Statistik: Pressingintensität
Obwohl es bereits einige interessante Metriken gibt, die das Pressing analysieren (wie zum Beispiel Colin Trainors tolle Arbeit zu PPDA), so fand ich zu einer kleinen und simplen Idee meinerseits noch keinen Artikel. Der Grundgedanke ist: Wie entsteht der Ballbesitzwert für eine Mannschaft?
Grundsätzlich muss einem klar sein, dass die meisten Ballbesitzstatistiken den Anteil der Pässe einer Mannschaft an den Gesamtpässen im Spiel darstellen. Wenn es also in einem Spiel insgesamt 1000 Pässe gab und eine Mannschaft 600 davon spielte, dann hat sie logischerweise 60% Ballbesitz. Manche Ballbesitzstatistiken fokussieren sich nur auf erfolgreiche Pässe, andere auf versuchte Pässe und einige sehr wenige auf gestoppte Zeit in Ballbesitz (meist, wenn Trackingdaten zugänglich sind). Die meisten fokussieren sich jedoch auf erfolgreiche Pässe.
Aber nicht nur das sollte beachtet werden, wenn man sich Ballbesitzstatistiken ansieht. Man stelle sich vor, man hat eine Passgenauigkeit von 10%. Dein Ballbesitz wird weniger sein, weil man dem Gegner mehr Möglichkeiten gibt ihren Anteil an den Pässen im Spiel zu haben. Insofern könnte die Passgenauigkeit natürlich ein Aspekt sein, den man genauer beobachten könnte, oder?
Die Frage ist, wieso es Fehlpässe gibt. Die Antwort ist simpel: Irgendwas verbietet den täglich hochtrainierten Fußballern erfolgreiche Pässe zu spielen. Wie Cruijff einst sagte:
The difference between a good and a bad footballer is the ability of fast execution. If someone has all the time in the world to do something, everybody will seem good.
Pressing ist der Hauptgrund. Wenn man die Entscheidungsmöglichkeiten des Gegners einschränkt, den Raum und die Zeit verknappt, dann wird er zu Fehlern gezwungen. Und Fehlpässe sind im Normalfall Fehler.
Was hat das mit Ballbesitz zu tun?
Die Idee dieser sehr simplen Metrik und diesem kleinen Artikel ist das Kreieren einer kleinen Statistik, die Information grob darüber geben kann, wie intensiv eine Mannschaft presst. Dabei fokussieren wir uns nicht auf eine bestimmte Zone oder sonstiges, weil dies schlichtweg ein taktisches Mittel oder ein besonderes Stilmittel sein kann – wie schon Mats Hummels im Interview über Pressingfallen in der Mitte sagte.
Manche Mannschaften pressen schlichtweg gerne auf dem Flügel, manche hoch und manche tief, andere sind passiv oder haben Roger Schmidt und attackieren alles, was sich bewegt und ansatzweise menschlich aussieht.
Wie kreiert man eine solche Metrik?
Die Grundannahme ist einfach: Eine Mannschaft, die viel Ballbesitz bei geringer Passgenauigkeit aufweist, dürfte nach obiger Logik wohl eine hohe Pressingintensität aufweisen und wiederum den Gegner schnell zur Aufgabe des Balles bringen. Eine Mannschaft wiederum, die eine wenig Ballbesitz bei einer hohen Passgenauigkeit aufweist, dürfte deutlich weniger intensiv im Pressing sein: Anmerkung: Intensiv sagt nicht unbedingt etwas über die Qualität aus.
Man stelle sich zum Beispiel zwei Mannschaften vor, die eine gleiche Passquote aufweisen, die eine Mannschaft allerdings deutlich weniger Ballbesitz hat. Das dürfte vorrangig wegen der Pressingintensität sein. Die Mannschaft mit mehr Ballbesitz bei der gleichen Passquote zwingt den Gegner schlichtweg öfter dazu ihnen den Ball zu geben.
Ohne Pressing keine Balleroberung, zumindest in den meisten Fällen . Natürlich kann eine Mannschaft dennoch weiterhin stabil sein, auch wenn sie nicht allzu intensiv ist. Dafür wären zum Beispiel die Favre’schen Fohlen ein nennenswerter Kandidat.
Allerdings stellte sich für mich die Frage, ob es nicht einen klaren Bias in den Daten gibt. Könnte es nicht sein, dass die Pressingintensität fälschlich von den Schüssen beeinflusst wird? Der Gedanke war, Mannschaften mit vielen schnellen Abschlüssen könnten bei der Analyse unpassend schlecht abschneiden. Hier fand ich allerdings eine Nullkorrelation zwischen dem „Shot Pace“ und der Pressingintensität pro Mannschaft; und konnte mit der eigentlichen Analyse beginnen.
Überstehen die Daten den ersten Blick?
Ich habe hochpressende Mannschaften weiter vorne in meiner Analyse erwartet. Ich ging davon aus, dass Bayer und Bayern diese Saison am besten abschneiden würden. Beide sind pure Intensität in der Arbeit gegen den Ball. Roger Schmidt ist bekannt für seinen Fokus auf diesen Stil – Pressingintensität könnte gar das Schlagwort für seine Teams sein –, während die Bayern das Spiel meistens kontrollieren und in den kleinen Phasen ohne Ball den Gegner extrem attackieren.
In meiner Datenbank von 468 Mannschaften von Anfang 2009/10 bis Ende März dieser Saison fand ich 46 Mannschaften mit einer „Pressingintensität“ (= Ballbesitz / Passgenauigkeit) von über 0.7. Nur sechs Mannschaften lagen bei oder über 0.75. Die Trainer dieser sechs Mannschaften?
Guardiola (Bayern 2014/15, Bayern 2013/14, Barcelona 2010/11), Schmidt (Bayer 2014/15), Rafael Benitez (Liverpool 2009/10) und Luis Enrique (Barcelona 2014/15). Nur Barcelona unter Luis Enrique und Bayern unter Guardiola in dieser Saison lagen aber klar über 0.75. Barcelona erreichte 0.79, die Bayern 0.81 (zumindest bis Ende März).
Interessant ist auch, dass SV- und Hipsterlieblinge Rayo Vallecano unter Paco Jemez bisher in jeder Saison unter Jemez ebenfalls unter 0.70 lagen. Nicht umsonst sind sie also bekannt für ihren extremen Pressingstil, auch wenn er im Vergleich zu vor fast zwei Jahren etwas abgenommen hat; damals verteidigte die Abwehrlinie aber teilweise auch vor der Mittellinie. Ähnliches ist bei Guardiola und Barcelona auch der Fall. Die Saison 2011/12 bewegte sich mit 0.74 ebenfalls nahe der Elite.
Die bestenMannschaften in der Datenbank.
Athletic Club unter Marcelo Bielsa fand sich übrigens bei 0.7 und 0.69 wieder. Olympique Marseille lag in dieser Saison ebenfalls bei 0.69. Insofern scheint diese simple Metrik für die auf Intensität im Pressing fokussierten Trainer durchaus passend.
Natürlich könnte man argumentieren, dass die meisten Mannschaften schlichtweg in diesem Bereich liegen. Das ist allerdings nicht korrekt. Der Durchschnitt in der Datenbank liegt bei 0.6485, die Standardabweichung bei 0.038; das bedeutet, Bayern liegt um die fünf Standardabweichungen über dem Durchschnitt. Der Minimalwert liegt übrigens bei 0.54. Apropos…
Welche Teams befinden sich ganz unten?
Lasst uns einen Blick werfen auf die niedrigste Kategorie, wo wir die Grenzen von 0.54 bis 0.60 ziehen. Welche Trainer und Mannschaften könnten als eher passiv und defensiv durchgehen?
Gleich 65 Mannschaften finden sich in diesem Bereich. Die Pressingliga Deutschland stellt übrigens nur drei Mannschaften in diesem Bereich, zwei davon stiegen ab (nämlich Greuther Fürth und Fortuna Düsseldorf in der Saison 2012/13). Das war durchaus zu erwarten. Nur fünf dieser 65 Mannschaften weisen eine „Total Shot Ratio“ (Anzahl der eigenen Schüsse / Gesamtzahl der Schüsse) über 0.5 auf, keine Mannschaft liegt klar darüber.
Es könnte also sein, dass schwache Mannschaften nicht intensiv pressen können; oder dass Mannschaften, die nicht intensiv verteidigen, schwach sind. Es gab auch nur vier spanische Mannschaften in diesen 65. Gleich dreimal war es eine Mannschaft namens Levante. Eine weitere Saison Levantes liegt mit 0.61 nur knapp außerhalb dieser Kategorie.
Spielverlagerungsleser werden sich eventuell an diese Mannschaft erinnern können. Vor langer Zeit schrieb Tim Rieke einen Artikel über sie. Schon damals waren Strafraumverteidigung und Druck bei Abschlüssen bei Levante auffällig; gepaart mit mangelnder Aktivität davor.
Es ist auch zu erkennen, dass Mannschaften aus jenen Ligen, die wir am schwächsten im Pressing (England) oder am unintensivsten (Italien) einschätzen würden, die Mehrheit dieser Mannschaften in der Kategorie der geringen Intensität abbilden. 58 der 65 Mannschaften sind entweder aus der Serie A oder aus der englischen Premier League.
Die schwächsten Mannschaften in der Datenbank.
Spielen bessere Mannschaften intensiver?
Nachdem sich zeigte, dass schwächere Mannschaften weniger intensiv agieren – Kausalität unklar –, ist natürlich auch interessant, wie sich dies bei stärkeren Mannschaften verhält. Deswegen habe ich die besseren Mannschaften einer kleinen Analyse unterzogen. Die Pressingintensität ließ ich mit den Punkten pro Spiel, der Tordifferenz pro Spiel, dem Torverhältnis (Anzahl der eigenen Tore / Gesamtzahl der Tore) und der Total Shots Ratio korrelieren.
Die Antworten waren vier Mal „Ja“.
- Korrelation mit Punkte pro Spiel: 0.511
- Korrelation mit Tordifferenz pro Spiel: 0.516
- Korrelation mit GoalRatio: 0.519
- Korrelation mit Total Shots Ratio: 0.608
Das sagt natürlich wieder nichts über die Kausalität aus. Vielleicht spielen bessere Mannschaften schlichtweg gegen schwächere Mannschaften, die mehr Fehlpässe im Passspiel aus technischen Gründen machen oder die sich mehr auf Konter fokussieren, wo sie Bälle schneller verlieren. Dennoch ist die Korrelation ziemlich hoch und signifikant.
Ist es die Passgenauigkeit, welche Ballbesitz und Pressingintensität verantwortet?
Eine weitere Frage ist, ob dies nicht einfach mit dem Ballbesitz zusammenhängt. Wenn die Mannschaften dem Gegner einfach den Ballbesitz aufdrängen, könnte dies schlichtweg das Gleiche wie die Pressingintensität sein. Besonders die Passquote wäre interessant zu beobachten. Hier stellte sich jedoch heraus, dass diese Aspekte durchaus getrennt voneinander zu sehen sein müssen.
Zwar korrelieren diese gemeinsam, doch die Korrelation ist interessant geartet. Die Korrelation mit Ballbesitz liegt bei sehr hohen 0.762, die Passgenauigkeit korreliert mit 0.234 wiederum deutlich geringer.
Sagen uns diese Nummern überhaupt etwas?
Eine meiner Hypothesen – und die Grundlage für diese Arbeit – war der Blick darauf, ob man auf zwei unterschiedliche Arten intensiv agieren könnte. Eine Spielweise wäre das Pressing, wo man intensiv agiert und den Ball schnell zurück erobert, um dann vorwiegend Ballbesitzfußball zu spielen. Eine andere Variante wäre der Fokus auf zweite Bälle mit einer „Kick-and-Rush“-Spielweise.
Dafür teilte ich die Teams nach ihrem TSR auf; gut, mittel, schlecht waren die drei gewählten Kategorien. Sie variierten von 0-0.45, 0.45 bis 0.55 und von 0.55 bis 1. Ich ging davon aus, dass schlechtere Mannschaften schlechteren Fußball spielen, wo die Pressingintensität mit der Passgenauigkeit negativ korrelieren würde. Bei besseren Mannschaften würde sie positiv korrelieren.
Um wieder Cruijff zu zitieren: Je geringer die Abstände zwischen den Spielern (für ein Kurzpassspiel), um besser die Balleroberung (im Gegenpressing).
Die Daten ergaben eine Korrelation von -.263 für die „schlechten“ TSR-Mannschaften, -.188 für „mittlere“ TSR-Mannschaften und .297 für „gute“ TSR-Mannschaften. Auch die Korrelation zwischen Ballbesitz und Pressingintensität war in der letzten Gruppe am höchsten (von .811 bis .6).
Die Korrelation zwischen TSR und Pressingintensität variierte ebenfalls zwischen den Gruppen. Sie lag bei .136 bei schwachen Mannschaften, .298 für mittlere Mannschaften und beeindruckende .545 für gute Mannschaften (letzteren zwei statistisch signifikant). Somit scheint es für gute Mannschaften wichtiger zu sein, dass sie eine gute Pressingintensität haben; und tatsächlich scheint die Pressingintensität insgesamt ein Faktor für erfolgreiches Spiel zu sein.
Ligavergleiche
Nicht jede Liga ist gleich bei der Pressingintensität. In Italien scheint es einen geringeren Fokus auf Intensität zu geben, während Deutschland und Spanien mehr intensiv pressende Mannschaften zu besitzen scheinen. Und im Laufe der Jahre kann sich die Pressingintensität auch verändert haben; 2009/10 war Deutschland international deutlich schwächer, England erfolgreicher.
Veränderten sich die Pressingintensität-Zahlen oder blieben sie konstant? Veränderten sie sich im Vergleich zu anderen Ligen (unter der Annahme, Spielerqualität blieb relativ gleich)?
Zuerst blickte ich auf die Baseline; saisonale Veränderungen der Pressingintensität über die Jahre. Was ich nicht erwartete: Die Pressingintensität wurde im Laufe der Jahre geringer. Der Durchschnitt fiel, trotz der starken Saisons von Bayern und Barcelona. Von 0.6664 auf 0.6488 senkte sich der Schnitt, zwei Saisons mit 0.637 befanden sich gar darin. Woran könnte dies liegen?
Eine Erklärung sind technisch bessere Fußballer, die in der Breite besser ausgebildet sind. Eine andere Erklärung ist schlichtweg eine weniger intensive Spielweise. Meine naiv bevorzugte Erklärung ist, dass es weniger Mannschaften gibt, die blindes Kick-and-Rush spielen sowie sich in Ballbesitz besser und mehr bewegen, wodurch sie weniger Bälle verschenken. Einzelne Analysen deuteten auf Letzteres, auch wenn die Daten insgesamt dafür nicht ausreichend sind und eine genauere Analyse vonnöten wäre.
Die Datenbank zeigte auch eine Verbesserung der Passquote von 0.8 auf 0.82 bei den besten Teams; ebenfalls untersuchenswert. Ich versuchte die Korrelation von TSR und Pressingintensität über die Jahre zu analysieren, obgleich die übrig bleibenden Gruppe pro Liga etwas zu gering sind, um wirklich aussagekräftig und stabil Ergebnisse zu bringen. Dennoch zeigte sich die Verbindung von TSR und Pressingintensität über die Jahre mit einem klaren Trend; sie stieg von .529 und .429 von 2009-11 auf .683 und .774 in den letzten zwei Saisons.
Die Ligen waren besonders interessant. Deutschland und Spanien haben den höchsten Schnitt mit 0.66, England liegt mit 0.65 knapp dahinter; Italien wiederum bei 0.6294. Gleichzeitig haben die Italiener auch die höchste Passgenauigkeit, welche den Eindruck einer wenig intensiven und defensiv zurückhaltenden Liga unterstützt.
In Spanien wiederum ist die Korrelation zwischen Pressingintensität und TSR am geringsten (.588), wobei hier berücksichtigt werden muss, dass Mannschaften wie Rayo sich vermutlich dank der Pressingintensität so weit oben halten können, allerdings durch das geringe Budget die Korrelation fälschlich und in diesem Fall sehr stark drücken. Bei England liegt die Korrelation bei .614, Deutschland und Italien sind bei .698 bzw. .682.
Ob Deutschland als Pressingliga gilt, weil man intensiv sein muss, um sich Schüsse zu erspielen? Oder weil Teams, die den Gegner dominieren intensiv sind und das Gesicht der Liga darstellen?
Spanien, Italien und Deutschland haben allerdings eine deutlich höhere Korrelation zwischen Passgenauigkeit und Pressingintensität, was unter Umständen auf mehr Fokus auf lange Bälle und zweite Bälle bei England hinweisen könnte.
Veränderten sich die Ligen über die Jahre?
Das fand ich letztlich am interessantesten. Spanien variierte zwischen .6729 und .651 mit dem Höchstwert in 2009/10 und dem Tiefpunkt in der Vorsaison. Italien fiel von .6466 über 6.15 bis zu .6284. Deutschland lag in 2009/10 bei .6529, erreichte .6716 in der nächsten Saison und blieb bis Roger und Pep bei .65. Jetzt sind es .6707; vermutlich ist dies normale Variation ohne wirkliche Bedeutung für die Gesamtliga.
England zeichnet von sich aber ein deutlich klareres Bild. Ihr Durchschnitt lag in 2009/10 bei .6919, dem höchsten Wert aller Ligen und Saisons. Auch in der nächsten Saison war es mit .6684 noch ziemlich hoch; der fünfthöchste Wert all dieser 24 Saisons. Und jetzt? .6356. Letzte Saison? .6286. Die Saison davor? .6316. Sehr klare und tiefe Werte, auf einer Stufe mit Italien.
Wer weiß aber, was die wirklichen Gründe dafür sind. Zu Beginn schrieb ich, dass die Pressingintensität daran liegt, dass Top-Spieler den Ball verlieren. Aber es könnte eben auch a) andere Gründe oder b) technisch schwächere Spieler geben.
PressingIntensität über die Jahre.
Nach der Analyse all dieser Faktoren Ende März betrachtete ich die nächsten Wochen mit besonderem Interesse.
Bayern, BVB und Bayer als Beispiel für potenzielle Nutzung
Als ich die Daten sammelte, hatte Bayern die höchste Zahl im gesamten Datensatz. Danach spielten sie gegen den BVB, Bayer 04 Leverkusen und Eintracht Frankfurt (in dieser Reihenfolge). Beim Spiel gegen den BVB schrieb ich in der Analyse, dass Guardiola das Pressing anpasste und man tiefer, passiver spielte. Zeigten auch die Daten dies?
Sie gewannen das „Schussduell“ mit 15:7 gegen den BVB. Die Passgenauigkeit lag hierbei bei relativ geringen 78%, der Ballbesitz bei annährend 50%. Das gibt ihnen einen Pressingintensitätswert von 0.64, was einen durchschnittlichen Wert bedeutet. Der BVB kam auf 50/72 und somit einen PI-Wert von 0.695, was man vom BVB so erwarten kann.
Eine Woche später trafen die Bayern auf die Eintracht. Hier waren die Bayern fast zurück in Bestform mit 63/91 und einem PI-Wert von 0.692. Gegen Bayer im Pokal zeigte sich Bayern von der extremsten Sorte: Die 71/81 bedeuteten einen PI-Wert von 0.876, einer absurd hohen Nummer.
Aber es gibt in diesen zwei Spielen mehr Informationen versteckt. Frankfurt legte mit 37/81 einen Wert von nur 0.457 auf und Bayer – ja, Roger Schmidts Bayer – hatte mit 29/58 nur 0.5 PI. Das sind – für beide Mannschaften – extrem geringe Werte. Für alle Teams wären dies extrem geringe Werte, um genau zu sein.
Wie konnte das geschehen? Ganz einfach: Guardiola und Bayern geschahen. Bayern hat einerseits natürlich technisch-taktisch herausragende Spieler, die durch Technik, Positions- und Bewegungsspiel dem gegnerischen Pressing entgehen. Darum senkt sich die Pressingintensität des Gegners, auch wenn sich dies über die Saison ausgleicht.
Der Fokus der Bayern hat auch strategische Gründe. Ohne Ball über längere Zeit kann man Guardiolas gewünschte Positionsstrukturen nicht kreieren (sh. hier), außerdem können sie den Gegner müde laufen lassen, sich selbst in Ballbesitz erholen (Mitgrund für ihren eigenen hohen PI-Wert) und lassen insgesamt schlichtweg weniger Angriffe zu, die insgesamt auch eher simpel sind.
Nun ist die Frage, ob Schmidts Bayer in diesem Spiel wirklich so passiv war? 47 Grätschen, 41 Luftzweikämpfe und 25 Fouls würden bei den bottom-up-Statistiken nicht hinweisen. Sie waren nicht passiv, aber pressten nicht so hoch und intensiv wie möglich, aber hatten dennoch einen großen Erfolg: Sie drückten Bayern nach hinten.
Bayern spielte dies allerdings anders aus als die meisten Schmidt-Gegner. Sie ließen den Ball vor dem eigenen Strafraum laufen und warteten darauf, dass die Leverkusener Raum öffnen würden. Leverkusen konnte und wollte das nicht, erzwang dadurch aber nicht Fehlpässe und die Pressingintensität ging runter, obwohl die Raumkontrolle es nicht tat.
Insofern wäre es interessant, wenn man „Pressingintensität“ und „zugelassene gegnerische Pressingintensität“ auf einer regelmäßigen Basis pro Spiel aufnehmen würde. Damit könnte man die grundsätzliche Effektivität und den Spielstil in Teilaspekten messen. Wenn die gegnerische Pressintensität regelmäßig von deren Durchschnittswert abweicht, dann ist man vermutlich selbst im Stande den Ball unter Druck zu kontrollieren oder Druck zu vermeiden. Wenn der eigene PI-Wert durchgängig sehr hoch ist, spielt man vermutlich schlicht extrem intensiv.
Besonders bei geringer Varianz von Spiel zu Spiel sowie Metriken wie zum Beispiel dieser zu Ballbesitz und Raumkontrolle könnte man vermutlich einige hilfreiche Statistiken erhalten.
61 Kommentare Alle anzeigen
rayclaudio 11. Juli 2016 um 17:22
Ich weiss, ich bin ein Jahr zu spät… aber das muss ich jetzt noch loswerden…
Nehmen wir die Formel mal auseinander:
– Der Ballbesitz BA der Mannschaft A wird mit den erfolgreichen Pässen PE gemessen. PT seien alle erfolgreichen Pässe beider Mannschaften. Dann gilt BA = PE/PT.
– PF seien somit die Fehlpässe von Mannschaft A. Die Passgenauigkeit ist dann gegeben durch das Verhältnis der erfolgreichen Pässe PE gegenüber allen gespielten Pässen der Mannschaft A: Es ist also PG=PE/(PE+PF)
– Die von RM definierte Pressingintensität PI wird damit zu PI=BA/PG = (PE*(PE+PF))/(PT*PE)=(PE+PF)/PT
– Bezeichnet man die erfolgreichen Pässe des Gegners als PEG, dann ergibt sich PI = (PE+PF)/(PE + PEG)
– I.d.R. wird PF 3/4 > 2/3 > ½). Die erfolgreichen Pässe sind aber nicht direkt abhängig vom Pressingverhalten der eigenen Mannschaft. Punkt 2 kann ein Indikator für die PI sein, aber den kann man auch separat messen. Punkt 3 ist wohl total unabhängig vom Pressingverhalten der eigenen Mannschaft und kann als reine „Verunreinigung“ der Aussage bezeichnet werden.
Welche Mannschaften werden also in einem solchen PI-Ranking an der Spitze auftauchen? Erfolgreiche Pässe erhöhen die PI, also ist eine gewisse Passsicherheit und eine sicherheitsorientierte Spielweise gefordert. Dann soll der Gegner möglichst wenige erfolgreiche Pässe zu Stande bringen. Dies bevorzugt Mannschaften, die entweder gegen passunsichere Gegner spielen oder gegen solche, die Pässe mit hohem Risiko spielen ODER es bevorzugt Mannschaften, welche ein gutes Pressing haben. Drittens sind es Mannschaften, welche eher den riskanten Pass spielen und damit Fehlpässe produzieren. Sicherheitsorientiertes Spiel ist also nicht gefragt, wie man mit Punkt 1 vermuten könnte. Also „Passsicherheit bei riskanten Pässen“ würde es eher treffen.
Belohnt wird durch diese Art von Kenngrösse also:
– Passsicherheit
– Dominanz (Gegner ist „passunsicherer“)
– Gutes Stellungsspiel (Gegner spielt auf Konter, wobei diese schief gehen (kleines PEG))
– Pressing
– Vertikalität (hohes PF)
Also eine passsichere Mannschaft mit gutem Pressing, gutem Stellungsspeil und starker Vertikaldynamik. Wow! Eigentlich genau das, was wir sehen wollen! Aber Pressingintensität ALLEINE wird damit sicher nicht gemessen…
Ich würde das Ding eher als „RM-Spielstärkeindex“ bezeichnen :-P.
PS: Wenn man bei der Ballbesitzmessung auch noch die Fehlpässe hinzunimmt, dann wird’s übrigens etwas konfus, da dann im Nenner auch noch die eigenen Fehlpässe und die vom Gegner auftauchen. Das krieg ich dann mit meinem Gehirn nicht mehr geregelt, was das sein soll… Also bitte nur die BA-Werte für einen solchen „Spielstärkeindex“ verwenden, bei denen klar ist, dass sie nur die erfolgreichen Pässe miteinbeziehen…
rayclaudio 11. Juli 2016 um 17:33
Leider hats da nicht den ganzen Text wunschgemäss übernommen :-S. Hier der Anfang des Textes:
Nehmen wir die Formel mal auseinander:
– Der Ballbesitz BA der Mannschaft A wird mit den erfolgreichen Pässen PE gemessen. PT seien alle erfolgreichen Pässe beider Mannschaften. Dann gilt BA = PE/PT.
– PF seien somit die Fehlpässe von Mannschaft A. Die Passgenauigkeit ist dann gegeben durch das Verhältnis der erfolgreichen Pässe PE gegenüber allen gespielten Pässen der Mannschaft A: Es ist also PG=PE/(PE+PF)
– Die von RM definierte Pressingintensität PI wird damit zu PI=BA/PG = (PE*(PE+PF))/(PT*PE)=(PE+PF)/PT
– Bezeichnet man die erfolgreichen Pässe des Gegners als PEG, dann ergibt sich PI = (PE+PF)/(PE + PEG)
– I.d.R. wird PF 3/4 > 2/3 > ½). Die erfolgreichen Pässe sind aber nicht direkt abhängig vom Pressingverhalten der eigenen Mannschaft. Punkt 2 kann ein Indikator für die PI sein, aber den kann man auch separat messen. Punkt 3 ist wohl total unabhängig vom Pressingverhalten der eigenen Mannschaft und kann als reine „Verunreinigung“ der Aussage bezeichnet werden.
rayclaudio 11. Juli 2016 um 17:36
Das Ding hat mühe mit dem Zeichen „kleiner als“ … hier noch ein Versuch der entsprechenden Stelle…
– I.d.R. wird PF kleiner als PEG sein, d.h. es gibt weniger eigene Fehlpässe als erfolgreiche Pässe des Gegners. Dies ist immer dann richtig, wenn der Gegner auf einen eigenen Fehlpass mindestens einen erfolgreichen Pass zu Stande bringt. Das Spiel, wo das nicht so ist, will ich mir nicht anschauen :-P. Damit ist aber automatisch der Nenner grösser als der Zähler.
Damit kann man folgende Schlüsse ziehen:
1. Die Anzahl erfolgreicher Pässe erhöht die PI von RM.
2. Die Anzahl erfolgreichen Pässe des Gegners vermindert die PI von RM.
3. Die Anzahl eigener Fehlpässe erhöhen die PI von RM.
Punkt 1 hängt genau damit zusammen, dass der Nenner i.d.R. grösser ist als der Zähler. Ein „Zuwachs“ von PE hat daher prozentual auf den Zähler die grössere Wirkung, als auf den Nenner (Beispiel: 4/5 > 3/4 > 2/3 > ½). Die erfolgreichen Pässe sind aber nicht direkt abhängig vom Pressingverhalten der eigenen Mannschaft. Punkt 2 kann ein Indikator für die PI sein, aber den kann man auch separat messen. Punkt 3 ist wohl total unabhängig vom Pressingverhalten der eigenen Mannschaft und kann als reine „Verunreinigung“ der Aussage bezeichnet werden.
C 12. Juli 2016 um 21:48
Ich denke, dass du da einer falschen Annahme unterliegst. Der Ballbesitz wird doch aus dem Verhältnis der Pässe einer Mannschaft zu den Pässen beider Mannschaften errechnet – nicht nur die Erfolgreichen. Somit müsste es heißen BA=(PE+PF)/(PE+PF+PEG+PFG) .
rayclaudio 13. Juli 2016 um 10:15
Ich beziehe mich auf den 2. Absatz im Artikel von RM:
„Manche Ballbesitzstatistiken fokussieren sich nur auf erfolgreiche Pässe, andere auf versuchte Pässe und einige sehr wenige auf gestoppte Zeit in Ballbesitz (meist, wenn Trackingdaten zugänglich sind). Die meisten fokussieren sich jedoch auf erfolgreiche Pässe.“
Wenn man alle Pässe nimmt, hast du recht. Nur dann kommen eben das PF und das PFG in den Nenner und eine Interpretation der Kenngrösse PI wird schwierig… siehe mein PS…
C 13. Juli 2016 um 23:04
Ich nehme mal an, du hast Recht, und nehme die Formel PI=(PE+PF)/PT.
Desweiteren gelte PG sei die Gesamtzahl der eigenen Pässe, als PG = PF + PE, und somit PF = PG – PE
Eingesetzt ergibt das: PI = (PE + PG – PE)/PT = PG/PT
Also ist der Pressingindex der Quotient aus allen eigenen Pässen zu allen erfolgreichen Pässen.
Oder noch anders: BA = PE/PT
Dies eingesetzt ergibt das: PI = PE/PT + PF/PT = BA + PF/PT
Was daran so erstaunt, ist, dass eigene Fehlpässe den eigenen Pressingindex steigern würden.
Ebenso kann der Pressingindex nicht kleiner als der Ballbesitzanteil werden.
rayclaudio 18. Juli 2016 um 14:40
Ja, deine erste Schlussfolgerung habe ich oben schon als „Verunreinigung der Aussage“ beschrieben. Die 2. (PI >= BA) ist ebenfalls eine gute Beobachtung und erklärt wohl, warum in RM’s Artikel vielen Ballbesitzmannschaften eine gute PI attestiert wird. (Bei mir war die Variable PG übrigens schon für die Passgenauigkeit besetzt, aber das ist ja jetzt auch egal ;-).)
Für einen „Spielstärkeindex“ würde die Kenngrösse von RM aber wohl trotzdem taugen, da „viele Fehlpässe bei hohem Ballbesitz“ ja nur bei einem Spiel möglich sind, wo die Mannschaft genaue Pässe spielen kann, aber trotzdem was riskiert. Aber natürlich kann die Mannschaft auch viele Querpässe spielen und alle vertikalen gehen schief, das wär dann nicht so toll. Ob die Gewichtung der Grössen in der Formel (alle einfaches Gewicht) sowie die Funktion an sich (Verhältnis und Summe) aber zielführend sind, bleibe dahingestellt… Ein Fehlpass ist jetzt ja mehr „wert“ wie ein erfolgreicher Pass, da das PE auch im Nenner wirkt. Zudem kann man erfolgreiche Pässe des Gegners mit eigenen Fehlpässen „ausgleichen“ (welche dann aber wohl wieder zu erfolgreichen Pässen des Gegners führen…). Das müsste man genauer untersuchen… vielleicht ein „Passgewicht“ mit Packing einführen :-).
Aber das Ziel war ja, die PI zu messen und dafür halte ich die Kenngrösse von RM aus analytischer Sicht nicht für geeignet. In meinen Augen muss das Abbilden von funktionalen Zusammenhängen in Formeln (Modelle) aus Analytik und Kausalität erfolgen. Die Statistik dient dann sozusagen als „proof of concept“…
Handkante 22. Juli 2015 um 23:01
Sehr interessanter Artikel, der mich zum Grübeln gebracht hat. Wäre es nicht auch eine geeignete Möglichkeit, die Abweichung der Passgenauigkeit eines Gegners von seinem Durchschnitt als Maß für die eigene Pressingintensität heranzuziehen?
Wenn also z.B. Köln gegen Bayern spielt und statt seinem Durchschnittswert, sagen wir 78% Passgenauigkeit, nur 72% hätte, dann wäre das ein Indiz für eine Hohe Pressingintensität auf Seiten des FCB.
Nun könnte man noch über alle Gegener mitteln und das Ergebnis mit den Werten anderer Mannschaften vergleichen.
Bayern hätte dann vielleicht einen Wert von -0.05, also die Gegner Bayerns lägen durchschnittlich 5% unter ihrem Schnitt, Leverkusen -0.045, Gladbach eventuell bei -0.01 und Köln bei +0.01.
Versteht ihr wie ich es meine? Und macht das Sinn?
Handkante 22. Juli 2015 um 23:21
Ich habe nochmal drüber nachgedacht. So wie ich es gerade beschrieben habe sind nur Mannschaften vergleichbar, die gegen die gleichen Gegner gespielt haben. Dieses Maß wäre also zum Vergleich von unterschiedlichen Ligen ungeeignet.
Handkante 22. Juli 2015 um 23:59
Noch dazu würde sich der Wert eines Spiels im Laufe der Saison ändern, da sich der Durchschnitt auch ändert.
Also vergesst am Besten was ich geschrieben habe.
HW 23. Juli 2015 um 08:14
So falsch finde ich den Ansatz nicht. Jede Statistik ist mit wenigen Werten problematisch und jedes Team verändert sich über eine Saison. Trotzdem gibt es für sowas Mittel um das best möglich zu berücksichtigen.
ES 22. Juli 2015 um 09:10
Ich verstehe den ganzen Ansatz nicht, bis auf den Anfang: Ich verstehe, dass vermutlich die Pressingintensität hoch ist, wenn der Gegner zu Fehlpässen gezwungen wird. Also ist doch der beste Indikator, die beste Metrik, die Fehlpassquote des Gegners, also 1- Passquote des Gegners, oder? Die kann man doch auch auswerten.
Ich bin gerade intellektuell überfordert bei dem Satz: „Eine Mannschaft, die viel Ballbesitz bei geringer Passgenauigkeit aufweist, dürfte nach obiger Logik wohl eine hohe Pressingintensität aufweisen und wiederum den Gegner schnell zur Aufgabe des Balles bringen. “ Wenn ich geringe Passgenauigkeit habe, dann hat doch der Gegner gut gepresst. Und wenn ich eine hohe Ballbesitzquote habe, dann darf ich also offenbar den Ball in Ruhe zirkulieren, Sagt also was aus über die Pressingintensität des Gegners. Um meine eigene auszuwerten, muss ich die Zahlen des Gegners anschauen. ich verstehe es nicht. Kann das mal bitte jemand für so ganz Dumme langsam an Hand von Beispielen erläutern.
studdi 22. Juli 2015 um 10:27
Wenn man trotz der vielen Fehlpässe die man spielt viel Ballbesitz hat heisst das ja das ich den vielen Ballbesitz nicht aufgrund meines guten Passspiels habe sondern auch weil ich den Ball schnell wieder zurück erobere. Deswegen macht es sinn anhand dieser Formel die Pressingintensität zu messen.
Wenn man sich nur den Ballbesitz alleine anschaut kann dies zu falschen Ergebnissen führen.
Ich nehme jetzt mal Arsenal und Leverkusen als Beispiel: Ich glaube Arsenal hat mehr Ballbesitz als Leverkusen im Schnitt, ergo haben die Gegner von Arsenal auch weniger Ballbesitz als die Gegner von Leverkusen. Das würde nach deiner Schlussfolgerung bedeuten das Arsenal Intensiver Press als Leverkusen da ihre Gegner nicht viel Ballbesitz haben. Allerdings hat Arsenal den hohen Ballbesitz aufgrund Ihres guten Passspiels Leverkusen kommt trotz vieler Fehlpässe auf ihren Ballbesitz sprich aufgrund Ihres Pressings.
ES 22. Juli 2015 um 14:06
Vielen Dank für Deine Mühen, ich bin aber noch nicht überzeugt.
Ich sehe Folgendes ein: Wenn ein Team (Team A) schlecht passt, und trotzdem häufig Ballbesitz hat, dann sagt das zwei Dinge: Erstens, und o.k.: Die (Team A) holen sich den Ball schnell wieder, pressen also wahrscheinlich gut. Aber auch: Die anderen (Team B) pressen wohl auch gut, sonst würden die den Ball nicht so schnell abgeben.
Aber das trifft doch nur zu, wenn die schlecht passen. Wenn die gut passen (oder der Gegner eben schlecht presst), dann können sie doch trotzdem gut pressen (sie kommen nur gar nicht in die Situation, dass der Gegner den Ball hat). Das trifft doch die Formel gar nicht.
Ich bleibe erst einmal dabei, dass die bessere Metrik die Fehlpassquote des jeweiligen Gegners, also 1-Passquote(Gegner) ist. Den Ballbesitz würde ich da gar nicht reinmischen.
Dein Beipiel Arsenal und Leverkusen: Arsenal hat häufig viel Ballbesitz. O.k. Das sagt nur soviel aus, dass sie sich dem gegnerischen Pressing gut entziehen können. Das sagt nichts über ihr eigenes Pressing. Wenn Leverkusen eine hohe Fehlpassquote hat, dann sagt das, dass sie sich dem gegnerischen Pressing schlechter entziehen können (oder Pässe mit höherem Risiko spielen). Wenn sie im Vergleich dazu noch auf akzeptablen Ballbesitz kommen (und ich berechne den Quotient), o.k., dann ist das möglicherweise deshalb, weil der Gegner auf Grund des intensiven Pressings eine hohe Fehlpassquote hat. Aber das finde ich doch viel direkter und geschmeidiger heraus über die Fehlpassquote des Gegners.
studdi 22. Juli 2015 um 15:32
„Aber das trifft doch nur zu, wenn die schlecht passen. Wenn die gut passen (oder der Gegner eben schlecht presst), dann können sie doch trotzdem gut pressen (sie kommen nur gar nicht in die Situation, dass der Gegner den Ball hat). Das trifft doch die Formel gar nicht.“
Doch das scheint die Formel ja auch sehr gut zu treffen sonst wären Bayern und Barcelona ja nicht die besten Mannschaften. Das sind doch beides Mannschaften mit sehr hohem Ballbesitz.
Wenn man nur die Fehlpassquote heranzieht hat man denke ich das Problem das es hierbei auch darauf ankommt wie Risiko reich eine Mannschaft agiert. Eine Mannschaft die viele Risikopässe spielt hat eine höhere Fehlpassquote als eine Mannschaft die nur Sicherheitspässe spielt.
ES 22. Juli 2015 um 16:09
Ich bezweifle nicht, dass die Formel von RM gut trifft. Er hat das ja hinreichend gut analysiert und belegt. Barca, Bayer und Bayern sind gute Beispiele. Ich wunder mich nur ein bisschen, dass sie so gut trifft, denn mir leuchtet es noch immer nicht ganz ein.
Es bleibt meine Frage: Ist die Fehlpassquote des Gegners nicht der bessere Indikator?
Dein Argument bzgl. der Spielweise (Risikopässe vs. Sicherheitspässe) trifft doch genauso für die Formel von RM zu, in der ebenfalls die Passquote eingeht.
studdi 22. Juli 2015 um 16:50
RM setz ja die eigene Passquote und den eigenen Ballbesitz in das Verhältnis. Nicht die Gegnerische Fehlpassquote in sofern ist es bei seiner Formel doch egal ob man Risiko oder Sicherheitspässe spielt, da es rein um diese Ballrückeroberung geht. Er misst quasi wieviel Zeit zwischen Ballverlust und Ballrückgewinn liegt. Je kürzer die Zeit desto Intensiver ist das Pressing der Mannschaft. Je länger ich benötige um den Ball zurückzugewinnen desto weniger Intensiv ist mein Pressing.
ES 22. Juli 2015 um 18:04
Zeitlich wird in jedem Fall gar nichts gemessen. Es geht nur um die Anzahl der Pässe. Das haben wir doch gerade von RM gelernt.
Nehmen wir als Beispiel das Spiel Bayern gegen Frankfurt. PI nach RM von Bayern = 0.69. Also enorm hohe Passquote, sehr hoher Ballbesitz. deshalb sehr respektable, aber nicht atemberaubende PI. Für mich lese ich rein aus den Zahlen aber nichts aus der Pressingintensität der Bayern. Wohl aber über die der Frankfurter. Qffenbar konnten sich die Bayern den Ball nach Belieben zuspielen, weil das Pressing der Frankfurter nicht gegriffen hat, entweder wegen der mangelnden Pressingintensität der Frankfurter oder wegen der hohen Pressingresistenz der Bayern. Ich vermute sehr stark Letzteres.
Was sagt die Passquote der Frankfurter? 81%. Sehr guter Wert. Die Frankfurter durften sich also durchaus den Ball zuspielen, und das Pressing der Bayern war eben nicht so mörderisch. Vermutlich, weil die Bayern den Frankfurtern nach dem entsprechendem Spielstand in den wenigen Phasen, in denen sie nicht ihre 90%-Passzirkulation durchlaufen ließen, Sicherheitspässe erlaubt haben.
Ein anderes Beispiel: Leverkusen gegen Hertha 30. August 2014. Passquote von 47%! Klingt nach einem zu Tode gehetzten Tier.
Man könnte natürlich noch die gegnerische Passquote dividieren durch die durchschnittliche Passquote des Gegners. dann hätte man rausgefiltert, wie schlecht der Gegner passt bzw. wie schlecht seine Pressingresistenz generell ist. Aber über die Saison gleicht sich das auch so aus, wenn jeder gegen jeden spielt.
HW 22. Juli 2015 um 19:13
Mal anders betrachtet. Die Annahme ist ein hoher Ballbesitzanteil und eine geringere Passquote zeugt von viel und gutem (intensivem) Pressing.
Aber: Niemand muss den Ball durch Pressing erobern. Wenn der Gegner einen starken vertikalen Fokus hat, also nach Balleroberungen schnell den Steilpass sucht, dann kann der Ball leicht gewonnen werden. Der hohe Ballbesitzanteil ist dann nicht Folge von Pressing sondern von leichten Fehlpässen des Gegners. Die gegnerische Strategie hat also eine genauso starke Wirkung auf PI wie die eigene und kann damit auch zu Fehlinterpretationen führen.
Goalimpact 23. Juli 2015 um 07:24
Bei einem einzelnem Spiel ist die Metrik Bach der Argumentation nicht eindeutig. Bei der Mittelung über eine Saison wäre es möglicherweise immer noch aussagekräftig.
Donleon 22. Juli 2015 um 09:09
Vorneweg, sehr interessanter Artikel. Ich mag Statistiken und ich interessiere mich sehr für solche Ansätze bekannte Statistiken unter neuen Gesichtspunkten auszuwerten.
Ihr könnt ruhig mehr davon bringen 🙂
Ich sehe jedoch eine große Schwäche in der Aussagekraft dieser Statistik, die Teams durch Inaktivität des Gegners besser aussehen lässt.
Am Beispiel „Die Bayern geschahen“ erklärt: es gibt einfach Teams, die es über sich ergehen lassen, dass Bayern sie dominieren. Um nur ein Beispiel zu nennen, was mir im Gedächtnis hängen geblieben ist: Eintracht Frankfurt. Dort wurden durchaus mal wichtige Spieler geschont, weil man sich gegen Bayern keine Chancen ausrechnet.
In solchen Spielen ist das Ziel für die Trainer des unterlegen Teams den Bus vor dem Tor zu parken und mit möglichst wenigen Verletzten oder gesperrten Spielern wieder nach Hause zu fahren. Die Ballbesitzanteile sind entsprechend gering, die Angriffsversuche werden nicht selten mit nur wenigen Angreifern und oft nur mit langen Bällen ausgespielt.
Folge daraus? Die Bayern können mit geringem Aufwand den Ballbesitz zurück erobern. Die errechnete Statistik suggeriert jedoch eine enorme Pressingintensität der Bayern.
Oder kurz ausgedrückt: Konsequenz aus der Inaktivität eines Teams ist ein hoher Ballbesitz des Gegners und damit eine gestiegene Pressingintensität ebenjener.
Der Ballbesitz ist mir, so wie du rechnest, persönlich zu wichtig, um eine Pressingintensität zu berechnen. Mir fehlt hier besonders das Verhalten ohne Ball, hier insbesondere gelaufene Meter und Anzahl Sprints um nur zwei Beispiele zu nennen.
P.S. Die Bayern gewannen die letzten 4 Bundesligaspiele gegen Eintracht Frankfurt allesamt. Tordifferenz aus den Spielen: 13:0.
rookie 21. Juli 2015 um 23:56
ich weiß es ist off topic, aber wo soll ich es sonst anbringen. Desegen hier, da RM Bayernfan ist, oder war es MR? Naja, könntet ihr bitte was zu Bayern aktuell machen. In den Foren wird das heutige 1-3-2-4 gegen Inter diskutiert (bei Ballbesitz) was genial funktioniert hat und wieso kassiert Bayern überhaupt keine Konter mehr? War heute eine super Absicherung, irgendwie hat Pep da mächtig geschraubt an der Konterabsicherung, bitte erklären!!!
HW 22. Juli 2015 um 08:35
Naja, mal abwarten. Grundsätzlich bleibt die Gefahr sich Konter zu fangen. Das lässt sich alleine aufgrund der Strategie mit der hohen Abwehr kaum verhindern. Zwei Spiele sagen da wenig aus und gegen Inter musste Alonso (?) am Anfang auch wieder ins Laufduell weil man sich eine Unkonzentriertheit erlaubt hat.
Das gehört einfach dazu und die Strategie bringt auch viel Vorteile.
inzaghi1 21. Juli 2015 um 19:26
Hätte mir ja noch eine kurze Erklärung zu Benitez und Liverpool gewünscht. Guardiola, Schmidt und Barca sollte klar sein, aber Benitez? Nur ein Ausreisser? Wie waren die Werte in der Saison davor und danach bei Liverpool? Und wie schlug sich Neapel mit Benitez und Liverpool ohne Benitez in letzten Jahren?
studdi 22. Juli 2015 um 08:45
Ja generell das die Premier League damals so einen hohen Wert hatte und dieser jetzt niedriger ist bzw. so stark gesunken ist.
Ich könnte mir vorstellen das dies weniger an der Qualität des Pressings liegt sondern das damals in der Premier League extrem auf Umschaltspiel und Risiko reiche Pässe gesetzt wurde oder auch noch viel Kick and Rush gespielt wurde. Also resultiert dieser hohe Wert eher aus anderen Gründen und nicht unbedingt aufgrund intensiven Pressings.
Ist aber reine Spekulation von mir kann mich natürlich auch irren.
Don Andres 22. Juli 2015 um 12:26
Es stimmt auf jeden Fall, dass sich der Spielstil der Teams aus der Premier League in den letzten Jahren deutlich verändert hat (im Durchschnitt). Ich hab mir vor einiger Zeit mal eine Wiederholung des CL-Halbfinals Liverpool-Chelsea angeschaut (2006/07, die Paarung gab es ja in verschiedenen Jahren). Ich war überrascht, wie „typisch britisch“ die beiden Mannschaften gespielt haben, aber vor allem Liverpool. Sehr starker Fokus aufs Flügelspiel, viele lange Bälle… in einer Form, die ich so gar nicht erwartet hätte. Und damals war Benitez ja schon Liverpool-Trainer.
Ob damals auch intensiver gepresst wurde, weiß ich nicht. Aber dass die Veränderung des Spielstils jetzt nicht unbedingt zum Erfolg geführt hat, ist klar. Es gibt ja einige Leute in England, die am liebsten die alten Zeiten wiederhaben wollen und das sogenannte „Tiki-Taka“ (ja ja ich weiß, der Begriff…) verachten. Lustigerweise haben diese Leute auch noch Recht, und zwar nicht einmal weil die „klassich britische“ Spielweise der „modernen kontinentalen“ überlegen wäre, sondern weil viele Spieler und Trainer in England die „moderne kontinentale“ Art anscheinend nicht richtig können.
Dann entsteht eben leider zu häufig eine komische 0815-Mischung aus Ballbesitz-und Umschaltspiel (wie in einem anderen Artikel über die PL beschrieben) mit fehlender Kompaktheit. 0815-Spiele. Eigentlich schade, das ganze verschwendete Potenzial.
(Die Begriffe „klassich britisch“ und „modern kontinental“ habe ich zur Vereinfachung verwendet, bitte nicht auf die Goldwaage legen)
JL 21. Juli 2015 um 18:36
Interessanter Ansatz. Wollte jetzt mal selbst für gewisse Teams die PI berechnen, doch beim Stöbern auf WhoScored fällt mir auf dass die Ballbesitz und Passgenauigkeitswerte auf der Seite gar nicht einstimming sind. Bsp. für Real Madrid 11/12:
http://www.whoscored.com/Regions/206/Tournaments/4/Seasons/3004 gibt mir nen Possessionwert von 59,3% bei Passgenauigkeit 85%.
Klicke ich aber auf die Übersicht für alle Teams, also http://www.whoscored.com/Regions/206/Tournaments/4/Seasons/3004/Stages/5577/TeamStatistics/Spain-La-Liga-2011-2012 findet sich Real bei 56,9% und 84,8% wieder.
Auch bei anderen Teams, anderen Ligen und anderen Saisons finden sich Abweichungen dieser Art und irgendwoher müssen die Werte ja kommen. Also was stimmt denn nun? Schätze mal Du könntest diese Frage beantworten da Du/Ihr (schätze ich mal) Einblick auf die originalen Opta-Daten habt.
Subjektiv betrachtet würde ich ja die Werte aus dem ersten Link für richtig(er) halten. Pep’s Barca wird da nämlich immer bei etwa ~70-73% aufgeführt, was mir passender vorkommt als die ~65% aus dem zweiten Link. Würde aber für Teams die nicht die entsprechenden Statistiken anführen bedeuten dass keine hundertprozent richtigen Daten vorhanden wären…
blub 21. Juli 2015 um 18:00
Super Artikel.
Derartige Überlegungen sind die Zukunft der Analyse denke ich. FUßball ist zu komplex um aus Daten alleine Erkenntisse zu ziehen, taktische Kentnisse müssen der treiber der Datenalayse werden und beides muss sich gegenseitig befruchten.
Kleine Kritik noch: Die Grafiken ohne Scale an der seite hätten nicht sein müssen.
kamuka 22. Juli 2015 um 18:49
Ja, die sind echt unglaublich schlecht. Soll Bayern 14/15 ungefähr drei mal so gut gewesen sein wie Bayern 13/14, oder was sagt mir die erste Grafik?
Wenn ich so etwas sehe, gehe ich sofort davon aus angelogen zu werden. Das hat diese Seite mit ihrem ansonst qualitativ hochwertigem Content echt nicht nötig.
Bitte, bitte nachbessern.
datschge 21. Juli 2015 um 16:30
Sehr schöne Ausführung, wobei von einigen mathematischen Schritten sicherlich beim Leser nur die Frage nach dem Warum hängen bleibt. Aber PI ist definitiv ein interessanter Wert. Ich würd mich freuen, wenn es dazu noch mehr konkrete Beispiele gäbe. Z.B. der BVB unter Klopp wurde lange gerne als Vorreiter der aktuellen Pressingwelle angesehen und respektiert, taucht aber in dieser Diskussion kein einziges Mal mit Zahlen auf. Lagen deren Saisons immer knapp unter 0,7 PI, oder woran lags?
Deine Diagramme habe Dank fehlender Y-Achse übrigens einen atemberaubenden Lie Factor von unendlich, René. Das solltest als großer Statistikfan langsam mal besser können. 😉
Lea 21. Juli 2015 um 14:14
Hallo,
ich sehe viele Widersprüche: „Wenn es also in einem Spiel insgesamt 1000 Pässe gab und eine Mannschaft 600 davon spielte, dann hat sie logischerweise 60% Ballbesitz.“
-> Nein, es ist doch möglich, dass 1 Team mehr Pässe als das andere spielt, am Ende des Tages aber weniger Ballbesitz hat.
„Dein Ballbesitz wird weniger sein, wenn man dem Gegner mehr Möglichkeiten gibt ihren Anteil an den Pässen im Spiel zu haben.“
-> Nicht unbedingt, je nach Räumen, ließen sich ja auch mal viele Pässe des Gegners zulassen, obwohl man selbst die dominante Mannschaft mit mehr Ballbesitz stellt.
„Es könnte also sein, dass schwache Mannschaften nicht intensiv pressen können; oder dass Mannschaften, die nicht intensiv verteidigen, schwach sind.“
-> Wo ist da der Widerspruch – das ist in der Tat so.
„Nachdem sich zeigte, dass schwächere Mannschaften weniger intensiv agieren – Kausalität unklar –,“
-> Ja natürlich, was bedeutet denn hier genau intensiv ?
„Ist es die Passgenauigkeit, welche Ballbesitz und Pressingintensität verantwortet?“
-> Warum diese Frage? Passgenauigkeit hat nur etwas mit der Stärke im eigenen Ballbesitz zu tun – Pressingintensitäten (auch die des Gegners) lassen sich daraus nicht ablesen.
„ob man auf zwei unterschiedliche Arten intensiv agieren könnte. Eine Spielweise wäre das Pressing, wo man intensiv agiert und den Ball schnell zurück erobert, um dann vorwiegend Ballbesitzfußball zu spielen. Eine andere Variante wäre der Fokus auf zweite Bälle mit einer „Kick-and-Rush“-Spielweise.“
-> Variante zwei, den Fokus auf zweite Bälle zulegen ist Teil von Variante 1 und hat mit der „Kick-and-Rush-Spielweise“ erstmal nichts zu tun. Hier werden Pressingmittel mit eigenen Ballbesitzsituationen vermischt.
Es tut mir leid, aber da wird zu viel miteinander vermessen, ohne erkennbaren Nutzen zu haben.
RM 21. Juli 2015 um 15:05
„-> Nein, es ist doch möglich, dass 1 Team mehr Pässe als das andere spielt, am Ende des Tages aber weniger Ballbesitz hat.“
Nein, eben nicht, weil Ballbesitz bei fast allen eben so gemessen wird. Ballbesitz ist bei 90% der Datenlieferanten „Passanteil“, was auch die meisten deiner Einsprüche relativiert. Mir wäre es auch anders lieber, aber man muss mit dem arbeiten, was man hat.
“Es könnte also sein, dass schwache Mannschaften nicht intensiv pressen können; oder dass Mannschaften, die nicht intensiv verteidigen, schwach sind.”
Da ist auch kein wirklicher Widerspruch, sondern nur eine unklare Frage der Kausalität.
Lea 21. Juli 2015 um 18:13
„-> Nein, es ist doch möglich, dass 1 Team mehr Pässe als das andere spielt, am Ende des Tages aber weniger Ballbesitz hat.”
„Nein, eben nicht, weil Ballbesitz bei fast allen eben so gemessen wird. Ballbesitz ist bei 90% der Datenlieferanten “Passanteil”, was auch die meisten deiner Einsprüche relativiert. Mir wäre es auch anders lieber, aber man muss mit dem arbeiten, was man hat.“
Das kann ich leider nicht glauben, tut mir leid. Wenn Team A nicht im Ballbesitz ist, ist es automatisch Team B – anders kann ich mir die Messung nicht erklären. Auch wenn Du es gerne herausarbeiten wollen würdest: Pässe, ob erfolgreich oder nicht, können nichts tragfähiges über das BB-Verhältniss oder Pressingverhalten aussagen. Dazu gibt es immer Beispiele bei denen z.B. selbst Barcelona auch mal weniger Ballbesitz hat (und trotzdem mehr erfolgreichere Pässe aufweist).
HW 21. Juli 2015 um 19:46
RM sagt ja nur, dass die Ballbesitzanteile oft (nicht immer) auf den Passstatistiken basieren. Wenn Messi über das halbe Feld dribbelt, dann dauert das aber auch ein paar Sekunden. Es gibt viele Aktionen die nichts mit Passspiel zu tun haben. Daher ist diese Statistik mit Vorsicht zu genießen. Genau das sagt RM am Anfang des Artikels. Obwohl es eben auch andere Methoden gibt die Spielanteile zu ermitteln. Nur wird in den Medien selten klar welche Methode angewendet wurde.
Ich habe genau auf die Intensität vor ein paar Jahren im Rahmen der Passstatistiken der Champions League (Pässe pro Spielanteil) bei Barca unter Guardiola hingewiesen. Barca spielte bezogen auf den Ballbesitzanteil im Schnitt 10% mehr Pässe als der Gegner. Absolut war der Unterschied natürlich noch größer. Aber die Grundlage waren viele kurze schnelle/direkte Pässe; also eine höher Passintensität. Ähnlich es versucht nun RM auf Pressing anzuwenden und viel weiter auszuwerten. Wobei er auf die Ungenauigkeit der Ballbesitzstatistik extra hinweist. Wäre toll, wenn sich alle Analysten wenigstens an ein System halten würden.
Lea 22. Juli 2015 um 09:38
„Es gibt viele Aktionen die nichts mit Passspiel zu tun haben. Daher ist diese Statistik mit Vorsicht zu genießen. Genau das sagt RM am Anfang des Artikels.“
Oh, dass kam mir irgendwie zu kurz. Welche Passage meinst Du? So wie ich auch hier seine Aussagen deute, besteht da für ihn ein zwanghafter Zusammenhang, vieles scheint da für ihn zu korrelieren, obwohl viel zu viele Dinge vermischt werden. Daraus entgleitet mir dann die Sinnhaftigkeit des Rechenmodells.
Barca: hatte das nicht als bindendes Beispiel angeführt, die Beobachtung der Passqualität muss eben nichts mit mehr oder weniger intensiven Pressing (jeweils beider Mannschaften) zu tun haben.
HW 22. Juli 2015 um 12:07
„Manche Ballbesitzstatistiken fokussieren sich nur auf erfolgreiche Pässe, andere auf versuchte Pässe und einige sehr wenige auf gestoppte Zeit in Ballbesitz (meist, wenn Trackingdaten zugänglich sind).“
Zeigt für mich schon, dass es unterschiedliche Ansätze gibt und daher natürlich Diskrepanzen, zumindest von einem Anbieter zum nächsten.
RM geht natürlich von einigen Annahmen aus die man sicher auch bezweifeln kann. Damit steht und fällt diese Kennzahl. Eigentlich wäre es an RM gewesen zunächst die Annahmen zu beweisen. Das ist natürlich schwer, wenn man keine verlässlichen Daten zur Kontrolle hat.
Die ganze Sache steht und fällt alleine weil sowas wie Ballbesitz oder Pressing für die Statistiker nicht einheitlich und nicht genau definiert ist. Wenn man nicht weiß, was Ballbesitz ist, wie soll man dann genau Pressing definieren? Ich meine damit ein statistisch verwertbare Definition wann eine Aktion Pressing ist, wann nicht. usw.
Wenn man ein Spiel sieht kann man sicher sagen: Jetzt fängt Pressing an, jetzt hört es auf. Aber kann man die einzelnen Aktionen zählen? Das ist schon schwer weil man nie genau das Motiv einer Aktion kennt. Will der Spieler den Gegner nur stellen und lenken oder will er den Passweg zustellen oder sucht er den Zweikampf. Solche Aktionen finden auch abseits des Balls statt und bestimmen natürlich die Intensität.
Der hier beschriebene Ansatz ist natürlich extrem vereinfacht und rollt das alles von einer anderen Seite auf. Auf die letzt Kommastelle genau ist das alles glaube ich nicht. Aber welche Statistik im Fußball lässt schon problemlos von einem Spiel aufs nächste schließen?
HW 22. Juli 2015 um 12:25
Es gibt einige Stats zur Prüfung von RMs Kennwert: Fehlpässe im ersten Drittel, Befreiungsschläge usw. Die Genauigkeit und Aussagekraft muss aber auch hier angezweifelt werden.
RM 21. Juli 2015 um 19:54
„Das kann ich leider nicht glauben, tut mir leid.“
Naja, da gibt es nichts zu glauben oder nicht zu glauben. Das ist nicht meine Meinung, sondern so werden die „Ballbesitz“werte einfach berechnet. Pro Spiel werden die Pässe beider Mannschaften gezählt, der Anteil an den Gesamtpässen ist der jeweilige „Ballbesitz“. Das habe ich nicht erfunden (wie auch?), dadurch werden schlichtweg die Ballbesitzwerte auf WhoScored (u.v.m.) kreiert. Die Kritik am Artikel ist eine eine Kritik an den Datenerhebern; wo ich jedoch nicht dazu gehöre. Von mir aus kann man das gerne auch „Passanteile“ statt „Ballbesitz“ nennen. Squawka macht es zum Beispiel über die Ballbesitzzeit – löblich -, ist dabei aber unreliabel.
HW 21. Juli 2015 um 20:12
Die UEFA muss ihre Daten auch anders bekommen, sonst hätte ich vor ein paar Jahren nicht die höhere Passintensität von Barca feststellen können.
Im Zweifelsfall muss man von Ballbesitz auf die Nettospielzeit umschwenken (wahrscheinlich ähnlich ungenau und fragwürdig).
August Bebel 21. Juli 2015 um 21:14
„Passgenauigkeit hat nur etwas mit der Stärke im eigenen Ballbesitz zu tun – Pressingintensitäten (auch die des Gegners) lassen sich daraus nicht ablesen.“ Wenn du nicht was völlig anderes unter Pressingintensität verstehst, ist das doch offensichtlich falsch: ein Drittligist wird normalerweise gegen eine Kreisliga-Mannschaft viel Ballbesitz haben, gegen einen Bundesligisten aber wenig. Das liegt nicht daran, dass der Drittligist sich dafür entscheidet, gegen den Bundesligisten sein Ballbesitzspiel schwächer umzusetzen, sondern am besseren, intensiveren Pressing des Bundesligisten. Wenn man Leverkusens Spielweise und die niedrigen Passquoten der Gegner sieht, wird doch auch der Zusammenhang deutlich.
JSA 21. Juli 2015 um 12:34
Hi SV,
Bei „veränderten sich die Ligen über die Jahre“ habt ihr bei Italien glaube ich aus Versehen einen Punkt in der Mitte der Zahl, die an den Anfang gehört. Jedenfalls ergäbe das für mich mehr Sinn.
Ich hoffe, ich irre mich nicht 😀
Vielen Dank für eure Mühe 🙂 , mich beeindruckt diese Seite immer wieder auf’s Neue…
JSA 21. Juli 2015 um 12:37
Obwohl das dann mit dem Fallen der Zahl nicht so überein stimmen würde… Naja, ihr werdet schon wissen, wie es soll…
sondermann 21. Juli 2015 um 12:19
Gibt es keine Erhebungen zur Anzahl von (kurzen) Sprints im Spiel? MMn wäre das möglicherweise eine gute Proxy-Variable um die Pressingintensität zu messen, da eine pressende Mannschaft immer wieder den Gegner in hohem Tempo anlaufen muss.
Isco 21. Juli 2015 um 15:11
Ich glaub ich hab das einmal vom CL Finale vor 2 Jahren gesehen, aber die Messung ist halt noch ungenauer als von den Gesamtdistanzen und eine eindeutige Interpretation ist da mMn auch schwer möglich, weil es einfach zu viele verschiedene Ursachen für einen kurzen Sprint gibt.
sondermann 21. Juli 2015 um 16:37
Es mag viele Ursachen für einen kurzen Sprint geben, aber der kurze Sprint ist doch vermutlich DAS kennzeichnende Merkmal eines Pressingstils, bei welchem stets mehrere Spieler gleichzeitig den ballführenden Spieler der gegnerischen Mannschaft anlaufen. Insofern sollten Mannschaften die intensives Pressing spielen, sehr viel mehr kurze Sprints aufweisen als Mannschaften, die eher passiv agieren – und das unabhängig davon, wie der Gegner spielt.
Auf die Idee hatte mich ein Interview mit Roger Schmidt in der letzten 11Freunde gebracht, in welchem er dieses Charakteristikum ansprach.
Ist halt schade. wenn verlässliche Statistiken hier nicht vorliegen (oder nicht zugänglich sind). Aber die Verlässlichkeit von Fußballstatistiken scheint ja eh so eine Sache zu sein 😉
HW 21. Juli 2015 um 19:51
Kurze Sprints bei gegnerischem Ballbesitz. Sprints bei gegnerischem Ballbesitz pro (Balleroberung oder gegnerischem Fehlpass) wäre auch interessant. (Wir bräuchten einen Wert wie ‚unforced Error‘ im Tennis.)
Wenn aber die Eingangswerte ungenau sind ist da nichts zu retten.
Julian 21. Juli 2015 um 11:32
Ich dachte, der Ballbesitz wird in Minuten der Nettospielzeit gemessen. Sieht man doch oft in der CL in der Halbzeit, diese Statistiken. Mannschaft A 13,56 Minuten, Mannschaft B 7:03 Minuten zb. Kommt mir auch deutlich logischer vor.
RM 21. Juli 2015 um 11:36
Nein, wird es nicht, nur bei der CL, wobei diese Daten kaum reliabel sind (ebenso wie z.B. die Kilometerdaten).
Goalimpact 21. Juli 2015 um 19:05
Das ist auch nicht so klar wie auf den ersten Block scheint. Oft hat nämlich keine Mannschaft den Ball und man kann sich prima streiten ob bei einem langen Pass nun noch Ballbesitz ist oder nicht. Hängt es davon ab ob er ankommt?
Jochen Scheel 21. Juli 2015 um 10:37
Hallo RM, irgendwie scheint mir das so nicht sauber. Wenn eine Passgenauigkeit von 0% habe , kann ich maximal auf 50% Ballbesitz kommen, und zwar dann wenn die andere Mannschaft die gleiche Passgenauigkeit hat. Damit sind Ballbesitz und und Passgenauigkeit aber keine unabhängigen Größen mehr.
Du kannst ohne weitere Filter (zB. Herausrechnungen des rekursiven Anteils der Genauigkeit im Ballbesitz) nicht zwischen Pressingintenistät und Spieldominanz(bzw. Pressingeffizienz unterscheiden. Deine Zusatzerklärung „die Bayern geschahen“ ist genau dafür ein Indiz. Interessanter Ansatz, aber nicht so simpel, wie es auf den ersten Blick scheint. Danke und Grüße!!
HW 21. Juli 2015 um 08:19
Kann bitte erklärt werden was die Balken in den Diagrammen genau aussagen sollen? Pressingintensität in Zentimetern?
Den Artikel muss ich nochmal durchdenken. Aber grundsätzlich interessiert mich der umgekehrte Betrachtungswinkel. Gibt (m)ein Team Ballbesitz auf weil es einfach risikoreich nach vorne spielt oder weil es nicht pressingresistent ist? Gehe ich also bewusst das Risiko des Ballverlust ein wenn ich angreifen oder gerate ich ständig unter Druck und kann mich nicht befreien.
HW 21. Juli 2015 um 08:59
Oder anders ausgedrückt. Ich will doch nicht nur wissen wie intensiv Pressing ist, sondern wie erfolgreich. Also muss ich doch eine Kennzahl des pressenden Teams in Relation zu Ballverlusten des Gegners setzen. Beispielsweise: Ballverluste von Team A / Versuchte Balleroberungen Team B. Wobei auch das zu ungenau ist (Zweikampfstatistik?). Balleroberungen im Pressing / Summe aller Pressingaktionen.
Will man nun die Intensität bestimmen, dann bezieht man den Wert entweder auf die Spielzeit, die Zeit ohne eigenen Ballbesitz (absolut), den gegnerischen Ballbesitz (relativ) oder die Anzahl der eigenen Pässe. Ist halt die Frage welche Art der Intensität ausgedrückt werden soll (Intensität des Spielstils oder der Pressingaktionen?).
Mein ‚Problem‘ mit der Berechnung der Pressingintensität durch Ballbesitzanteil und Passgenauigkeit ist, dass beide Eingangswerte aus der eigenen Ballbesitzphase stammen und damit nur indirekt eine Aussage über den Ausgangswert (bei gegnerischem Ballbesitz) möglich ist. Die Qualität des Pressings geht unter. Ein Team verliert den Ball nur unter hohem Druck, ein anderes spielt einen unnötigen Fehlpass nach dem anderen. Gewinnt man gegen das erste den Ball hat man wirklich etwas geleistet, gegen das zweite bekommt man halt Geschenke. Die Statistik gibt das nicht wieder, muss sie vielleicht auch nicht. Das mag sich über eine Saison ausmitteln, aber der Vergleich einzelner Spiele wird trotzdem extrem vom Stil des Gegners und dessen Qualität beeinflusst.
Jochen Scheel 21. Juli 2015 um 11:00
Wenn die Zahlen dir dann auch noch was sagen sollen, gibt es auch noch den Klopp-Ansatz zu berücksichtigen, : auf Ballbesitz verzichten, um Ballerorberung zu ermöglichen (um von der möglichen defensiven Unordnung einer Mannschaft in der Vorwärtsbewegung zu profitieren). Ich glaube , hier spielt ein altes Problem mit Statistiken rein: Details machen den Blick fürs Wesentliche eher unklar.
HW 21. Juli 2015 um 14:32
Ist natürlich auch immer die Frage was man aus den Zahlen erfahren will. Natürlich hat der Stil Auswirkung auf die Statistiken. Aber wenn man Statistiken deuten will, muss man den Kontext beachten. Das ist einfach so.
gudrun 21. Juli 2015 um 00:56
Sehr huebscher Artikel erstmal, vielen Dank dafuer . Die meisten Zusammenhaenge leuchten mir auch ein. Einer erscheint mir aber Sinnlos. Kann es sein, dass unter der Uerberschrift: „Sagen uns diese Nummern überhaupt etwas?“ der Vergleich zwischen Pressingintensitaet und Passgenauigkeit ueberhaupt nichts aussagt? Weil du definierst zuerst „Pressingintensität“ als (= Ballbesitz / Passgenauigkeit). Und dadurch, dass du Passgenauigkeit bei der Pressingintensitaet im Nenner hast und du den ganzen Bruch mit der Passgenauigkeit vergleichst immer zwangslauefig eine negative Korrelation bekommst … Oder bin ich heute Abend einfach nicht mehr Aufnahmefaehig genug? Vielen dank schon mal fuer jeglichen response.
Dr. Acula 20. Juli 2015 um 23:57
dass der ballbesitzanteil über die anzahl der gespielten pässe definiert wird, ist mir neu und ehrlich gesagt wundert es mich sehr. aber gut, wieder was gelernt.
„Wenn es also in einem Spiel insgesamt 1000 Pässe gab und eine Mannschaft 600 davon spielte, dann hat sie logischerweise 60% Ballbesitz.“ das ist keine stimmige argumentation in meinen augen, denn Ballbesitz ist mMn etwas zeitliches. und selbst wenn nicht, es ist mit sicherheit nicht durch die anzahl gespielter pässe zu definieren. als verdeutlichung kann man sich ein spiel bayern gegen ein passives barca vorstellen. die annahme ist, bayern spielt in 10 sekunden 10 pässe, dann jedoch grätscht busquets dazwischen und spielt einen laangen ball vor auf messi. dieser dribbelt sich durch die halbe bayern-mannschaft innerhalb von 11 sekunden und schließt daraufhin ab, doch der torwart-gott neuer pariert glänzend. moral von der geschichte: in diesen 21 sekunden hat bayern 90% und barca 10% ballbesitz. absolut lächerlich. das ist auch keine kritik am autor, schließlich hast nicht du dieses system geschaffen, aber deine aussage, die von dir als beispiel genutze mannschaft mit 600 von 1000 gespielten pässen habe LOGISCHERWEISE 60% ballbesitz, deutet darauf hin, dass du diese definition von ballbesitz unterstützt, was ich nicht nachvollziehen kann. der aussage meines lehrers im leistungskurs deutsch, man müsse bei kritik auch stets einen subjektiv geeigneteren vorschlag machen, zum trotz, kann ich das nicht. es ändert aber nichts an der sache.
nichtsdestotrotz großes lob für diesen hoch interessanten artikel. so eine ähnliche fragestellung, wie man pressing misst, geistert nämlich schon länger in meinem kopf rum, spätestens aber seit schmidts harakiri fußball. danke für das bisschen ordnung, das dieser text in mein eigenes gedanken-chaos gebracht hat.
RM 21. Juli 2015 um 00:07
„Logischerweise“ heißt einfach nur, dass es im Sinne deren Definition halt so ist. Ich würde „Ballbesitz“ (zeitlich) und „Passanteile“ machen, wo man dann aus den Unterschieden zwischen diesen ebenfalls interessante Metriken generieren könnte.
Peda 21. Juli 2015 um 08:09
Da gehe ich mit euch beiden d’accord.
Auch für mich war die Tatsache, dass der Ballbesitzanteil, der bei Fußballübertragungen oft und gerne die einzige eingeblendete statistische Größe ist, durch die Passanteile gebildet wird, die überraschendste Erkenntnis aus dem Artikel (no offense).
Überraschend deshalb, weil es eben einerseits unlogisch ist und andererseits auch schwerer zu messen ist – gerade da Pässe ja auch (noch?) manuell aufgezeichnet werden. Ein großer Tisch mit zwei Bumpern in den Vereinsfarben und jeder Nepp kann den Ballbesitzanteil statistisch erfassen.
Ballbesitz + Passanteile einzublenden wäre wirklich weit interessanter, überhaupt wären mehr und aussagekräftigere Statistiken interessanter. Was in den amerikanischen Sportarten zu viel an Info geboten wird, erhält man im Fußball zu wenig (mich ärgern zum Beispiel auch oft die nackten Kilometerzahlen der Spieler: 12,5 km auf 90 Minuten hören sich im Fußball viel an, sind aber bei konstanter Intensität gemütliche 7,2 min/km. Besser gefallen würde mir da ein Laufprofil, in X-Richtung die Geschwindigkeit oder Intensität und in Y-Richtung die darin zurückgelegte Strecke).
Bei deinem sehr korrekten und detaillierten Artikel hätte mir noch gut ein zahlenbereinigtes Fazit gefallen, das alle statistisch relevanten und interessanten Korrelationen sowie die untermauerten Hypothesen zusammenfasst.
HW 21. Juli 2015 um 09:10
Die absoluten Zahlen verdeutlichen die Diskrepanz. Wenn Barca oder Bayern an die 1000 Pässe pro Spiel Marke rücken, zeigt das schon eine ganz andere Intensität als wenn beide Teams zusammen vielleicht 500 Pässe haben. Dadurch hat natürlich auch die Ballbesitzstatistik eine andere Bedeutung weil das Spiel ganz anders aussieht.
Die Stats für den Zuschauer sind eigentlich für den Kommentator damit er mal was sagen kann das schlau wirkt. Jeder der das Spiel sieht, sollte die Spielanteile ungefähr erkennen. Wenn der nun bei 51:49 liegt ist die Zahl relativ egal und wen er bei 60:40 liegt ist er uninteressant weil offensichtlich. Für eine nachträgliche Analyse mag dieser Wert wieder eine Berechtigung haben. Bei der Übertragung finde ich die absoluten Zahlen zu den Pässen und die Passgenauigkeit wesentlich interessanter (wenn auch ähnlich bedeutungslos).
LuckyLuke 21. Juli 2015 um 08:37
Ist diese etwas „seltsame“ Berechnungsweise des Ballbesitzes nicht grade Grundlage für die statistischen Berechnungen? Oder sehe ich das falsch?
t3lly 20. Juli 2015 um 23:37
Kam eben nur bis zur Hälfte aber: Super interessant und für jmd., der Statistik im Studium nicht als Übel betrachtet hat, eine Bereicherung. Stellst du den Datensatz open Source? Hole gerne mal wieder meine Stata hervor.