Ajustando estadísticas por la posesión del balón.

Cuando utilizamos datos para evaluar y/o comparar el rendimiento de distintos jugadores es muy importante tener en consideración el contexto en el que se desenvuelven estos jugadores: no es lo mismo jugar en el puntero que en el colista, por ejemplo. Por esta razón, en este blog explicamos las estadísticas ajustadas por la posesión de balón.

Dividir las estadísticas de los jugadores por cada 90 minutos jugados es una práctica muy común que permite establecer una comparación más justa entre ellos. Sin embargo, esta normalización no toma en cuenta que los jugadores de equipos que controlan menos la pelota tienen más probabilidades de realizar acciones defensivas, y que por el contrario, los jugadores de equipos con mayor posesión del balón tienen más chances de realizar acciones ofensivas.

Por lo tanto, una manera de darle más contexto a las estadísticas de los jugadores es considerar la posesión de su equipo y del equipo rival. Las estadísticas ofensivas, como la cantidad de tiros ejecutados, regates exitosos o la cantidad de pases clave, se ajustan por la posesión del equipo del jugador, ya que este tendrá más chances de ejecutar acciones ofensivas cuando su equipo tiene la pelota por más tiempo. Por otro lado, las métricas defensivas, como la cantidad de recuperaciones, intercepciones o rechaces, se ajustan por la posesión del equipo rival, pues mientras más tiempo tiene la pelota el equipo contrario es más probable que el jugador realice alguna acción defensiva.

¿Cómo se realiza este ajuste por posesión? En primer lugar, multiplicamos los minutos jugados por el jugador y el promedio de posesión de su equipo para obtener una aproximación de cuánto tiempo el equipo del jugador tuvo la pelota mientras este se encontraba en la cancha. Luego, obtenemos cuántos minutos tuvo la pelota el equipo rival, restándole los minutos de posesión de su equipo al total de minutos jugados. A continuación mostramos las fórmulas utilizadas para ambos procedimientos:

En la siguiente tabla mostramos un ejemplo de los minutos de posesión y minutos de posesión rival aproximados para cuando Leonardo Gil estuvo en cancha. Además, mostramos los valores reemplazados en cada una de las fórmulas.

Ejemplo de cálculo de minutos de posesión con los datos de Leo Gil.

Luego de calcular los valores aproximados de los minutos de posesión del equipo y del rival mientras el jugador se encontraba en la cancha, se ajustan las estadísticas. Para esto se dividen por los minutos de posesión (en el caso de las estadísticas defensivas por los minutos de posesión del rival) y se multiplican por 45. De esta manera, las métricas quedan ajustadas por 45 minutos de posesión. Las fórmulas utilizadas se muestran a continuación.

¿Por qué multiplicamos por 45 minutos? Porque de esta manera se puede comparar con los números normalizados por 90 minutos jugados. Si el equipo de un jugador tiene un 50% de posesión sus estadísticas ajustadas por posesión van a ser iguales que las estadísticas por 90 minutos jugados.

Métricas ofensivas ajustadas

Para poner en práctica esta metodología, presentaremos a continuación una tabla que muestra el ajuste de una métrica ofensiva (en este caso los pases clave) por posesión.

Veamos en específico cómo llevamos esto a la práctica, reemplazando los valores en la fórmula presentada anteriormente para el caso de Cristian Erbes:

En la tabla de ejemplo podemos establecer una comparación entre las métricas por 90 minutos jugados y las ajustadas por 45 minutos de posesión de la pelota. Como mencionamos anteriormente, si el equipo tiene un 50% de posesión, como en el caso de Gonzalo Montes, ambas estadísticas son iguales (0,75). También podemos apreciar que cuando la posesión es menor que el 50%, como en el caso de Cristian Erbes (45%), la estadística ajustada por posesión (0,17) es mayor que la estadística por 90 minutos jugados (0,15). Por el contrario, cuando la posesión es mayor que el 50%, como en el caso de Felipe Gutiérrez (56%), la estadística ajustada por posesión (0,70) es menor que la métrica por 90 minutos jugados (0,78).

En la tabla anterior también podemos apreciar el efecto que este ajuste por posesión puede tener en la apreciación que se tiene de los jugadores. Cuando comparamos a estos tres mediocampistas por sus pases clave p90, Felipe Gutiérrez se destaca como el mejor (0,78), seguido muy de cerca por Gonzalo Montes (0,75). En cambio, al comparar por pases claves ajustados, Gonzalo Montes (0,75) supera a Felipe Gutiérrez (0,70). En la siguiente tabla mostramos un ejemplo de cómo se ajustan las estadísticas defensivas por posesión rival.

Ajuste métricas defensivas

Veamos ahora las métricas defensivas y como se ajustan con este método. Para esto usaremos las recuperaciones de balón, donde mostraremos su valor por 90 minutos y también el valor ajustado por posesión (última columna). A continuación la tabla:

Calculo de métricas defensivas ajustada por posesión.

Veamos como se reemplazan estos valores en la formula, usando nuevamente a Cristian Erbes:

En la tabla recién expuesta podemos apreciar que cuando la posesión es menor que el 50%, como en el caso de Cristian Erbes (45%), la estadística ajustada por posesión (6,30) es menor que la estadística por 90 minutos jugados (6,93). Por el contrario, cuando la posesión es mayor que el 50%, como en el caso de Felipe Gutiérrez (56%), la estadística ajustada por posesión (4,67) es menor que la métrica por 90 minutos jugados (4,11). Además, nuevamente vemos un cambio en el ranking de estos tres jugadores: cuando comparamos por 90 minutos el mejor es Cristian Erbes (6,93) seguido por Gonzalo Montes (6,44), pero al comparar por recuperaciones ajustadas por posesión rival, Montes (6,44) supera a Erbes (6,30).

El impacto del ajuste por posesión en los rankings

Ahora, profundizaremos con dos ejemplos cómo cambian los rankings de jugadores luego de realizar el ajuste por posesión de sus estadísticas. En el primer ejemplo ajustaremos una estadística defensiva: la cantidad de recuperaciones de pelota, y en el segundo lo haremos con una estadística ofensiva: la cantidad de regates exitosos. En ambos ejemplos mostraremos datos de los mediocampistas del Campeonato Chileno 2022.

Ranking recuperación de balón sin y con ajuste por posesión.

En la tabla se muestra el top 10 de jugadores con mayor cantidad de recuperaciones de acuerdo a los dos tipos de métricas que hemos comparado en este artículo: por 90 minutos jugados y por 45 minutos de posesión del rival (por ser una estadística defensiva). Podemos ver que Fernando Cordero lidera el ranking en ambos casos, pero el resto del top 3 cambia entre ambas tablas: Agustín Farías y Cristian Erbes son reemplazados por Gonzalo Castellani y Lorenzo Reyes, respectivamente. El jugador que más cambió de lugar en este ranking fue Gonzalo Espinoza, que se ubica en el décimo lugar en el ranking de recuperaciones p90 y en el quinto lugar en recuperaciones ajustadas.

La siguiente tabla muestra los resultados obtenidos para la cantidad de regates exitosos de cada mediocampista (Métrica ofensiva):

Ranking de regate exitoso sin y con ajuste por posesión.

Se puede ver que Joe Abrigo lidera ambos rankings, y en ambos tiene el mismo número de regates exitosos (3,42), lo que indica que Coquimbo Unido tiene un 50% de posesión en promedio. Para los dos casos, el resto del top 3 lo completan Tomás Andrade y Álvaro Madrid, que intercambian el segundo y tercer lugar entre ambas tablas. Federico Mateos y Marcelino Núñez se encuentran en el ranking de regates exitosos por 90 minutos jugados, pero son reemplazados por Benjamín Berríos y Pedro Pablo Hernández en el top 10 de regates exitosos ajustados por posesión.

En síntesis, ajustar las estadísticas individuales de los jugadores por la posesión de balón de su equipo permite nivelar la cancha entre los jugadores de equipos que tienen mucho la pelota y aquellos cuyos equipos no tienen tanta posesión pudiendo dar más al contexto de juego en el cual se desenvuelve cada jugador. Además, al ajustarse por 45 minutos de posesión se permite tener un punto de comparación con las estadísticas por 90 minutos jugados. Esta metodología aún puede ser mejorada, pero es una buena primera aproximación a la idea de aportar un mayor contexto a los datos dentro del futbol.

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