Avslut på spelarnivå, del 2- Spåkulan

I första delen om avslut på spelarnivå som går att läsa HÄR konkluderades ,med hjälp av data från Opta och Premier League säsongerna 11/12-13/14, att sambandet mellan hur många mål en spelare gör säsong 1 och säsong 2 är överraskande svagt då endast 28% av variationen i mål (per 90 spelade minuter) säsong 2 kan förklaras av mål (per 90 spelade minuter) säsongen dessförinnan. Vi kunde också se att det bokstavligt talat inte finns något samband alls mellan hur stor andel av sina chanser en spelare konverterar från en säsong till nästa, vilket knappast är den bild som målas upp vare sig i media eller från ledar & spelarhåll. En viktig poäng att göra är att till och med en spelare som under två eller tre säsonger på raken presterar bättre med sina avslut än genomsnittet inte med säkerhet är en bättre avslutare än genomsnittet.

Om vi ponerar (vilket vi har hyfsat god anledning att göra vid det här laget) att det är helt slumpmässigt vilka spelare som över & underpresterar gentemot den genomsnittliga konverteringen i en liga, innebär det att ungefär hälften av alla spelare kommer att överprestera och ungefär hälften kommer att underprestera (några kommer även ligga mitt på men för argumentationens skull bortser vi från dessa) sett över en säsong. Efter två säsonger kommer hälften av hälften, d.v.s. 25% av spelarpoolen fortfarande ha överpresterat, och efter ytterligare en säsong kommer hälften av 25%, d.v.s. 12.5% ha överpresterat enbart som en följd av naturlig variation. Som att vinna en slantsingling tre gånger på raken. Inte helt vanligt, men sannerligen inget mirakel heller.

Ok, så andelen avslut som en spelare konverterar är inte en stabil siffra, den fluktuerar kraftigt från match till match, månad till månad och år till år och drivs nästan enbart av variation. Att påstå att alla anfallare egentligen är lika bra vore ju däremot helt befängt, alltså måste det finnas någonting som är skicklighetsbaserat och som har en korrelation med ett högre målskytte och på så vis skiljer en bättre anfallare från en sämre.Den översta grafen nedan visar korrelation mellan Score% (andelen av en spelares avslut på mål som konverteras till mål) och G90 (antal mål per 90 spelare minuter), och den nedre grafen visar korrelationen mellan S90 (antal skott en spelare skjuter per 90 spelade minuter) och G90, sett över en hel säsong.

corrSc%G90PL

corrS90G90PL

Graferna liknar varandra med värden ganska täta kring regressionslinjen till en början, men en rejäl spridning ju längre upp ut på axlarna vi kommer. Förklaringsgraderna är 46% för den övre grafen och 44% för den undre. Det innebär alltså att sett över en spelad säsong är sambandet mellan gjorda mål (justerat för speltid) ungefär lika starkt för antalet skott en spelare som för hur stor andel av skott på mål som en spelare konverterar.

Vi vet ju dock sedan tidigare att det i princip inte finns någon repeterbarhet i att sätta en ovanligt hög (eller låg) andel av sina skott på mål från en säsong till en annan, så att scouta målskyttar enbart baserat på att någon konverterar stor andel av sina chanser under en säsong är ett mycket stort misstag, och ett som klubbar begår mer eller mindre i varje transferfönster.

Hur är då fallet med skott, den andra viktiga variabeln i målgörande. Finns det någon repeterbarhet där? Grafen nedan visar sambandet mellan hur många skott en spelare skjuter säsong 1 och hur många skott en spelare skjuter säsong 2.

corrS90Y1S90Y2PL

Här ser vi ett betydligt starkare samband med mindre spridning runt linjen, och en förklaringsgrad på betydligt mer hälsosamma 62%, den del av variationen i skott säsong 2 som kan förklaras med hur många skott samma spelare sköt säsongen innan (justerat för speltid). En spelare som skjuter många skott ena säsongen, kan i stor utsträckning förväntas skjuta många skott även nästa säsong, och som vi såg ovan korrelerar antalet skott med målgörande i lika stor uträckning som konverterandet av skott på mål. Skillnaden är att den ena (konvertering) inte upprepas över tid, medan den andra (skott) faktiskt gör det. Detta innebär att vill man förutse målskyttar nästkommande säsong finns det betydligt mer information att hämta i hur många skott en spelare skjutit än hur stor andel av sina skott en spelare har konverterat. Detta är tydligt när man skådar graferna nedan, den första visar sambandet mellan Score% år 1, och G90 säsong 2. Den andra visar sambandet mellan S90 år 1, och G90 säsong 2.

corrSc%Y1G90Y2pl

corrS90Y1G90Y2pl

Med risk för att låta som en repig cd-skiva är det bara att konstatera att det inte finns något samband mellan hur stor andel av sina skott på mål en spelare konverterar säsong 1, och hur många mål spelaren gör nästkommande säsong. Förklaringsgraden är 2%. Sambandet mellan hur många skott en spelare skjuter säsong 1 och hur många mål samma spelare gör säsong 2 är betydligt starkare (34%) även om det är långt från perfekt. Det är likväl tydligt att skott är en betydligt bättre indikator på framtida målskörd än andelen konverterade avslut.

Som om inte detta vore nog, så återvänder vi till det föregående inlägget om avslut på spelarnivå igen. Känner igen den här grafen? Den visar sambandet mellan mål per 90 spelade minuter år 1 och mål per 90 spelade minuter år 2.

corrG90Y1G90Y2pl

Förklaringsgraden är som ni kanske (antagligen inte) minns 28%, alltså lägre än de 34% som S90 säsong 1 visar upp. Det här innebär att antalet mål en spelare gör säsong 1 (justerat för speltid), är en sämre indikator på hur många mål samma spelare kommer att göra nästkommande säsong än  vad antalet skott (justerat för speltid) spelaren tar säsong 1 är. Så stor är variansen i målskytte, och det här har stora potentiella konsekvenser gällande spelarscouting. Spelare som ”dansar en vår” och öser in mål på relativt få skott tenderar att snabbt bli övervärderade eftersom deras målskytte sannolikt kommer avta då det bygger på en uppblåst Score%, ett mått som rör sig tydligt mot ligans medelvärde (regression to the mean). Å andra sidan kan en spelare som kontinuerligt kommer till fler avslut (ett mått som inte rör sig mot genomsnittet på samma sätt) än en genomsnittlig spelare men har förskräckligt svårt att hitta nät för tillfället utgöra ett potentiellt kap, då även dennes Score% kommer att röra sig mot ligans genomsnitt men i positiv riktning.

Slutligen kommer här två tabeller. Den vänstra visar de 15 högsta noterade värdena för S90 i datan, och den högra visar de 15 högsta värdena för Score%. Noterna hur de främsta skyttarna (sett till volym) återkommer flera gånger på sin lista, medans tabellen över bästa Score% utgörs av 15 unika namn, då ingen har lyckats upprätthålla en såpass hög Score% att man tagit sig in på listan mer än en gång.

S90andSc%pl

Annonser
Taggad , ,

3 thoughts on “Avslut på spelarnivå, del 2- Spåkulan

  1. […] tidigare inlägg har jag grävt lite i målgörande på spelarnivå, läs gärna dessa HÄR och HÄR. Det visar sig att det inte finns något samband (åtminstone på Premier League-nivå där min […]

    Gilla

  2. […] olika komponenter, d.v.s. skottvolym och konverterande av skott. Läs gärna dessa inlägg här och här. Slutsatsen blev den att för att förutspå framtida målskytte är det helt värdelöst att kika […]

    Gilla

  3. […] friskt över tid kommer inte som någon nyhet för den här bloggens läsare (mer om det HÄR och HÄR), men vad som är något mer oroande för blåvitt-supportarna är att Vibes antal skott per 90 […]

    Gilla

Kommentera

Fyll i dina uppgifter nedan eller klicka på en ikon för att logga in:

WordPress.com Logo

Du kommenterar med ditt WordPress.com-konto. Logga ut /  Ändra )

Google+-foto

Du kommenterar med ditt Google+-konto. Logga ut /  Ändra )

Twitter-bild

Du kommenterar med ditt Twitter-konto. Logga ut /  Ändra )

Facebook-foto

Du kommenterar med ditt Facebook-konto. Logga ut /  Ändra )

w

Ansluter till %s

Annonser
%d bloggare gillar detta: