“谁是最佳球星？”这个争论给球迷带来许多乐趣，争不出结论并不打紧，不妨尽付笑谈中。可是，如果美国某城市的职业球队洞识力不足，签了一批次佳球员，败绩频频，不但影响当地的经济，还会打击许多市民的工作情绪[1]。不要说球迷，广告业、餐饮业、夜市业、体育用品业等直接间接有关的生意行业都希望本市可以罗致最佳球员。可是，“拣蟀”权操诸教练和经营者手上，他们若像一般球迷那样凭主观判断高价招聘球星，很可能得不偿失。以往许多球队都是这样经营的，每年都会出现一些成绩较佳的球员，往往都得付出重金招聘，但重金招聘未必都带来期待后果，不单球队亏蚀，市内经济和市民情绪也不振。于是，媒体和球迷开始留意球队遴选球员的方法，球会也主动去研究如何衡量球员，于是出现了种种量化的衡量标准，在篮球运动中，从最初简单粗略的身高体重，到原地弹跳高度和横向移动速度，从得分数到进球率，后又加上助攻和偷球次数等。在棒球运动中，从最初简单粗略的快慢印象，到同场比较的跑垒速度，从击球多远到击球率和全垒打，又加上偷垒成功率等，但这些标准未必充分，跟胜负之间的关系并不紧密，于是各队自行发展物色球员的方法，很多时候还是基于行内已有的经验，个别因素的作用不常可靠。
棒球在美国流行了一百多年后，加州屋克兰队采用了一种称为“赛伯计量学”的棒球记录统计分析，它不同意一般的见解，例如它发现击球率跟得分率的关系并不紧密，不及实际带来得分率来得准确。采纳这种计量学后，屋克兰队以低价拣到好球员，战绩令人刮目相看。赛伯计量学（有人捧为“魔球理论”）跟以前种种计量学的不同在于对“好队员”的定义不同，它的定义来自赛伯的定性分析（例如强调个人和协助得分，而不在关键时刻击中只属花拳绣腿）。不久波士顿红袜队采用了这种计量方法，自从2003年后，六次进入季后赛，三夺冠军。波士顿的体育热潮居高不下（其他当地职业球队也多成功，不少报道认为波士顿的球迷和媒介评论员水平高、球会善于挑选球员），这不可完全视为巧合。大波士顿此后经济持续发展，市民朝气勃勃。
每一名篮球员的入球率、助攻率、助攻/失球比率、封球率、攻方篮板数、守方篮板数、偷球率、犯规数、每场上阵时间、整个赛季出场次数，每天都在报纸和电脑上更新。许多职业球队都专门聘任数据分析专家作为球队策略参考，有些球会高管出身顶级管理学院，找到专家开发统计系统来帮助决定上场阵容和球员去留。雄霸场上多年的米高·佐顿做了班主后，也不再单凭经验，而是依据统计数字做出决策。
以上每一项指标，都是一种定量求知方法（以客观的“得分数”代替主观的“投球准不准？”）。但个别的量化数据不足以辨认一个复杂因素（球员素质）的性质，那便须搜罗所有的适当或至少是主要的指标。要多少个指标才够？需要哪几个指标？不同指标反映出不同的性质组合。下面以球员素质为例。
美国篮联制订出的“球员效率”是：得分数+篮板数+助攻数+偷球数+封球数-［（投篮数-入球数）+（投罚球数-投入罚球数）+失球数）］。(www.xing528.com)
欧洲篮联制订出的“球员表现指标”则是：（得分数+篮板数+助攻数+偷球数+封球数+导致对方犯规数）-（投失数+投失罚球数+失球数+投球被阻数+犯规数）。
两者相近，却不完全相同，美国篮联理解的球员素质，定义中没有导致对方犯规数和投球被阻数，欧洲篮联的定义中没有投篮数，这些区别可以导致美欧球员不同的风格。例如在欧洲，自私的球员可以多投。相同的是，这两套指标内各个指标的比重一样，偷球和封球的机会较少也较难，这两套指标都偏重了攻击，轻视了防守。
还有一些质量是无法量化却举足轻重的，例如品行。一名球员即使在所有指标中都表现超群，但品行可疑，例如：跟队友和教练难以相处，不守合约规定去参加危险运动如赛车和滑雪，偷窃、服用毒品和暴力侵犯妻儿，这些行为都可能导致长期停赛，损害球队。有时一项定性因素，便可否决定量数据的作用。可见指标数目和选择不同、比重不同，定义的性质自然有区别（本书第6和7章有进一步讨论），这便不能奢望单凭一两个定量因素便可定性，何况不少因素尚难定量。即使绝大部分指标都可量化，球员素质的总体判断，仍属定性求知。
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