投籃命中率只差 0.1%，Kevin Durant 真實命中率 TS% 為什麼比 Şengün 高 7.2 個百分點？
- 真實命中率（True Shooting Percentage，TS%）把兩分球、三分球、罰球的得分效率合併成同一個數字，公式是 得分 ÷ (2 × (投籃出手數 + 0.44 × 罰球出手數))。它衡量的是每一次進攻出手機會能換到多少分，而投進幾球只是其中一部分。
- Kevin Durant 2025-26 賽季為火箭出賽 78 場，場均 26.0 分，投籃命中率 52.0%，真實命中率 64.1%，兩個數字差了 12.1 個百分點。
- 同一支球隊、同一個賽季，Alperen Şengün 的投籃命中率 51.9%，跟 Durant 幾乎一模一樣，真實命中率卻只有 56.9%。兩人 FG% 只差 0.1 個百分點，TS% 差了 7.2 個百分點。
- 落差主要來自罰球線與三分線。Durant 場均 6.0 次罰球出手命中 87.4%、5.8 次三分出手命中 41.3%；Şengün 場均 5.2 次罰球只命中 69.1%，三分出手 1.8 次、命中 30.5%。
- TS% 榜首不會告訴你誰是最好的得分手。2025-26 賽季 TS% 全聯盟最高的五個人是 Jalen Duren（68.8%）、Deandre Ayton（67.6%）、Neemias Queta（67.4%）、Nikola Jokić（67.0%）、Jarrett Allen（66.9%），清一色是中鋒。
- 把門檻拉到場均 20 分以上，Durant 的 64.1% 排第 7，跟 Austin Reaves 並列。這個排名比單看 TS% 榜有意義得多，也說明 TS% 必須跟出手量一起讀。
TS% 想回答的問題跟 FG% 不一樣
投籃命中率（FG%）回答的是「出手的球有幾成進了」。這個問題本身沒有錯，但它把三種價值完全不同的得分方式壓成同一件事：一顆三分球算一次出手、得三分；一顆兩分球也算一次出手、得兩分；而走上罰球線這件事，FG% 完全不計。
真實命中率換一個問法：這名球員每消耗掉球隊一次出手機會，平均能換回多少分？它把三分球多出來的那一分算進去，也把罰球換來的分數算進去，得到一個可以跨投射型態直接比較的效率值。
分母裡的 2 × 是為了把單位換算成「相當於兩分球的出手」，這樣算出來的數字才會落在跟 FG% 差不多的區間，看起來像一個百分比。真正需要解釋的是 0.44 這個係數。
0.44 是怎麼來的
一次罰球出手不等於一次進攻回合的結束。常見的幾種情況會得到不同的答案：
- 一般的兩次罰球：兩次罰球結束一個回合，每一次罰球出手等於 0.5 個回合。
- 打進加罰（and-one）：這個回合已經被投籃出手記錄過了，多出來的那一次罰球出手不額外消耗回合，等於 0。
- 三分犯規的三次罰球：三次罰球結束一個回合，每一次約等於 0.333 個回合。
- 技術犯規罰球：不屬於任何一方的正常進攻回合，等於 0。
把整個聯盟這幾種情境的實際發生比例混在一起加權平均，長期落在 0.44 附近，這個數字就被沿用成標準係數。這是一個從聯盟長期資料歸納出來的經驗估計值。單場、單週的小樣本用 0.44 會有誤差，但拉到一整季就相當穩定，這也是為什麼 TS% 適合用來看賽季表現，不適合拿來評論單場比賽。
把 Durant 的數字代進去
2025-26 賽季 Durant 場均 26.0 分、投籃出手 17.6 次、罰球出手 6.0 次。代入公式：
官方公布的數字是 64.1%，用場均值手算會得到 64.2%，這 0.1 個百分點的差距來自場均數據本身已經四捨五入過。用整季總量計算才會完全對得上，但手算的版本已經足夠讓人看懂這個數字從哪裡長出來。
同樣 52% 的命中率，效率可以差 7 個百分點
要看出 FG% 漏掉了什麼，最乾淨的方式是找兩個 FG% 幾乎一樣的球員擺在一起。2025-26 賽季的火箭剛好提供了一組：Durant 的 FG% 是 52.0%，Şengün 是 51.9%。
| 項目 | Kevin Durant | Alperen Şengün |
|---|---|---|
| 出賽場次 | 78 | 72 |
| 場均得分 | 26.0 | 20.4 |
| 投籃命中率 FG% | 52.0% | 51.9% |
| 三分命中率 3P% | 41.3% | 30.5% |
| 罰球命中率 FT% | 87.4% | 69.1% |
| 場均投籃出手 FGA | 17.6 | 15.6 |
| 場均三分出手 3PA | 5.8 | 1.8 |
| 場均罰球出手 FTA | 6.0 | 5.2 |
| 真實命中率 TS% | 64.1% | 56.9% |
兩人的 FG% 差距是 0.1 個百分點，TS% 差距是 7.2 個百分點。如果只看命中率這一欄，會得到「這兩人投籃效率相當」的結論，而這個結論在得分效率上是錯的。
換算成比較直觀的說法：把兩人的 TS% 各自乘以他們消耗的出手機會，Durant 每一百次出手機會大約換回 128 分，Şengün 大約 114 分。一場比賽下來，這個差距會累積成好幾分的球隊得分差異。
落差長在罰球線和三分線上
把上面那張表的中間幾列單獨拉出來看，7.2 個百分點的來源就很清楚了。
三分線是第一個來源。Durant 場均出手 5.8 顆三分、命中 41.3%，這 5.8 次出手裡每進一顆就額外多拿一分，而 FG% 完全不認得這多出來的一分。Şengün 場均只出手 1.8 顆三分、命中 30.5%，這個項目對他的效率幾乎沒有加分，出手量少、命中率也低於聯盟平均水準。
罰球線是更大的那一塊。兩人製造罰球的能力其實接近，Durant 場均 6.0 次罰球出手、Şengün 5.2 次，差距不到一次。分水嶺在轉換率：Durant 命中 87.4%，Şengün 只有 69.1%，相差 18.3 個百分點。Şengün 每場走上罰球線的次數跟 Durant 差不多，帶走的分數卻少了將近一分。罰球是全場唯一沒有防守者的出手，效率上的浪費在 TS% 裡會被完整記下來，在 FG% 裡則完全隱形。
FG% 只問「投進了嗎」。TS% 多問了兩件事：這一球值幾分，以及你有沒有把免費的那些分帶走。
反過來說，Durant 的 64.1% 也不是靠某一項神射撐起來的。他的三項命中率在各自的類別裡都在水準以上，加上 37 歲的年紀仍然出賽 78 場、場均 36.4 分鐘扛下火箭的主要得分責任，效率沒有隨著負荷下滑。關於他這份合約與火箭薪資結構的關係，可以看我們寫過的 火箭把 Durant 換過來之後的第二土豪線處境。
TS% 榜首通常不是球隊最重要的得分手
看懂公式之後，最容易犯的下一個錯誤是把 TS% 當成得分能力排行榜。看一眼 2025-26 賽季的 TS% 榜首就知道問題在哪。
| 排名 | 球員 | 主要位置 | TS% |
|---|---|---|---|
| 1 | Jalen Duren | 中鋒 | 68.8% |
| 2 | Deandre Ayton | 中鋒 | 67.6% |
| 3 | Neemias Queta | 中鋒 | 67.4% |
| 4 | Nikola Jokić | 中鋒 | 67.0% |
| 5 | Jarrett Allen | 中鋒 | 66.9% |
前五名全部是中鋒，這件事由 TS% 的結構直接導出：一名接球就在籃下完成的長人，出手選擇本來就集中在全場命中率最高的區域，效率值自然被推高。這五個人裡面，只有 Jokić 是所屬球隊的第一進攻發起點，其他四位的出手大多來自隊友創造出來的機會。
Jalen Duren 是很好的例子。他 2025-26 賽季場均 19.5 分、TS% 68.8% 全聯盟最高，這個效率確實是他在自由市場上要價的重要依據（他仍是活塞的受限自由球員，續約談判尚未定案，詳細背景見 我們寫過的活塞續約難題）。但把他的 68.8% 拿來跟一名要自己運球創造出手的後衛比較，比的並不是同一件事。
加上出手量門檻，排名會重新洗牌
把門檻設在場均 20 分以上，這張榜單就變得有參考價值多了。
| 排名 | 球員 | 場均得分 | TS% |
|---|---|---|---|
| 1 | Nikola Jokić | 27.7 | 67.0% |
| 2 | Shai Gilgeous-Alexander | 31.1 | 66.5% |
| 3 | Giannis Antetokounmpo | 27.6 | 65.8% |
| 4 | Jimmy Butler III | 20.0 | 64.6% |
| 5 | Zion Williamson | 21.0 | 64.4% |
| 7 | Kevin Durant | 26.0 | 64.1% |
Durant 的 64.1% 在這張榜上排第 7，跟 Austin Reaves 並列。同一個數字，在全聯盟榜上排不進前二十，在高產量得分手的榜上就是聯盟前段班。這正是 TS% 要跟使用率（USG%）一起讀的原因：效率會隨著球權吃得越多而越難維持，一名場均出手 8 次的球員維持 68% 的 TS%，跟一名場均出手 17.6 次的球員維持 64.1%，難度不在同一個層級。
這張榜也顯示，頂級高產量得分手的 TS% 擠在 64% 到 67% 這個很窄的區間裡。當兩名球員的 TS% 只差一兩個百分點，用它來排高下的解析度已經不夠，這時候要看的是使用率、出手位置分布與所在體系。使用率與效率怎麼搭配著讀，我們在 魔術雙塔的球權分配那篇 做過一次完整示範；至於效率如何隨著球權上升而變化，Zion Williamson 的出賽量與效率 也是常被拿來討論的案例。
用 TS% 判斷球員之前，先確認三件事
TS% 是入門進階數據裡最實用的一個：取得容易、定義清楚、跨投射型態可比較。要把它用對，看到數字之後不要停手，再往下確認三層。
- 先確認出手量：TS% 是一個比率，沒有帶任何量的資訊。一名場均 6 分的球員拿到 65% TS%，跟一名場均 26 分的球員拿到 65%，對球隊的意義差距極大。看效率一定要同時看場均得分或使用率。
- 再確認出手位置的分布：籃下、三分線、中距離的期望值本來就不同。同樣的 TS%，一名主要吃隊友餵球的籃下終結者，跟一名自己運球創造出手的持球者，反映的是完全不同的能力。
- 最後確認樣本大小與情境：0.44 這個係數是長期經驗值，單場或十場的樣本會有明顯誤差。此外例行賽與季後賽的防守強度不同，用例行賽 TS% 去預測季後賽表現，本身就是一個需要另外檢驗的假設。
接下來可以觀察什麼：Durant 的部分，盯他新賽季的罰球出手數與三分出手佔比。他的 64.1% 有很大一塊建立在場均 6.0 次罰球出手上，而製造犯規的能力通常是隨年齡衰退最明顯的一項；如果罰球出手掉到 4 次上下，即使三項命中率都維持住，TS% 也會跟著下滑，那會是比命中率更早出現的老化訊號。Şengün 的部分，盯他的罰球命中率能不能從 69.1% 往上走，他每場已經走上罰球線 5.2 次，這是他最容易補的一塊效率缺口，補起來就是幾乎零成本的效率提升。整體聯盟的部分，值得留意 TS% 榜前段是否持續由中鋒佔據，那反映的是聯盟出手選擇的集體變化，不只是個別球員的表現。
常見問題
真實命中率 TS% 的公式是什麼？
TS% = 得分 ÷ (2 × (投籃出手數 + 0.44 × 罰球出手數))。它把兩分球、三分球、罰球的得分效率合併成一個數字，衡量每消耗一次進攻出手機會平均換回多少分。以 Kevin Durant 2025-26 賽季場均 26.0 分、17.6 次投籃出手、6.0 次罰球出手代入，得到約 64.2%，與官方公布的 64.1% 只差在場均數據的四捨五入。
公式裡的 0.44 是什麼意思？
0.44 是用來估算「一次罰球出手相當於多少個進攻回合」的經驗係數。一般兩次罰球每次算 0.5 個回合，打進加罰的那次罰球算 0，三分犯規的三次罰球每次約 0.333，技術犯規罰球算 0。把聯盟各種情境的實際比例加權平均，長期落在 0.44 附近。它是估計值，小樣本會有誤差，整季計算則相當穩定。
TS% 跟 FG% 差在哪裡？
FG% 只計算投籃出手是否命中，把三分球與兩分球視為同等，也完全不計罰球。TS% 則把三分球多出的一分與罰球得分都算進去。2025-26 賽季 Durant 的 FG% 是 52.0%、TS% 是 64.1%，同隊的 Alperen Şengün FG% 51.9% 幾乎相同，TS% 卻只有 56.9%，差距來自三分效率與罰球命中率。
TS% 多少算好？
參考 2025-26 賽季的實際分布：全聯盟最高是活塞 Jalen Duren 的 68.8%，前五名清一色是中鋒；在場均 20 分以上的高產量得分手裡，第一名是 Nikola Jokić 的 67.0%，第七名 Kevin Durant 是 64.1%。判讀時要注意角色差異，籃下終結型長人的 TS% 天生就比持球創造型球員高，兩者不宜直接比較。
TS% 高就代表這個人是球隊最好的得分手嗎？
不一定。TS% 是比率，不包含出手量的資訊。2025-26 賽季 TS% 前五名裡有四位主要靠隊友創造機會的籃下終結者，他們的效率高，但承擔的進攻責任遠低於球隊的持球核心。判斷得分價值時要把 TS% 跟使用率（USG%）、場均得分一起看。
你看球員效率時，會先看 FG% 還是 TS%？有沒有哪個球員的 TS% 讓你意外？
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