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運用資料包絡分析法分析MLB野手績效及薪資公平性

為了解決nba all star名單的問題，作者吳思敏 這樣論述：

美國職棒大聯盟是美國四大運動之一，每年製造出的產額跟花費都相當驚人，近年來因為國內有更多好手陸續登上大聯盟舞台，而使得國內眾多人口開始關注大聯盟賽事。然而這個號稱全球最高棒球水準的殿堂也因為世界棒球經典賽的落敗而開始重新檢視選擇球員的依據。再加上「錢球」一書所闡述的奧克蘭運動家隊用低廉的球員就打出好的戰績，頓時讓如何用合理的薪資去簽下能幫助球隊獲勝的球員成為許多大聯盟經營者、學者及球迷之間研究的領域。　　本研究運用資料包絡分析法建立美國職棒大聯盟的薪資公平性模型，資料為美國大聯盟2010年例行賽的各隊野手名單，在這幾年數據派分析大舉影響大聯盟管理階層，本研究也選擇捨棄傳統對於野手的思維，不將

如打擊率、全壘打數、打點放入投入項，而是選擇了適合現今重視的上壘率、長打率及投手總投球數，並將球員薪資做為產出項，建立出球員薪資公平性模型。　　研究結果顯示效率值為一的球員大多為隊上主力及明星球員，在自由市場上也都可取得較高的薪資，而判斷為薪資過低的球員大多有出色的表現，能入選明星賽或是得到個人獎項。此外檢定也顯示具有薪資公平性與球隊總薪資有相關性。