1920:geisterspiele

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1920:geisterspiele [2020/06/18 16:41] admin1920:geisterspiele [2020/06/30 09:01] (aktuell) – [Fazit] admin
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-====== Der verschwundene Heimvorteil in Geisterspielen ====== +====== Auswirkungen von Geisterspielen in der Bundesliga ======
-**UPDATE 32.Spieltag** Dies ist ein Update mit weiteren 27 Spielen  +
-  * Es gibt keine wesentliche Änderung in den Aussagen, insbesondere Verteilung der Heim- und Auswärtssiege ist gleich geblieben. +
-  * Zusätzlich ist ein Signifikanztest speziell für die Situation von Heim- und Auswärtsspielen im Fußball ergänzt worden. +
-  * Einige zuvor //schwach signifikante// Effekte haben sich etwas mehr verfestigt. +
- +
 In diesem Artikel analysieren wir die Bedeutung von Geisterspielen in der 1.Bundesliga in der Corona-Saison 19/20. Wir gehen den Fragen nach, wie sich //Geisterspiele// auf den  In diesem Artikel analysieren wir die Bedeutung von Geisterspielen in der 1.Bundesliga in der Corona-Saison 19/20. Wir gehen den Fragen nach, wie sich //Geisterspiele// auf den 
   * Heimvorteil,   * Heimvorteil,
   * den Gesamtspieldaten beider Teams und   * den Gesamtspieldaten beider Teams und
   * den Spieldaten-Differenzen   * den Spieldaten-Differenzen
-bisher ausgewirkt haben. Die Analyse basiert auf statistischen Argumenten, dabei legen wir den Schwerpunkt auf eine anschauliche grafische Darstellung der Sachverhalte. Der Artikel stellt keine wissenschaftliche Untersuchung dar, jedoch wurden außer den hier gezeigten Resultaten und Ergebnissen viele weitere statistische Tests durchgeführt, um eine gewisse Sicherheit in den Aussagen zu gewährleisten. Tatsächlich haben diese Analysen gezeigt, dass die Schlussfolgerungen alle sehr ähnlich sind und sich nur in leicht unterschiedlichen Zahlen bemerkbar machen. Besonderes Augenmerk wird auf den viel diskutierten //schwindenden Heimvorteil// in Geisterspielen gelegt.   +ausgewirkt haben. Die Analyse basiert auf statistischen Argumenten, dabei legen wir den Schwerpunkt auf eine anschauliche grafische Darstellung der Sachverhalte. Der Artikel stellt keine wissenschaftliche Untersuchung dar, jedoch wurden außer den hier gezeigten Resultaten und Ergebnissen viele weitere statistische Tests durchgeführt, um eine gewisse Sicherheit in den Aussagen zu gewährleisten. Tatsächlich haben diese Analysen gezeigt, dass die Schlussfolgerungen alle sehr ähnlich sind und sich nur in leicht unterschiedlichen Zahlen bemerkbar machen. Besonderes Augenmerk wird auf den viel diskutierten //schwindenden Heimvorteil// in Geisterspielen gelegt.   
  
-===== Der verschwundene Heimvorteil ===== +===== Der verschwindende Heimvorteil ===== 
-Bevor wir auf Details und die Statistik einzelner Spieldaten eingehen, schauen wir uns zunächst den Hauptbefund des //Geisterspielmodus//, den //verschwundenen Heimvorteil// an. Der Heimvorteil im Mannschaftssport ist über viele Sportarten ein [[https://en.wikipedia.org/wiki/Home_advantage|manifestiertes Phänomen]]. Auch in der Bundesliga ist dies über Jahre hinweg [[1718:heimvorteil|beobachtbar]] und variiert in einer Liga [[https://www.spiegel.de/sport/fussball/heimvorteil-die-historische-datenanalyse-der-bundesliga-a-1068911.html|von Team zu Team]]. Jedoch verringert sich der Heimvorteil in den letzten Jahren zunehmend, ist aber in Ligawettbewerben immer noch relevant. Die Verteilung von //Sieg / Unentschieden / Niederlage// in der 1.Bundesliga aus Sicht der Heimteams, ist in der folgenden Grafik für die Spielzeiten 16/17-18/19 und der aktuellen Saison 19/20 aufgeteilt in Zuschauer- und Geisterspiel, dargestellt.      +Bevor wir auf Details und die Statistik einzelner Spieldaten eingehen, schauen wir uns zunächst den Hauptbefund des //Geisterspielmodus//, den //verschwindenden Heimvorteil// an. Der Heimvorteil im Mannschaftssport ist über viele Sportarten ein [[https://en.wikipedia.org/wiki/Home_advantage|manifestiertes Phänomen]]. Auch in der Bundesliga ist dies über Jahre hinweg [[1718:heimvorteil|beobachtbar]] und variiert in einer Liga [[https://www.spiegel.de/sport/fussball/heimvorteil-die-historische-datenanalyse-der-bundesliga-a-1068911.html|von Team zu Team]]. Jedoch verringert sich der Heimvorteil in den letzten Jahren zunehmend. Die Verteilung von //Sieg / Unentschieden / Niederlage// in der 1.Bundesliga aus Sicht der Heimteams, ist in der folgenden Grafik für die Spielzeiten 16/17-18/19 und der aktuellen Saison 19/20 aufgeteilt in Zuschauer- und Geisterspiel, dargestellt.      
  
 {{1920:gsp_k.png?500}} {{1920:gsp_k.png?500}}
  
-Die Grafik zeigt, außer dem langsam abnehmenden Heimvorteil über 3 Spielzeiten, ebenso den starken Einbruch von ca. 20% weniger Siegen der Heimteams in Geisterspielen, gegenüber den Zuschauerspielen zwischen 16/17 und 19/20. Die oberste Zeile gibt eine //Wahrscheinlichkeit// $P$ eines Heimsieges an, die angenommen wird wenn $P\geq1-p$ ist, dabei ist $P(S,N) =1 - I_{1 \over 2}(S,N)$ und $I_{1 \over 2}(a,b)$ die [[https://en.wikipedia.org/wiki/Beta_function|normalisierte unvollständige Beta-Funktion]] (  [[https://www.researchgate.net/publication/318588534_Home_Team_Advantage_in_English_Premier_League|Marek und Vavra - 2017]]). Damit kann man zurzeit wohl tatsächlich von einem //verschwundenen Heimvorteil// sprechen\\+Die Grafik zeigt, außer dem langsam abnehmenden Heimvorteil über 3 Spielzeiten, ebenso den starken Einbruch von ca. 10-15% weniger Siegen der Heimteams in Geisterspielen, gegenüber den Zuschauerspielen zwischen 16/17 und 19/20. Die oberste Zeile gibt eine //Wahrscheinlichkeit// $P$ eines Heimsieges an, die angenommen wird wenn $P\geq1-p$ ist, dabei ist $P(S,N) =1 - I_{1 \over 2}(S,N)$ und $I_{1 \over 2}(a,b)$ die [[https://en.wikipedia.org/wiki/Beta_function|normalisierte unvollständige Beta-Funktion]] (  [[https://www.researchgate.net/publication/318588534_Home_Team_Advantage_in_English_Premier_League|Marek und Vavra - 2017]]). Damit ist es zumindest statistisch gesehen nicht so klar, dass Geisterspiele der alleinige Grund für den verschwindenden Heimvorteil sind. Dies zeigt insbesondere die folgende Grafik über einen gleitenden Mittelwert über 8 Spieltage seit 2016/17.    
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 +Der Heimvorteil in der Bundesliga hat offenbar schon vorher deutlich abgenommen und ist durch die Geisterspiele allenfalls beschleunigt worden.
  
 Schauen wir uns in der folgenden Grafik  die mittlere erzielte Punktezahl pro Spiel der Saison 18/19 und 19/20 mit Zuschauern, sowie der Geisterspiele aus der Saison 19/20, an. Man stellt auch hier fest, dass es einen [[https://de.wikipedia.org/wiki/Statistische_Signifikanz|statistisch signifikanten]] Unterschied gibt, den wir am [[https://de.wikipedia.org/wiki/P-Wert|p-Wert]] festmachen. Wir sprechen durchweg etwas vereinfacht von //signifikant//, wenn $p< 0.05$ und schwach signifikant, wenn $p\sim 0.05$ liegt.    Schauen wir uns in der folgenden Grafik  die mittlere erzielte Punktezahl pro Spiel der Saison 18/19 und 19/20 mit Zuschauern, sowie der Geisterspiele aus der Saison 19/20, an. Man stellt auch hier fest, dass es einen [[https://de.wikipedia.org/wiki/Statistische_Signifikanz|statistisch signifikanten]] Unterschied gibt, den wir am [[https://de.wikipedia.org/wiki/P-Wert|p-Wert]] festmachen. Wir sprechen durchweg etwas vereinfacht von //signifikant//, wenn $p< 0.05$ und schwach signifikant, wenn $p\sim 0.05$ liegt.   
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-Die mittlere Punktzahl ist //signifikant// deutlich um etwa 0.Punkte pro Spiel gesunken! Ob sich dieser Trend fortsetzt, werden die noch folgenden 5 Spieltage zeigen. Im Folgenden schauen wir zunächst, ob und wie sich  Geisterspiele auf akkumulierte Spieldaten, wie Zahl der Torschüsse, Tore, Foulspiele, Team-Laufkilometer und Sprints ausgewirkt haben. +Die mittlere Punktzahl ist //schwach signifikant// um etwa 0.Punkte pro Spiel gesunken! Im Folgenden schauen wir zunächst, ob und wie sich  Geisterspiele auf akkumulierte Spieldaten, wie Zahl der Torschüsse, Tore, Foulspiele, Team-Laufkilometer und Sprints ausgewirkt haben. 
  
-Insgesamt sind bisher $n_{G}=38$ Geisterspiele von insgesamt $n_{obs}=260$ Spiele absolviert wordenDie Zahl der Geisterspiele ist ausreichend um einen ersten Trend in einigen Kenngrößen zu erkennen, bei anderen Spieldaten reicht die Zahl der Daten noch nicht aus. Spätestens zum Ende der Saison wird eine Aktualisierung der Daten durchgeführt.     +Insgesamt gab es $n_{G}=83$ Geisterspiele von insgesamt $n_{obs}=306$ Spiele. 
  
 ==== Kumulierte Spieldaten ==== ==== Kumulierte Spieldaten ====
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-Die Zahl der Torse ist //nicht signifikant// ($p=0.272$) von $\mu=3.25$ auf $\mu=2.98$ gefallen, es gibt also kaum ein Unterschied in der Zahl der im Mittel erzielten Tore in einem Spiel.   +Die Zahl der Torse ist //nicht signifikant// ($p=0.272$) von $\mu=3.25$ auf $\mu=3.10$ gefallen, es gibt also keinen Unterschied in der Zahl der im Mittel erzielten Tore in einem Spiel.   
  
 === Torschüsse === === Torschüsse ===
-Die mittlere Zahl der Torschüsse beider Teams insgesamt, ist //signifikant// um 2 Torschüsse im Spiel gesunken!    +Die mittlere Zahl der Torschüsse beider Teams insgesamt, ist //signifikant// um 1 Torschuss je Team im Spiel gesunken!    
  
 {{1920:gsp_ts.png?500}} {{1920:gsp_ts.png?500}}
  
 === Foulspiele === === Foulspiele ===
-Die mittlere Zahl der Foulspiele beider Teams zusammen ist um knapp 2 Foulspiele //schwach siginfikant// gestiegen.+Die mittlere Zahl der Foulspiele beider Teams zusammen ist um etwas weniger als ein Foul //schwach siginfikant// gestiegen.
    
 {{1920:gsp_fs.png?500}} {{1920:gsp_fs.png?500}}
  
 === Laufkilometer === === Laufkilometer ===
-Die Laufleistung ist ganz leicht //nicht signifikant// von 115.9km auf 115.5km gesunken, insbesondere auch unter Berücksichtigung, der typischerweise, bei höheren Außentemperaturen, sinkenden Laufkilometer.  +Die Laufleistung ist ganz leicht //nicht signifikant// von 115.9km auf 114.9km gesunken, insbesondere auch unter Berücksichtigung, der typischerweise, bei höheren Außentemperaturen, sinkenden Laufkilometer.  
  
 {{1920:gsp_ll.png?500}} {{1920:gsp_ll.png?500}}
  
 === Sprints === === Sprints ===
-Die Zahl der Sprints je Team hat sich um 6 Sprints erhöht, ist aber //statistisch nicht signifikant//+Die Zahl der Sprints je Team hat sich nicht geändert.
    
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 Wir wollen nun der Frage nachgehen: //Gibt es Spieldaten, die den verschwundenen Heimvorteil erklären können?//     Wir wollen nun der Frage nachgehen: //Gibt es Spieldaten, die den verschwundenen Heimvorteil erklären können?//    
 +
 +
 +\\
  
 ==== Der Heimvorteil ==== ==== Der Heimvorteil ====
 Nachdem die kumulierten Spieldaten keinen wirklich relevanten Unterschied in Geisterspielen hervorgebracht haben, schauen wir uns nun Spieldaten-Differenzen an. Beginnen wir mit Tor- und Torschuss-Differenzen.  Nachdem die kumulierten Spieldaten keinen wirklich relevanten Unterschied in Geisterspielen hervorgebracht haben, schauen wir uns nun Spieldaten-Differenzen an. Beginnen wir mit Tor- und Torschuss-Differenzen. 
 === Tore und Torschüsse === === Tore und Torschüsse ===
-Die Verschiebung in der Zahl der gewonnen Spiele durch das Auswärtsteam muss sich in der Tordifferenz widerspiegeln. Dies ist zu beobachten, von einer kleinen mittleren positiven Tordifferenz von +0.hat sich diese zu einer negativen Tordifferenz von -0.verschoben, wenn auch nur //schwach signifikant//. Hingegen hat sich die Torschuss-Differenz //statistisch nicht signifikant// kaum verändert+Die Verschiebung in der Zahl der gewonnen Spiele durch das Auswärtsteam muss sich in der Tordifferenz widerspiegeln. Dies ist zu beobachten, von einer kleinen mittleren positiven Tordifferenz von +0.24 hat sich diese zu einer negativen Tordifferenz von -0.23 verschoben, wenn auch nur statistisch //kaum signifikant//. Hingegen hat sich die Torschuss-Differenz //statistisch nicht signifikant// um knapp ein Tor nach unten  verschoben
  
 {{1920:gsp_td.png?500}} {{1920:gsp_td.png?500}}
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 === Laufkilometer und Sprints === === Laufkilometer und Sprints ===
-Die Laufleistung der Heimteams ist von einem kleinen positiven Differenzwert (+0.27km) auf einen sehr kleinen negativen Differenzwert (-0.06km) gesunken, aber dies ist //statistisch nicht signifikant//. Etwas anders sieht es bei der Sprint-Differenz aus. Hier ist die Differenz von knapp über 5 Sprints auf etwas mehr -Sprints, also insgesamt um 10.5 Sprints gesunken. Der Effekt ist //signifikant// und kann als kleiner Teilaspekt zur Erklärung dienen. +Die Laufleistung der Heimteams ist von einem kleinen positiven Differenzwert (+0.27km) auf einen sehr kleinen negativen Differenzwert (-0.02km) gesunken, aber dies ist //statistisch nicht signifikant//. Etwas anders sieht es bei der Sprint-Differenz aus. Hier ist die Differenz von knapp über 5 Sprints auf etwas mehr -Sprints, also insgesamt um Sprints gesunken. Der Effekt ist //signifikant// und kann als kleiner Teilaspekt zur Erklärung dienen. 
  
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 === xGoals === === xGoals ===
-Die bisher gefundenen Differenzen in Spieldaten haben sich zwar in Teilen alle in Richtung der Auswärtsteams verschoben, aber in den meisten Fällen nicht wirklich signifikant oder nur mit einem kleinen Effekt. Eine Erklärung der deutlich //statistisch signifikanten// Verschiebung des //Heimvorteils// ist damit schwer verständlich. Schauen wir uns noch an, wie sich die Zahl der Torchancen, gemessen in //xGoals// verändert hat. +Die bisher gefundenen Differenzen in Spieldaten haben sich zwar in Teilen in Richtung der Auswärtsteams verschoben, aber in den meisten Fällen nicht wirklich signifikant oder nur mit einem kleinen Effekt. Eine Erklärung der //statistisch schwach signifikanten// Verschiebung des //Heimvorteils// ist damit möglich. Schauen wir uns noch an, wie sich die Zahl der Torchancen, gemessen in //xGoals// verändert hat. 
    
-Die Zahl der gesamten //xGoals// ist analog in vollem Einklang mit der Zahl der gesamten Tore ganz leicht von 3.16 auf 2.97 gesunken, dies aber ebenso wie die Zahl der Tore nicht signifikant. Die //xGoal//-Differenz ist von einem leicht positiven Wert von 0.23 auf einem negativen Wert von -0.01 gesunken. Diese Tendenz weist ebenfalls in die richtige Richtung, ist aber //statistisch nicht signifikant//  +Die Zahl der gesamten //xGoals// ist analog in vollem Einklang mit der Zahl der gesamten Tore ganz leicht von 3.16 auf 3.00 gesunken, dies aber ebenso wie die Zahl der Tore nicht signifikant. Die //xGoal//-Differenz ist von einem leicht positiven Wert von 0.23 auf einem negativen Wert von -0.03 gesunken. Diese Tendenz weist ebenfalls in die richtige Richtung, ist aber //statistisch nicht signifikant//  
  
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 {{1920:gsp_toxgg.png?500}} {{1920:gsp_toxgg.png?500}}
  
-Beide Tendenzen gehen wiederum in die richtige Richtung. Die Effizienz der Heimteams hat von 1.08 zu 0.80 //signifikant// abgenommen und die Effizienz der Auswärtsteams hat //schwach signifikant// leicht von 1.01 auf 1.33 zugenommen. Beide Effekte gehen auch hier in die Richtung zu Gunsten der Auswärtsteams.+Beide Tendenzen gehen wiederum in die richtige Richtung. Die Effizienz der Heimteams hat von 1.08 zu 0.96 //nicht signifikant// abgenommen und die Effizienz der Auswärtsteams hat //nicht signifikant// von 1.01 auf 1.20 zugenommen. Beide Effekte gehen auch hier in die Richtung zu Gunsten der Auswärtsteams, aber eben nur mit einer maximal sehr schwachen Signifikanz.   
 + 
 +==== Fazit ====  
 +Anders als vielleicht von Vielen vermutet, hat sich der Geisterspielmodus auf die akkumulierten Spieldaten praktisch nicht geändert. In der ein oder anderen Spielkennzahl mag es einen kleinen Effekt geben, aber dieser ist, wenn überhaupt nur schwach signifikant, als das man diesen diskutieren müsste. 
 + 
 +Der überall diskutierte //verschwundene Heimvorteil// ist vorhanden, aber bei weitem nicht alleine durch die Geisterspiele zu erklären, denn der Trend ist seit mehreren Jahren zu beobachten. Die Geisterspiele mögen den Trend verstärkt haben, sind aber vermutlich nicht der Hauptgrund. Dies wird unterstützt durch die Beobachtung, dass die Spieldaten-Differenzen sich in Details in Richtung verschoben haben, aber dies ebenso //statistisch nur schwach signifikant//
  
-==== Zwischenfazit ====  +Als Quintessenz kann man sagen, der Heimvorteil ist tatsächlich verschwundenaber der Grund hierfür ist nicht in erster Linie durch die Geisterspiele verursachtdas ist durch die Spieldaten statistisch praktisch nicht belegbar
-Momentan kann noch kein abschließendes Fazit gezogen werdendazu ist die Zahl der Geisterspiele noch zu klein. Was jedoch schon resümiert werden kann, ist+
-  * Die akkumulierten Spieldaten haben sich nicht signifikant verändert. +
-  * Es gibt einen deutlichen signifianten Einbruch des Heimvorteils. +
-  * Bei Spieldifferenz-Daten gibt es viele kleine Effekte, die den Einbruch in Teilen erklären könnenaber diese sind überwiegend //statistisch schwach signifikant// und alle im Effekt klein+
  
  
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