Say hello to: xG-Differenz der Spieler beim FC St. Pauli

Say hello to: xG-Differenz der Spieler beim FC St. Pauli

Länderspielpause – Zeit für Analysen. Ich hatte während meiner Analyse der PlusMinus-Statistik des FC St. Pauli bereits angekündigt, dass die Aussagekraft eines solchen Modells massiv erhöht werden kann, wenn nicht die Tore, sondern die Torchancen als Grundlage genutzt werden. Nun ist das Werk vollbracht, im folgenden Artikel werdet ihr eine PlusMinus-Statistik der FCSP-Spieler anhand der expectedGoals-Werte sehen. Und bei der Betrachtung dieser Analyse gibt es einige Überraschungen.
(Titelbild: Peter Böhmer)

Was soll der Quatsch?

Fußball ist ein Team-Sport. Und eben drum sollte die Bewertung von Spielern auch den Erfolg des gesamten Teams beinhalten. Während Spieler jedoch häufig auf ihre Fehler/Tore reduziert werden, wird dabei meist vergessen, dass es immer noch Mitspieler auf dem Spielfeld gibt, die ebenfalls ihren Beitrag zu den Aktionen leisten, auch wenn sie gerade keine Aktion am Ball haben. Sei es durch einen klugen Laufweg, der Gegenspieler bindet und Räume öffnet oder eine schlechte Raumaufteilung in der Aktion, die erst zu der Großchance des Gegners führte – der Einfluss aller Spieler auf dem Feld auf das Geschehen am Ball ist unterschiedlich, aber definitiv vorhanden.

Metriken, um diesen Beitrag von Spielern über das Spiel zu messen, gibt es wenige bis gar keine. Wie will man das auch messen? Fußball ist viel zu komplex und die Entscheidungs- und Ereignisvielfalt ist unfassbar riesig, sodass ich bisher nur ganz wenige Metriken gesehen habe, die versuchen den Beitrag einzelner Spieler am Gesamt-Erfolg auch anhand ballferner Aktionen zu messen. Die PlusMinus-Statistik (bisher vornehmlich im Eishockey genutzt) ist so eine Metrik, aber es ist eine sehr simple Variante. Der Goalimpact ist da wohl schon etwas aussagekräftiger. Der von mir sehr geschätzte Blog American Soccer Analysis hat letzte Saison die Metrik goals added (g+) vorgestellt, mit der den Ballaktionen auf dem Feld ein Beitrag zu den Towahrscheinlichkeiten beigemessen wird (aber eben nicht die ballfernen Aktionen bewertet). Dieses Loch, diese Blackbox in der Bewertung von Spielern, wenn sie gerade keine Ballaktion vollführen, ist eine der schwierigsten Aufgaben, um die Spielanalyse auf Datenbasis zu einem noch unverzichtbareren Tool der Analyse zu machen. Daher hat zuletzt Statsbomb sein neuestes Tool “Statsbomb 360” vorgestellt, mit dem sie laut eigener Aussage (und in gewohnt selbstsicherer Art und Weise) die ballfernen Aktionen von Spielern besser bewerten können.

Philipp Ziereis scheint ein enorm wichtiger Faktor im Spiel des FC St. Pauli zu sein, aber es gibt kaum Statistiken, die das beweisen.
(c) Peter Böhmer

Was habe ich da nun gemacht?

Kurz gesagt: Ich habe mir die xG-Werte von Wyscout geschnappt und ausgewertet, wie die xG-Werte der Spieler aussehen (und dank geringer Skills im Programmieren auch auswerten lassen). Das bedeutet, dass ich die xG-Werte nicht mehr von kompletten Spielen und auch nicht von einzelnen Spielern genutzt habe, sondern Zeitperioden der Spiele ausgewertet habe. Wenn z.B. Lukas Daschner in der 70.Minute eingewechselt wurde, dann habe ich die xG-Werte des gesamten Teams ab der 70.Minute bis Schlusspfiff zur Auswertung genutzt.
Durch diese Auswertung bekommen alle Spieler individuelle Werte anhand der Torwahrscheinlichkeiten der Torabschlüsse zugeordnet. Unabhängig davon, ob der eigene Mitspieler die Großchance verwertet oder der Gegner ein Kuller-Tor erzielt. Dadurch wird jeder Spieler auf dem Feld als Teil des Ganzen betrachtet. Aber dies ist bei einem Team-Sport ja durchaus sinnvoll. Das kann natürlich zu Verzerrungen führen. Denn wenn ein Spieler wirklich wenig Anteil am eigenen Angriffsspiel hat oder allgemein eine nicht so richtig gute Performance auf dem Platz zeigt, seine Mitspieler aber viele Chancen produzieren und wenig zulassen, wird der Spieler in gewisser Art und Weise besser bewertet als er sollte. Da die Aktionen im Fußball aber mehr und mehr auf dem Agieren als Team basieren (nicht wie z.B. in den Siebzigern, als jemand wie Gerd Müller auf die Abwehrarbeit keinerlei Einfluss nahm), ist der Wert alles andere als aus der Luft gegriffen. Vielmehr ist ein solcher Wert eben der Versuch die Leistungen von Spielern auch abseits des Balles zu bewerten. Und da sind die gewichteten Torchancen eben viel aussagekräftiger als die erzielten und gefangenen Tore.

Ebenfalls basierend auf den expected Goals ist der in den Daten angeführte Wert der expected Points. Hierzu habe ich die xG-Werte der einzelnen Spiele genutzt und sie anhand des xP-Modells vom Arsenal-Fan-Blog the short fuse in expected Points umgerechnet.
Vereinfacht ausgedrückt, gibt dieser Wert je nach xG-Ergebnis Punkte für die beiden Teams (siehe Grafik im Artikel). Wenn also ein Team bspw. mit 1,8xG zu 0,2xG aus dem Spiel geht, hat es mehr als 1,5xG Vorsprung und damit den Maximalwert von 2,7 “expected Points”. Für das unterlegene Team gibt es dann nur 0,1xP. Ist der xG Unterschied geringer, nähern sich die xP bei beiden Teams in Stufen an, ist der Unterschied zwischen 0 und 0,5 geht man bspw. von einem Unentschieden aus und gibt beiden Teams 0,7xP. Kann man so machen oder anders, ich habe dieses Modell jetzt in Ermangelung eines besseren für meine Berechnungen aber erst mal übernommen.
Allerdings sind die Werte hier immer auf das gesamte Spiel bezogen, egal ob ein Spieler die volle Spielzeit auf dem Platz stand oder nur wenige Minuten spielte. Das führt ebenfalls zu Verzerrungen, aber um ein xP-Modell anhand der Spielzeit der Spieler auf dem Platz zu entwerfen, hätte ich mir erstmal etwas Gedanken zum xP-Modell an sich machen müssen (und das war es ehrlich gesagt nicht wert). Das hier genutzte ist, zugegeben, etwas simpel. Doch trotz der Simplizität des Modells und der Nutzung der Werte für das gesamte Spiel, bin ich der Meinung, dass da trotzdem noch einige Aussagekraft in den Werten drinsteckt.

Butter bei die Fische: Her mit den Werten!

Genug gesabbelt, hier sind die Ergebnisse meiner Auswertung:
Schauen wir uns zuerst einmal an, wie viele Punkte die einzelnen Spieler holten, wenn sie mindestens einen Teil des Spiels mitgemacht haben. Einmal nach der “konventionellen” Rechnung in “Punkte pro Spiel” und einmal nach dem expectedPoints-Modell (und dann noch als Vergleich beider Größen).

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Wenig verwunderlich sind es die Spieler, die bei der aktuellen Erfolgsserie zum Stammpersonal zählen, die auch in der Statistik “Punkte pro Spiel” vorne zu finden sind. Da Eric Smith alle seine Spiele gewonnen hat, liegt er in dieser Statistik mit 3 Punkten pro Spiel ganz deutlich vorne (das kommt nicht von ungefähr, wie wir später sehen werden). Dahinter folgen mit Dejan Stojanović, Tore Reginiussen und Omar Marmoush drei weitere Winter-Neuzugänge. Alles soweit erwartbar, auch das Boris Tashchy und Kevin Lankford, beide aktuell nicht beim FCSP aktiv, ganz hinten in dieser Statistik zu finden sind, erscheint auf den ersten Blick stimmig.

Schauen wir uns aber die expected Points der Spieler an, ist die Sache nicht sofort erklärbar, aber umso interessanter. Auch hier ist Eric Smith das Maß der Dinge beim FCSP, allerdings dicht gefolgt von Tore Reginiussen, Jannes Wieckhoff, Philipp Ziereis und James Lawrence. Ist es bei Wieckhoff sicher auch die geringe Spielzeit, die zu einiger Unsicherheit führen könnte (bisher wurde er erst in vier Spielen eingesetzt – gleiches gilt übrigens für Smith), so könnten die Werte für Ziereis und Lawrence schon ein Anzeiger für das Funktionieren einer Viererkette sein (und das sich die Kontinuität auf diesen Positionen auszahlt). Interessant ist hierbei vor allem, dass Ziereis und Lawrence höhere Werte aufweisen als drei der fünf Winterneuzugänge (und als Guido Burgstaller, der ja auch irgendwie ein Winter-Neuzugang ist).

Der Vergleich der expected Points mit den real geholten Punkten der Spieler zeigt einige Spieler, die mehr Punkte geholt haben, als anhand der xG-Werte warhscheinlich. Da ist natürlich Eric Smith vorne dabei. Mit ihm auf dem Platz hat der FC St. Pauli alle vier Spiele gewonnen, wenngleich es immer nur mit einem Tor Unterschied und teils durchaus knapp war (gegen Darmstadt und Heidenheim zum Beispiel).
In Stojanovic und Marmoush haben zwei weitere Neuzugänge die xP-Werte mit der Punkteausbeute übertroffen. Interessant ist, welche Spieler danach kommen: Mit Afeez Aremu, Leon Flach, Adam Dźwigała und Tore Reginiussen folgen vier eher defensiv orientierte Spieler, die vornehmlich eingewechselt wurden (Leon Flach stand sogar kein einziges Mal in der Startelf), wenn es, vereinfacht ausgedrückt, ziemlich lichterloh brannte in der FCSP-Defensive. Und da es lichterloh brannte, ist auch davon auszugehen, dass die xG-Werte des Spiels nicht gerade eine klare Überlegenheit des FCSP ausdrücken. Entsprechend sind die kalkulierten xPoints der Spieler eher niedriger, als die real erzielte Punktzahl.

Auch wenn in dieser Grafik einige interessante Details stecken, so würde ich dem ganzen nicht zuviel Aussagekraft beimessen (vor allem im Vergleich zu den später präsentierten Werten).

PlusMinus-Statistik anhand der Tore

Schon etwas aussagekräftiger ist die PlusMinus-Statistik der Tore und Gegentore pro Spieler. Hierbei wurden nicht ganze Spiele in die Auswertung genommen sondern nur die Zeitabschnitt in denen die Spieler auf dem Platz standen. Diese Statistik habe ich zwar bereits vor einigen Wochen veröffentlicht, aber hier ist sie nun in aktueller Form:

Tore Reginiussen hat kürzlich auf twitter unter dem Hashtag #FragTore einige Fragen beantwortet. Darunter die Frage, ob Timo Schultz wisse, dass er im Sturm eine gute Option für die letzten 10 Minuten sei. Nun, die Tor-Statistik sagt, dass es zumindest kaum schlechter werden kann mit der eigenen Tor-Ausbeute, wenn er in der Innenverteidigung spielt. Tore Reginiussen weist mit einem Wert von 0.6 Toren pro 90 Minuten Spielzeit den schlechtesten aller FCSP-Spieler auf. Das liegt aber nicht zwingend an Tore selbst sondern daran, dass er in seinen sechs Einsätzen zuerst dreimal eingewechselt wurde (Sandhausen, Nürnberg, Darmstadt), um das Ergebnis zu halten und der FCSP in seinen folgenden drei Einsätzen ein einziges Tor erzielte (HSV, KSC, Paderborn). Das erklärt zumindest teilweise die schwache eigene Torausbeute. Ist der Einsatz von Reginiussen nun ein Nachteil für den FCSP? Nein, sicher nicht. Denn mit Tore Reginiussen auf dem Feld hat der FCSP ebenfalls nur 0.6 Gegentore pro 90 Minuten bekommen, welches der niedrigste Wert aller Spieler ist.

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Führend mit beeindruckenden 2.5 Toren pro 90 Minuten ist Eric Smith. Auch wenn bei ihm, wie bereits erwähnt, die Spielzeit gering ist und daher sicher auch der Wert mit einiger Unsicherheit belegt ist, so ist wohl allen auch ohne diese Statistik in seinen vier Auftritten klar geworden, das Smith eine echte Verstärkung ist.
Die Statistik zeigt auch, dass Lukas Daschner offensiv das Team voranbringt (mit knapp 1.6 Toren pro Spiel auf Platz fünf in der internen Rangliste), aber defensiv fast als Gefahr bezeichnet werden muss (2.6 Gegentore pro 90min). Das passt, wenn man es denn richtig plakativ darstellen möchte, sehr gut zur Spielweise von Daschner. Der zeigte nämlich offensiv immer vieles, was richtig gut war (mit einem kombinierten eigenem xG/xA-Wert von knapp 0.5 [=Wahrscheinlichkeit einer Torbeteiligung in jedem zweiten Spiel] liegt er in den Top30 der Liga). Defensiv sind seine Leistungen jedoch ausbaufähig: Nur jedes vierte Duell am Boden und jedes fünfte in der Luft konnte er für sich entscheiden.

Vorne geht toremäßig richtig was, wenn Lukas Daschner auf dem Platz steht. Leider hinten noch viel mehr.
(c) Peter Böhmer

Einmal mehr hervorzuheben ist die Statistik von Philipp Ziereis. Wenn er auf dem Platz stand, hat der FCSP die zweitmeisten Tore und die sechstwenigsten Gegentore erhalten. Das ist für einen Spieler, der in den von mir auch häufig genutzten Statistiken (Zweikampfwerte, Interceptions, Luftduelle, Pässe) alles andere als überragt, bemerkenswert.

xG-Differenz: Hold on to your seat!

Ihr werdet nicht glauben, wer auf Platz 1 steht” wäre wohl der Teaser, den ich nutzen würde, um die xG-Differenz der Spieler zu bewerben, wenn ich auf massiven Clickbait aus wäre. Bin ich zwar nicht, das wäre ziemlich billig, aber hey, ihr werdet nicht glauben, wer auf Platz 1 steht (und zwar mit großem Abstand):

Boris Tashchy weist nahezu unfassbare Werte auf. Mit ihm auf dem Platz hat der FC St. Pauli mit Abstand die größte Torwahrscheinlichkeit (3.1 Tore pro 90 Minuten!). Und auch defensiv scheint es mit Tashchy auf dem Platz besser zu laufen: 1.4 Gegentore pro 90min bedeuten den viertbesten Wert im gesamten Kader. Donnerwetter.
Bevor ihr diese Statistik nun für absoluten Müll haltet, lasst uns mal kurz schauen, wie diese Werte bei Boris Tashchy zustande gekommen sind. Denn bei den Einsätzen bei denen er mehr als nur ein paar Minuten auf die Uhr brachte, war der FC St. Pauli absolut das dominante Team und erspielte sich eine Vielzahl an Chancen. Da wäre zum Beispiel das Hinspiel in Sandhausen (mit Tashchy auf dem Platz xG: 2.4-0,2) oder der Auftritt in Darmstadt (xG bei 1.7-0.9 in seinen 32 Minuten). Auch als der FCSP besonders erfolglos war, gab es mit Tashchy auf dem Platz eine positive xG-Bilanz (zuhause gegen Osnabrück xG bei 0.9-0.01, bei seinem Startelfeinsatz gegen Aue 1.5-0.6). Die xG-Werte sind also sehr positiv. Das Problem für Tashchy aber: Die Ergebnisse waren es nicht. In den neun Spielen in denen er eingesetzt wurde, gab es lediglich drei Punkte für den FCSP. Warum das so ist, schauen wir uns gleich an.

Vorher feiere ich (vermutlich nicht zum letzten Mal) Eric Smith. Der ist nämlich auf Platz zwei im internen Ranking bei den eigenen xG-Werten. Kombiniert man diese Werte mit den gegnerischen xG-Werten, so ist Eric Smith in der xG-Bilanz der zweitbeste Spieler des FCSP (hinter Tashchy, was ja sicher einigen als diskutabel erscheint).
Neben Tashchy und Smith ist Finn Ole Becker als drittbester Spieler in dieser Statistik zu finden. Besonders der offensive xG-Wert ist da hervorzuheben. Denn es passiert nicht selten, dass Becker aufgrund der anderen Spieler der Offensive des FCSP etwas hinters Rampenlicht zurückfällt. Das hat er nicht verdient (auch wenn ich hoffe, dass andere Klubs ihn ebenfalls nicht auf dem Radar haben). Denn obgleich andere Spieler im Team weit höhere individuelle xG- und xA-Werte haben, so ist Finn Ole Becker für das Offensiv-Spiel des FC St. Pauli aus meiner Sicht ein enorm wichtiger Faktor. Das haben dann auch zuletzt die beiden Spiele ohne seine Beteiligung (KSC und Paderborn) gezeigt, als der FCSP weit weniger in der Offensive produzierte. Und auch die xG-Differenz zeigt es ganz deutlich.

Ebenso wie bei der Tor-Differenz der Spieler, zeigt sich auch in der xG-Bilanz, dass Tore Reginiussen der Defensive des FC St. Pauli enorm weiterhilft. Mit einem Wert von 1.18 Gegentoren pro Spiel hat er den niedrigsten Wert vor Lawrence, Marmoush, Stojanovic und Smith vorzuweisen. Dieser enorm starke Wert gleicht dann in der Bewertung jedoch nicht ganz den niedrigen eigenen xG-Wert aus – die xG-Bilanz von Reginiussen ist leicht negativ. Sehr viel deutlicher im Minus sind die Werte von Leon Flach (der sehr wenig Spielzeit hatte), Adam Dźwigała, Afeez Aremu und Marvin Knoll.

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Meister aller Klassen – Eric Smith
(c) Peter Böhmer

Nun kann man dieser Statistik natürlich nicht alleinig die maximales Aussagekraft beimessen, da man immer hinterfragen muss, wie die Werte zustande kommen – aber sie hilft sicher, um die Leistung der Spieler auch abseits des Balles zu bewerten. Wenn man sie aber mal als Indikator nimmt, so sollte man sie auch ins Verhältnis zur Bilanz des Teams setzen.
Der FCSP hat eine knapp positive xG-Bilanz von 0.02 (1.65 – 1.63 pro Spiel). Alle Spieler, die eine noch positivere Bilanz aufweisen, wären damit automatisch eine Verstärkung für das Team, alle mit negativer Bilanz nicht. Schaut mal in die Grafik. Ich denke, dass das mit Ausnahmen ziemlich gut hinkommt.

Boris – Wie zur Hölle ist das möglich?!

Nochmal zurück zum Spitzenreiter: Wie das sein kann, dass Borys Tashchy so gute Werte aufweist und trotzdem inzwischen beim FCSP verabschiedet wurde? Schaut euch mal den Vergleich der real erzielten Tore mit den xG-Werten der Spieler an:

Zwar weist der FC St. Pauli mit Boris Tashchy auf dem Platz einen eigenen xG-Wert von 3.1 auf, aber dies steht im krassen Gegenteil zu dem, was dabei letztlich an Zählbarem rausgekommen ist: Mit Tashchy auf dem Platz hat der FCSP knapp 1.2 Tore pro 90 Minuten erzielt. Ein Unterschied von 1.9 Toren zu den xG-Werten. Das ist immens.
Nun gibt es mehrere Möglichkeiten diesen Unterschied zu erklären: Eine wäre, das ganze als Pech zu titulieren. Zu sagen, dass sich der Wert über einen längeren Zeitraum noch angepasst hätte. Ich denke, dass dem so ist. Mit mehr Spielzeit hätte sich höchstwahrscheinlich der xG-Wert herunter- und die Anzahl der Tore heraufbewegt. Trotzdem sehe ich auch noch einen weiteren Faktor: 33 Spiele oder besser gesagt 671 Minuten hat Tashchy im Trikot des FCSP die Möglichkeit gehabt auf Torejagd zu gehen. Gelungen ist ihm kein einziges. xG-Wert hin oder her, das ist für einen Stürmer viel zu wenig. Die Gründe für die schwache Ausbeute sind schwer auszumachen. Denn an Chancen hat es nicht gemangelt. Und in Testspielen und auch bei der U23 hat er getroffen. Ist es also Pech und bloßer Zufall? Ich kann es nicht nachweisen, aber würde mal behaupten, dass bei Boris Tashchy ein gewaltiger Knoten vorhanden ist, der gelöst werden muss. Das passt auch zu dem, was zum Beispiel Timo Schultz betont hat: Im Training hat Tashchy meist einen richtig guten Eindruck gemacht. Übrigens: In Südkorea bei den Pohang Steelers hat er in drei Einsätzen (148 Minuten) bisher auch nicht getroffen (und erst einen Punkt geholt). Die xG-Bilanz des Teams mit ihm auf dem Platz: 2.4 – 0.8. Was für ein Pech?

Einfach nur Pech oder fehlende Qualität? Wenn Boris Tashchy beim FCSP auf dem Platz stand, dann knallten die xG-Werte durch die Decke, die Ergebnisse jedoch überhaupt nicht.
(c) Peter Böhmer

Keine Statistik ist hilfreich, wenn sie von kompetenten Personen nicht richtig angeschaut wird. So ist es auch mit den xG-Werten der einzelnen Spieler. Denn teilweise haben die guten/schlechten Werte ihren Grund nicht in guter oder schlechter Leistung sondern sind anderweitig erklärbar. Wenn die Werte im richtigen Kontext betrachtet werden, besitzen sie aber eine hohe Aussagekraft zur Qualität der Spieler. Ich würde sogar so weit gehen und behaupten, es gibt keine aussagekräftiger Statistik für den FC St. Pauli, die die Leistung der Spieler abseits des Balles bewertet (das seht ihr anders? Dann lasst mal rüberwachsen!). Noch interessanter würde es werden, wenn man die Werte einzelner Spieler kombiniert. Welches Innenverteidiger-Duo sorgt für den geringsten gegnerischen xG-Wert? Mit welcher Formation produziert der FCSP den höchsten eigenen xG? Und welche Offensivreihe harmoniert am besten? Ich bin sicher, dass in dieser xG-Statistik noch viel mehr Potenzial steckt.

Die Statistik werde ich selbstverständlich weiterführen und am Saisonende können wir uns mal die Entwicklung der Werte anschauen. Bis dahin werde ich Boris Tashchy weiterhin wünschen, dass der Knoten bei ihm platzt, hoffe, dass Finn Ole Becker nicht in sein letztes Vertragsjahr geht und das Eric Smith nicht mehr nur Leihspieler ist. Man wird sich ja wohl noch was wünschen dürfen.

// Tim

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2 thoughts on “Say hello to: xG-Differenz der Spieler beim FC St. Pauli

  1. Moin Tim,

    was für eine saucoole Statistik! Vielen Dank für die Arbeit, das alles auseinanderzufummeln! Was Boris Tashy angeht, gebe ich Dir vollkommen recht: xGs gleichen sich zwar über die Saison (bis auf bei Aue) normalerweise aus, aber als Stürmer bin ich nun mal auch maßgeblich daran beteiligt, ob der Ball dann auch über die Linie geht. Ich würde ihm wünschen, dass der Knoten bei ihm mal platzt, aber das liegt auch an ihm selbst.

    Neben Deinem Kommentar zu den Spielerpärchen auf dem Platz gibt es vermutlich noch viele andere Themen, die Einfluss haben. So spannend ich die Minuten finde, bleibt man doch, wie von Dir erwähnt, häufiger an den einzelnen Spielen und den Gegnern hängen. Gerade, wenn Spieler wenige Spiele bestritten haben, kann es schon einen Unterschied machen, ob die gegen den SV Sandhausen oder den VfL Bochum waren, ob die Mannschaft zu diesem Zeitpunkt in Führung war oder zurücklag (bei uns in dieser Saison vermutlich eher antikorreliert mit der Leistung). Es macht aber vermutlich wenig Sinn, den Datensatz noch mehr zu zerfleddern, da man dann vermutlich gar nicht mehr sieht.

    Noch eine andere Frage: Siehst Du denn Korrelationen zwischen Deiner +/- xG-Statistik und anderen Leistungsparametern, welche für die Spieler positionsspezifisch sind? Du hast ja ein paar Beispiele im Text, z.B. Daschners Zweikampfwerte. Wenn es gelingen würde, die Daten miteinander in Verbindung zu bringen, wäre das eine tolle Bestätigung und würde vermutlich zu ein paar neuen Erkenntnissen führen. Wenn Daschner jetzt nicht nach jedem Training noch ein paar Schichten Armdrücken, Schieben und Grätschen gegen Reginiussen machen, kann man ihm auch nicht helfen…

    1. Moin Jan,
      danke für deinen Kommentar. Ja, diese Statistik ist so etwas wie der Start in eine Analyse. Ohne Zusatzinformationen bzw. die Einordnung warum ein Spieler diese oder jene Werte hat, ist die Aussagekraft vorhanden, aber begrenzt (das beinhaltet auhc die Frage, gegen wen gespielt wurde).
      Der Blick auf Korrelationen mit anderen Parametern ist der nächste Schritt in der Analyse. Ob ich den aus Zeitrgründen gehen kann, weiß ich noch nicht, aber ja, da sehe ich auch eine Menge Potenzial.

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