatto una domanda intrigante: “Potresti dimostrarlo statisticamente con il tuo dataset NCAA DI?” Quindi ho passato la domenica mattina a fare i calcoli.

Spoiler: sì, funziona. Se la vostra squadra riesce a fare side-out ragionevolmente bene, non c’è davvero modo di controbattere Coach Swing.

Cosa Ho Testato

Il post di Coach Swing costruisce l’argomento a partire dai principi fondamentali: modellazione matematica, probabilità geometrica e analisi strutturale di come funzionano realmente i punti nel volleyball. Il suo argomento centrale è che ricevere prima dà un vantaggio strutturale di +1 punto reale perché la vostra squadra ottiene la prima opportunità di side-out. Dato che le squadre fanno side-out al 65-67% ai livelli che lui allena, la squadra che riceve segna il primo punto circa due terzi delle volte, incassa quel punto reale, e la squadra che serve deve poi guadagnare due punti reali in più della squadra che riceve per vincere il set.

Volevo vedere se i dati delle partite del 2025 della stagione NCAA Women’s DI riflettessero questo vantaggio. Specificamente:

Le squadre che ricevono prima vincono il set più spesso delle squadre che servono prima?

Per rispondere a questo, ho fatto passare ogni partita della stagione NCAA Women’s DI 2025 attraverso la mia pipeline di analisi. Per ogni set in ogni partita, ho identificato quale squadra servisse prima (e quindi quale squadra ricevesse prima), poi ho tracciato se avesse vinto o perso quel set. Ho escluso tutte le squadre non-DI che appaiono nel dataset (52 squadre filtrate), lasciandomi con 349 squadre DI su 18.919 set.

I Risultati: Ricevere Prima Vince più Spesso

Ecco cosa mostrano i dati al livello più ampio:

• Tasso di vittoria quando si riceve prima: 50,4%
• Tasso di vittoria quando si serve prima: 49,6%

Su quasi 19.000 set di volleyball NCAA Division I, la squadra che riceve prima vince il set più spesso. Questa è esattamente la direzione che la matematica di Coach Swing predice. E questo piccolo margine è quello che mi sarei aspettato per qualcosa che dà un vantaggio di un punto.

Ora, un vantaggio di 0,8 punti percentuali potrebbe non sembrare molto. Ma tenete presente che questo dataset copre l’intera gamma di talento NCAA DI, dai programmi di punta fino a ogni conference. L’analisi di Coach Swing delle leghe internazionali d’élite (Bundesliga tedesca, PlusLiga polacca, Serie A italiana, Ligue A francese e VNL internazionale) mostra il vantaggio del ricevere-prima salire al 53-54% ai livelli d’élite dove la ricezione è più costante. Il dataset NCAA DI include squadre con ampia variazione nella qualità di ricezione, il che diluisce l’effetto. Il fatto che il vantaggio si manifesti ancora nella direzione corretta in un dataset così ampio è significativo.

Ciò che non troverete in questi dati sono molte prove che servire prima aiuti. Su 349 squadre, 5.107 partite e 18.919 set, la squadra che riceve prima vince più spesso, a meno che il vostro SO% non sia ben sotto la media.

Per quantificare questo, ho calcolato la “Received First %” di ogni squadra (la percentuale dei loro set in cui ricevevano prima) e l’ho correlata con il loro Set Win %. Il risultato:

Correlazione: r = 0,17, R² = 0,03, p = 0,001 (n = 349)

C’è una correlazione positiva statisticamente significativa tra ricevere prima e vincere set. Il valore p di 0,001 ci dice che questa relazione è reale, non rumore casuale. Ma con un R² di solo 0,03, chiaramente non è un grande differenziatore da solo, che è esattamente ciò che ci si aspetterebbe. Il vantaggio strutturale di Coach Swing vale +1 punto reale per set. In una partita decisa in media da 5,9 punti reali, questo è significativo ma non enorme. Sposta le probabilità a vostro favore, ma non sovrasta gli altri fattori che determinano chi vince: capacità terminale, attacco in transizione, e tutte le altre abilità che la vostra squadra porta in campo. Pensatela così: ricevere prima è un piccolo vantaggio gratuito che non vi costa nulla. Perché lasciarlo sul tavolo?

Spunto per allenatori: La prossima volta che vincete il lancio della moneta, scegliete di ricevere (a meno che il vostro SO% non sia ben sotto la media — ne parlo più avanti). I dati su 5.107 partite NCAA DI e 18.919 set confermano ciò che Coach Swing ha esposto matematicamente: ricevere prima è la scelta strategica migliore. La correlazione è statisticamente significativa (p = 0,001), e sebbene la dimensione dell’effetto sia piccola, è un vantaggio gratuito con zero svantaggi.

All’Interno della Stessa Squadra: le Squadre Vincono più Quando Ricevono Prima?

Questo è il test più diretto. Per ciascuna delle 349 squadre, ho confrontato il loro tasso di vittoria nei set in cui ricevevano prima contro i set in cui servivano prima. Se ricevere prima fornisce un vantaggio, le squadre dovrebbero vincere più spesso nei loro set con ricezione prima.

• Tasso di vittoria medio quando si riceve prima: 49,5%
• Tasso di vittoria medio quando si serve prima: 49,1%
• Differenza media: +0,4 punti percentuali a favore del ricevere prima
• Test t appaiato: p = 0,325

La differenza è nella direzione attesa (a favore del ricevere prima), sebbene non sia statisticamente significativa in questo dataset. Questo non sorprende. La matematica di Coach Swing mostra che il vantaggio strutturale si traduce in un tasso di vittoria del ricevere-prima di circa il 53-54% ai livelli d’élite dove i tassi di side-out sono costanti. In tutta la NCAA Women’s DI, con un’enorme variazione nella qualità delle squadre e nei tassi di side-out, l’effetto si riduce. Ma la scoperta chiave qui è chiara: non c’è alcuna prova di un vantaggio del servire-prima. Le squadre non vincono più set quando servono prima.

Spunto per allenatori: Il tasso di vittoria della vostra squadra non migliora quando servite prima. Se qualcosa, è leggermente migliore quando ricevete prima, esattamente come predice la matematica di Coach Swing.

La Qualità del Side-Out Cambia l’Equazione?

La matematica di Coach Swing si basa sull’assunto che le squadre fanno side-out al 65-67% ai livelli competitivi. È lì che il vantaggio strutturale di +1 mostra davvero i suoi effetti: se la squadra che riceve converte il primo side-out due terzi delle volte, la squadra che serve è immediatamente indietro nella corsa ai punti reali. Ma cosa succede alle squadre che non fanno side-out a quel tasso? Il vantaggio del ricevere-prima si mantiene su tutta la gamma di talento NCAA Women’s DI?

Prima, un po’ di contesto su come appaiono realmente i tassi di side-out “competitivi” nel volleyball femminile a livello NCAA DI. Su tutte le 349 squadre nel dataset:

• Side-Out% medio: 57,1%
• Deviazione standard: 4,0%
• Range: dal 43,1% al 70,3%

Importante, solo 9 squadre in tutta la NCAA DI avevano un Side-Out% del 65% o superiore durante la stagione 2025:

Ecco tutto. La soglia “competitiva” di Coach Swing del 65-67% descrive l’assoluta élite del volleyball collegiale femminile negli USA.

Dato che quella soglia coinvolge così poche squadre, ho usato la media e la deviazione standard della NCAA DI per creare quattro fasce che riflettano meglio il panorama completo:

Ora, ecco cosa succede al vantaggio del ricevere-prima in ciascuna fascia:

Qui è dove diventa davvero interessante.

La fascia sopra la media (57-60% SO%) mostra il vantaggio più forte del ricevere-prima a +1,6 punti percentuali, con il 61% delle squadre in questa fascia che vince più spesso quando riceve prima. Queste sono programmi solidi che fanno side-out in modo affidabile ma non sono dominanti. Per queste squadre, quel punto reale strutturale in più è significativo perché sono abbastanza brave da incassarlo più spesso di quanto non lo facciano, ma giocano in partite abbastanza competitive da far spesso la differenza con un punto reale.

La fascia élite (>= 60%) mostra ancora il vantaggio nella direzione giusta (+0,5pp), ma è più piccola di quanto ci si potrebbe aspettare. Una ragione probabile: le squadre élite vincono molto indipendentemente da chi serve prima. Quando vincete il 66% dei vostri set, l’impatto marginale di guadagnare un punto si riduce perché i vostri vantaggi complessivi dominano.

La fascia sotto la media (54-57%) è essenzialmente un lancio di moneta, e nella fascia ben sotto la media (< 54%), il vantaggio in realtà si inverte leggermente verso il servire-prima. Questo si allinea perfettamente con qualcosa che Coach Swing stesso riconosce nel suo post: “se il vostro tasso di side-out è genuinamente sotto il 50%, il lancio della moneta non è il vostro problema.” Quando le squadre non riescono a fare side-out in modo affidabile, il vantaggio strutturale di +1 del ricevere-prima perde efficacia perché non convertono quella prima opportunità di side-out abbastanza costantemente da incassare il punto reale.

Spunto per allenatori: Se la vostra squadra fa side-out alla media NCAA DI del 57% o superiore, i dati supportano la scelta di ricevere prima. Il vantaggio è più forte per le squadre sopra la media nella fascia 57-60%, dove quel punto reale extra fa più spesso la differenza tra vincere e perdere un set. Se la vostra squadra è ben sotto la media nel side-out, Coach Swing ha ragione che avete problemi più grandi del risultato del lancio della moneta.

Cosa Aggiunge questo Studio all’Argomento di Coach Swing

Il post di Coach Swing non aveva davvero bisogno della mia validazione. Il suo argomento matematico si sostiene da solo, ed è rigoroso. Ma è piuttosto bello vedere che i dati e la teoria raccontano la stessa storia. La teoria vi dice cosa dovrebbe succedere. I dati vi dicono cosa è effettivamente successo. Quando entrambi puntano nella stessa direzione, potete essere abbastanza fiduciosi.

Coach Swing fa anche un punto importante sullo slancio (momentum) che credo valga la pena enfatizzare. Cita la ricerca di Mark Schilling pubblicata sulla rivista CHANCE che mostra che i punti successivi nel volleyball non mostrano dipendenza statistica. Una squadra su una serie di 5-0 ha la stessa probabilità di vincere il prossimo scambio di una squadra che ha appena subito un side-out. Quello che gli allenatori sperimentano come “slancio” è in realtà solo varianza in una distribuzione geometrica. I dati nel mio dataset sono completamente coerenti con questo. Se il “momentum” del servire prima fosse reale e significativo, vedremmo le squadre vincere significativamente più set quando servono prima. Non lo vediamo.

Il Lancio della Moneta è già Deciso

Coach Swing chiude il suo post con una frase che mi piace molto: “Il lancio della moneta è già deciso.” Sono completamente d’accordo. La matematica dice di ricevere prima. I dati dicono di ricevere prima. A meno che la vostra squadra non sia ben sotto la media sulla ricezione di battuta, la risposta è semplice: ricevete prima!

Di nuovo, se non avete letto l’intero post di Coach Swing, vi incoraggio davvero ad andare a dargli un’occhiata. Fa un lavoro fantastico nel passare attraverso ogni obiezione e affrontarle una per una.

Come sempre, mi piacerebbe sentire i vostri pensieri. Sentitevi liberi di lasciare commenti, scrivermi a [email protected], o trovarmi su X (@VballAlexSi) e Threads (@coach.alex71).

Ci vediamo in campo.
— Alex

Note Metodologiche

• Dataset: 5.107 file di partita dalla stagione NCAA DI 2025
• Squadre: 349 squadre NCAA DI (52 squadre non-DI escluse)
• Set analizzati: 18.919 osservazioni squadra-set dove una squadra ha ricevuto prima
• Identificazione del servire prima: prima azione dell’abilità “Serve” nei dati play-by-play di ogni set
• Misura di correlazione: r di Pearson, Served First % vs. Set Win %
• Confronto all’interno della squadra: test t appaiato del tasso di vittoria quando si riceve prima contro quando si serve prima
• Strumento: pipeline di dati costruita con R, Claude Code e il package openvolley/datavolley