Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual

FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES GRADO EN ECONOMÍA Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual Trabajo Fin de Grado presentado por David Mesa Ruiz, siendo el tutor del mismo el profesor José Antonio Camúñez Ruiz. Vº. Bº. del Tutor: Alumno: D. José Antonio Camúñez Ruiz D. David Mesa Ruiz Sevilla, 3 de junio de 2016 GRADO EN ECONOMÍA FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES TRABAJO FIN DE GRADO CURSO ACADÉMICO [2015-2016] TÍTULO: INDICADORES DE RENDIMIENTO PARA EVALUAR LAS PRESTACIONES COMPETITIVAS DE UN EQUIPO DE FUTBOL DE ALTO NIVEL. CASO DE EQUIPOS CHAMPIONS DE LA TEMPORADA ACTUAL AUTOR: DAVID MESA RUIZ TUTOR: JOSÉ ANTONIO CAMÚÑEZ RUIZ DEPARTAMENTO: ECONOMÍA APLICADA I ÁREA DE CONOCIMIENTO: MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA LA ECONOMÍA Y EMPRESA. RESUMEN: Desde hace varios años los especialistas deportivos se han preocupado por la elaboración de indicadores que midan el grado de competitividad de los equipos en diferentes deportes. Entre ello, el futbol por lo que significa y mueve en nuestra sociedad, ocupa un lugar muy importante en estos análisis. En este trabajo, usando literatura bastante actual, construimos algunos de esos indicadores asociados a los equipos de la competición europea de clubes UEFA Champions League que han llegado a cuartos de final. Comparamos medias de esos indicadores entre equipos cuando ganan y cuando pierden partidos. Mediante regresión logit clasificamos en función de los mismos y analizamos el volumen de aciertos. PALABRAS CLAVE: Indicadores competitivos de rendimiento, equipo de futbol, prueba t para comparar medias, logit. TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN………………………………………………………………Págs. 1-3 2. INDICADORES COMPETITIVOS PROPUESTOS…………….…………..Págs. 4-10 3. ANÁLISIS EMPÍRICO…………………………………………………………Págs. 11-67 3.1. Indicadores obtenidos para cada equipo…………..………………..Págs. 11-43 3.2. Distribución de los indicadores……………………….…………………………………….…....Págs. 44-51 3.3. Comparación de medias de los indicadores entre partidos perdidos y ganados…………………………………………………………….……......Págs. 52-60 3.4. Modelización Logit…………………………………………………......Págs. 61-68 4. Resultados y conclusiones…………………………………….……………...Págs. 69-71 BIBLIOGRAFÍA………………………………………………………………..…..Págs. 72-74 Mesa Ruiz, David 2 CAPÍTULO 1 INTRODUCCIÓN En los diez últimos años, se ha dado un salto inmenso en el análisis de estadísticas en el fútbol, en el que incluso existen empresas especializadas como OPTA y Prozone que se encargan de recopilar datos y, así, venderlos a medios de comunicación o incluso a equipos para que realicen análisis y estudios tanto del rendimiento propio como el de los posibles rivales. La pregunta que hay que hacer ahora es qué hacer con esos datos, ya que al contrario que otros deportes, en el caso del fútbol nos encontramos con que se están desarrollando las estadísticas y el análisis de dichas estadísticas. Un notable número de páginas web, como WhoScored, Squawka y FourFourTwo’s Stats, han emergido en los últimos años (todas ellas funcionan con OPTA) con el objetivo expreso de dotar de información y estadísticas a los aficionados. Su funcionamiento consiste en suministrar información estadística tanto a nivel individual como a nivel de equipo de cada partido así como datos globales. Hasta aquí, el análisis estadístico en el fútbol se parece al del béisbol. Sin embargo, donde difieren y donde se define el progreso del análisis estadístico del fútbol se encuentra en las dudas que pueden surgir de la interpretación de ciertos datos –por ejemplo, no se puede afirmar directamente que porque un defensa central tenga mayor acierto en la distribución del balón que un mediapunta, signifique que este último sea peor pasador, ya que hay mayor dificultad en dar pases en zonas más avanzadas del campo. No obstante, no hay que despreciar estos primeros pasos que se están dando en el análisis estadístico, ya que gracias a esos primeros datos básicos se puede saber qué ha pasado y gracias a ellos, se puede tratar de explicar por qué ha pasado o qué pasará después. Una de las aplicaciones de las estadísticas que más interés genera es la predicción de resultados, ya sea de partidos concretos o del desarrollo de competiciones. Desde que surgiera el primer paso a la hora de predecir resultados en el fútbol con la aplicación del análisis del ratio de disparos totales aplicado por James Grayson -el cual sirve de una manera bastante notable para predecir los resultados de los partidos, ya que cuanto mejor sea un equipo más veces tirará y menos veces recibirá disparoshan surgido distintas ramas en cuanto a técnicas aplicadas a la hora de predecir los resultados de un partido. La primera de ellas se basa en el análisis histórico de los enfrentamientos entre los distintos equipos, ya que los clubes de fútbol, en su mayoría, mantienen su status en TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual cuanto a triunfos se refiere según su trayectoria a lo largo de la historia, por supuesto ponderan con mayor importancia los resultados más recientes que los más antiguos. Por otro lado, encontramos estimaciones que toman datos diversos que también merecen mención. La primera de ellas fue propuesta por Silver (2014) y está basado en el llamado ‘’Soccer Power Index’’ (SPI), el cual es un sistema de valoración que usa datos históricos tanto en ámbito de clubes como en ámbito de selecciones internacionales. La segunda se hace desde una perspectiva más económica, Lloyd’s (2014) usa los salarios de los jugadores y los ingresos por patrocinio junto con una colección de indicadores adicionales para construir un modelo económico, el cual estima los salarios de los jugadores hasta su retirada. Estas proyecciones forman la base para evaluar los valores de cada jugador por edad, posición de juego y nacionalidad También nos encontramos ante un grupo de estudios que tratan de predecir resultados de fútbol que están basados en la facilidad de la disponibilidad de fuentes de datos con información prospectiva de probabilidades de las casas de apuestas. Finalmente, existen numerosos estudios que tratan de predecir el resultado de un partido a partir de una serie de indicadores de rendimiento de los equipos a partir de cierta fase de una competición En este trabajo nos planteamos la construcción de unos determinados indicadores que están teniendo éxito en la literatura, indicadores relacionados con el desarrollo del propio partido, y que se asocian a los equipos que pierden y a los que ganan. En nuestro caso, los hemos construidos a partir de la información generada en todos los partidos jugados durante la temporada actual en la competición de Champions League, siendo un total de 74 y estadísticas recogidas para los ocho equipos que pasaron a disputar la fase de cuartos de final y todos sus rivales a lo largo de la competición, en concreto un total de 37 variables. Con los datos de estos indicadores, analizamos su posible distribución normal, según el contraste de Kolmogorov-Smirnov, hacemos comparaciones de medias entre equipos ganadores y perdedores y, por último un análisis logit que calcula, con los datos de esos indicadores, las probabilidades de que dichos partidos sean ganados o perdidos, y los clasifica en uno u otro lugar (dichos análisis realizados a través del paquete informático IBM SPSS Statistics 23). Ello nos permite calcular el porcentaje de aciertos de nuestro análisis. Mostramos los escudos de los equipos analizados: Mesa Ruiz, David 4 CAPÍTULO 2 INDICADORES COMPETITIVOS PROPUESTOS Para la elaboración de este estudio fue aplicada una serie de indicadores presentes en la literatura especializada así como una batería de indicadores novedosos en la misma, relativa al análisis cuantitativo del rendimiento competitivo o calidad de juego (cualimetría). Los rasgos principales que definen su estructura interna podrían concretarse, por un lado, en su carácter multidimensional, al recogerse información acerca de varios aspectos relevantes del juego de naturaleza condicional, técnicotáctica, táctico-estratégica, económico-social e histórica; y, por otro, por su carácter compuesto, al combinarse dos o más indicadores simples para la construcción de cada uno de los índices que la configuran: Índice de Iniciativa de Juego (IIJ): La iniciativa de juego representa un concepto táctico-estratégico cuya presencia en el ámbito del fútbol plantea cierta controversia en la actualidad puesto que, a pesar de ser un término frecuentemente utilizado por los entrenadores, a la hora de intentar explicar los fundamentos de un determinado planteamiento estratégico, o el rendimiento competitivo obtenido por sus equipos durante los partidos, en la comunidad científica dedicada al estudio del fútbol todavía no ha alcanzado un gran impacto al encontrase escasos trabajos en los que se marque como objetivo su definición o medición objetiva en la competición. Para definir con precisión el concepto de iniciativa de juego será necesario adoptar un planteamiento en el que se tenga en cuenta, en un sentido estratégico y funcional, tanto la noción de voluntad, para intentar imponer un estilo de juego sobre el rival, como la noción de capacidad para imponerlo. Partiendo de estos presupuestos, el IIJ nos informa acerca de la capacidad táctico-estratégica de un equipo, tanto ofensiva como defensivamente, para imponer su estilo de juego sobre el rival, y podría ser definido como la actitud y capacidad de un equipo para, durante el enfrentamiento con el rival, desarrollarlo, caracterizado por la asunción de un estilo dominante y la imposición de un ritmo de juego intenso y continuado, que se hará operativo a partir de la manifestación de, en una alta frecuencia de ataque, una amenaza permanente a la portería rival y un control cuantitativo y cualitativo del balón, que se traducirá en la disposición de un alto tiempo de posesión del mismo con una importante presencia en el medio campo adversario (Vales, 1998 y Areces, 2000). El IIJ se construirá a partir de una expresión matemática que refleja, desde un punto de vista táctico-estratégico, tanto el nivel de iniciativa asumido por los equipos durante las denominadas fases intermedias o de construcción (% posesión del balón), como el nivel de iniciativa asumido en las fases finales o de finalización-evitación (balance de tiros y goles).Se calcula a partir de la siguiente fórmula: TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual IIJ= % posesión balón + [(nº tiros favor + nº goles favor) – (nº tiros contra + nº goles contra)] x 1.5, Donde 1.5 representa una constante introducida para incrementar el valor atribuido, dentro del concepto de iniciativa de juego, a las fases de finalización y evitación, por representar éstas el marco donde se concreta el objetivo final del juego, el cual es marcar goles el máximo de goles y tatar de evitar encajar el mayor número posible de goles en contra. Índice de Volumen de Juego Ofensivo (IVJO): El volumen de juego ofensivo representa un parámetro táctico de gran interés para evaluar, de una forma general, la metodología de juego ofensiva asumida por los equipos de fútbol una vez recuperada la posesión del balón. Para Teodorescu (1984), todo método de juego ofensivo está constituido por un conjunto más o menos complejo y numeroso de maniobras técnico tácticas que se manifestarán básicamente a lo largo de la subfase ofensiva de construcción, dando como resultado la aparición de distintas metodologías de juego ofensivas habitualmente conceptualizadas como de ataque combinativo, ataque directo y contraataque. El IVJO nos informa acerca del nivel de elaboración o cantidad de acciones técnicotácticas individuales, grupales y colectivas producidas por un equipo durante la fase ofensiva del juego. La presencia de valores elevados en el IVJO significará que en el estilo de juego ofensivo desarrollado por un equipo han predominado los métodos ofensivos de tipo indirecto (ataque combinativo) sobre los de tipo directo (ataque directo o contraataque). IVJO= nº pases + nº total tiros favor + nº penetraciones último tercio Índice de Precisión en el Juego Ofensivo (IPCJO): La precisión en la ejecución de las distintas acciones técnico-tácticas manifestadas por los jugadores durante los partidos representa un concepto de gran importancia en el fútbol actual (Lee, Shelton, Reilly y Rienzi, 1999). La progresiva intensificación del juego, motivada por la instauración de modelos tácticos orientados a limitar el espacio y tiempo para que los jugadores rivales decidan y ejecuten sus respuestas técnicotácticas, determina que en el fútbol contemporáneo no sólo sea necesario tener una capacidad óptima para actuar rápidamente, sino que también será imprescindible hacerlo con unos altos niveles de precisión, que aporten consistencia y continuidad al juego del propio equipo. El IPCJO nos informa acerca de la capacidad de un equipo para elaborar con eficacia las acciones críticas consustanciales a la fase ofensiva del juego (pases, centros y tiros remates). Mesa Ruiz, David 12 Tabla 1. Indicadores obtenidos para el Bayern München (1) INDICADOR/PARTIDO Olympk – Bayern Bayern - Din Zagreb ARS - Bayern Bayern - ARS RESULTADO 0--3 5--0 2--0 5--1 IIJ 102,5000 123,5000 63,0000 94,5000 IIJ RIVAL 11,0000 18,0000 37,0000 11,5000 IVJO 759,0000 915,0000 923,0000 890,0000 IVJO RIVAL 288,0000 250,0000 329,0000 374,0000 IPCJO 23,7364 115,2667 109,4273 122,6095 IPCJO RIVAL 61,3889 56,2000 96,0692 108,4714 IPGJO 3,8580 4,5103 2,7604 3,3987 IPGJO RIVAL 3,6290 2,6201 5,1903 2,4316 IAP 90,7407 92,6546 88,8331 93,2026 IAP RIVAL 75,4032 78,1659 70,5882 82,3708 IR 89,5833 130,2326 85,7143 83,3333 IR RIVAL 45,1613 36,6197 66,2162 60,2740 IED 175,6000 183,7000 171,7000 161,2000 IED RIVAL 194,4000 185,8000 169,8000 178,6000 II 95,6000 103,7000 102,9000 92,8000 II RIVAL 104,4000 96,3000 97,1000 107,2000 IA 13,3333 20,0000 0,0000 0,0000 IA RIVAL 23,0769 22,2222 11,1111 25,0000 IDP 37,5000 33,3333 16,6667 40,0000 IDP RIVAL 35,2941 32,0000 12,5000 9,0909 IBT 0,0000 0,0000 20,0000 25,0000 IBT RIVAL 21,4286 25,0000 0,0000 29,4118 ICP 55,5556 55,5556 55,5556 55,5556 ICP RIVAL 41,3793 50,0000 64,2857 64,2857 VAL MDO 572,6300 572,6300 572,6300 572,6300 VAL MDO RIVAL 88,5000 58,3000 440,0000 440,0000 IEP 59,2593 59,2593 59,2593 59,2593 IEP RIVAL 34,4828 46,4286 28,5714 28,5714 CT UEFA 159,9780 159,9780 159,9780 159,9780 CT UEFA RIVAL 70,9400 25,7750 105,2560 105,2560 AA 95,1706 93,3035 82,6817 93,3035 TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual Tabla 2. Indicadores obtenidos para el Bayern München (2) INDICADOR/PARTIDO Bayern- Olympk Din Zagreb - Bayern Bayern – Juve Bayern - Benfica RESULTADO 4--0 0--2 4—2 1--0 IIJ 98,0000 110,0000 66,0000 88,0000 IIJ RIVAL 14,0000 33,0000 41,5000 29,5000 IVJO 814,0000 924,0000 1080,0000 742,0000 IVJO RIVAL 349,0000 349,0000 289,0000 317,0000 IPCJO 108,9667 105,2538 102,6923 118,0667 IPCJO RIVAL 70,7500 97,1833 94,9125 69,1000 IPGJO 3,0178 3,4783 3,2432 2,4060 IPGJO RIVAL 2,5316 3,8585 6,7925 3,4843 IAP 91,4952 92,5466 92,5405 88,8722 IAP RIVAL 81,6456 78,1350 81,8868 76,3066 IR 62,5000 93,8776 86,7647 94,4444 IR RIVAL 69,8113 54,6875 58,8235 63,6364 IED 175,6000 191,2000 150,8000 161,1000 IED RIVAL 194,4000 148,9000 185,0000 164,4000 II 95,6000 112,6000 80,2000 94,4000 II RIVAL 104,4000 87,4000 119,8000 105,6000 IA 33,3333 0,0000 26,3158 18,1818 IA RIVAL 11,1111 37,5000 26,9231 16,6667 IDP 100,0000 14,2857 13,3333 83,3333 IDP RIVAL 12,5000 5,2632 9,0909 62,5000 IBT 0,0000 0,0000 15,3846 0,0000 IBT RIVAL 33,3333 11,7647 22,2222 14,2857 ICP 55,5556 55,5556 55,5556 55,5556 ICP RIVAL 41,3793 50,0000 80,7692 52,0000 VAL MDO 572,6300 572,6300 572,6300 572,6300 VAL MDO RIVAL 88,5000 58,3000 397,3000 171,2500 IEP 59,2593 59,2593 59,2593 59,2593 IEP RIVAL 34,4828 46,4286 38,4615 64,0000 CT UEFA 159,9780 159,9780 159,9780 159,9780 CT UEFA RIVAL 70,9400 25,7750 107,0870 116,6160 AA 93,3035 52,9515 93,3035 93,3035 Mesa Ruiz, David 14 Tabla 3. Indicadores obtenidos para el Bayern München (3) INDICADOR/PARTIDO ATL M - Bayern Bayern - ATL M MEDIA RESULTADO 1--0 2--1 IIJ 90,0000 111,5000 94,7000 IIJ RIVAL 42,0000 31,0000 26,8500 IVJO 843,0000 1018,0000 890,8000 IVJO RIVAL 247,0000 241,0000 303,3000 IPCJO 106,1455 107,7176 101,9882 IPCJO RIVAL 58,5333 90,4143 80,3023 IPGJO 3,0178 4,0909 3,3781 IPGJO RIVAL 6,2201 3,7736 4,0532 IAP 89,7119 84,6591 90,5257 IAP RIVAL 71,7703 72,6415 76,8914 IR 50,0000 61,0390 83,7489 IR RIVAL 62,5000 45,4545 56,3184 IED 159,8000 148,4000 167,9100 IED RIVAL 168,9000 183,3000 177,3500 II 82,5000 79,2000 93,9500 II RIVAL 117,5000 120,8000 106,0500 IA 33,3333 7,6923 15,2190 IA RIVAL 14,2857 11,1111 19,9008 IDP 18,1818 16,6667 37,3301 IDP RIVAL 33,3333 4,3478 21,5920 IBT 10,0000 20,0000 9,0385 IBT RIVAL 0,0000 9,5238 16,6970 ICP 55,5556 55,5556 55,5556 ICP RIVAL 63,6364 63,6364 57,1372 VAL MDO 572,6300 572,6300 572,6300 VAL MDO RIVAL 363,5000 363,5000 246,9150 IEP 59,2593 59,2593 59,2593 IEP RIVAL 72,7273 72,7273 46,6882 CT UEFA 159,9780 159,9780 159,9780 CT UEFA RIVAL 138,6850 138,6850 90,5015 AA 94,9369 93,3035 88,5562 TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual Tabla 4. Indicadores obtenidos para el SL Benfica (1) INDICADOR/PARTIDO Benfica - Astana ATL M - Benfica Galatasaray - Benfica Benfica - Galatasaray RESULTADO 2--0 1--2 2--1 2--1 IIJ 87,5000 21,0000 32,5000 62,5000 IIJ RIVAL 35,0000 82,0000 45,0000 39,0000 IVJO 673 391 621 502 IVJO RIVAL 401,0000 562,0000 461,0000 515,0000 IPCJO 131,9882353 98,8 96,86666667 87,43157895 IPCJO RIVAL 108,4000 113,9833 95,8882 101,9667 IPGJO 3,2479 1,9886 3,4608 4,9528 IPGJO RIVAL 4,3478 5,2632 4,7146 2,8571 IAP 85,6410 81,8182 82,3315 79,0094 IAP RIVAL 80,2899 86,1053 80,6452 81,9780 IR 66,2338 65,5172 69,1176 82,2581 IR RIVAL 70,8861 84,5238 61,4286 49,3333 IED 172,6000 158,4000 190,6000 173,0000 IED RIVAL 183,4000 190,6000 148,3000 163,4000 II 96,6000 85,3000 123,9000 101,6000 II RIVAL 103,4000 114,7000 76,1000 98,4000 IA 20,0000 30,7692 30,7692 29,4118 IA RIVAL 21,4286 14,2857 25,0000 20,0000 IDP 66,6667 40,0000 16,6667 55,5556 IDP RIVAL 16,6667 20,0000 15,3846 28,5714 IBT 0,0000 7,1429 20,0000 12,5000 IBT RIVAL 20,0000 66,6667 8,3333 16,6667 ICP 52,0000 52,0000 52,0000 52,0000 ICP RIVAL 48,0000 63,6364 44,4444 44,4444 VAL MDO 171,2500 171,2500 171,2500 171,2500 VAL MDO RIVAL 15,1000 363,5000 102,6000 102,6000 IEP 64,0000 64,0000 64,0000 64,0000 IEP RIVAL 32,0000 72,7273 37,0370 37,0370 CT UEFA 116,6160 116,6160 116,6160 116,6160 CT UEFA RIVAL 12,5750 138,6850 57,9200 57,9200 AA 49,9627 74,5588 63,9068 54,4214 Mesa Ruiz, David 16 Tabla 5. Indicadores obtenidos para el SL Benfica (2) INDICADOR/PARTIDO Benfica - ATL M Benfica - Zenit Zenit – Benfica Bayern - Benfica RESULTADO 1--2 1--0 1—2 1--0 IIJ 53,5000 85,0000 47,0000 28,5000 IIJ RIVAL 37,5000 22,5000 54,5000 73,0000 IVJO 767 612 413 321 IVJO RIVAL 550,0000 312,0000 525,0000 742,0000 IPCJO 90,88333333 93,26666667 96,04615385 69,1 IPCJO RIVAL 88,3750 73,7000 107,6667 118,0667 IPGJO 1,8895 3,0418 4,1551 3,4843 IPGJO RIVAL 1,9920 1,9084 3,4707 2,4060 IAP 86,0465 86,3118 82,2715 76,3066 IAP RIVAL 83,4661 79,3893 84,8156 88,8722 IR 58,7156 63,3803 85,3659 63,6364 IR RIVAL 71,8750 67,1429 74,7253 94,4444 IED 183,0000 138,9000 164,1000 164,4000 IED RIVAL 156,8000 193,2000 207,2000 161,1000 II 112,0000 73,5000 74,1000 105,6000 II RIVAL 88,0000 126,5000 125,9000 94,4000 IA 11,1111 28,5714 9,0909 16,6667 IA RIVAL 17,6471 41,6667 7,1429 18,1818 IDP 22,2222 33,3333 54,5455 62,5000 IDP RIVAL 50,0000 36,3636 15,3846 83,3333 IBT 28,5714 0,0000 10,0000 14,2857 IBT RIVAL 14,2857 10,0000 18,1818 0,0000 ICP 52,0000 52,0000 52,0000 52,0000 ICP RIVAL 63,6364 66,6667 66,6667 55,5556 VAL MDO 171,2500 171,2500 171,2500 171,2500 VAL MDO RIVAL 363,5000 196,2000 196,2000 572,6300 IEP 64,0000 64,0000 64,0000 64,0000 IEP RIVAL 72,7273 47,6190 47,6190 59,2593 CT UEFA 116,6160 116,6160 116,6160 116,6160 CT UEFA RIVAL 138,6850 93,2160 93,2160 159,9780 AA 72,5547 74,0552 73,7000 93,3035 TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual Tabla 6. Indicadores obtenidos para el SL Benfica (3) INDICADOR/PARTIDO MEDIA RESULTADO IIJ 52,1875 IIJ RIVAL 48,5625 IVJO 537,5000 IVJO RIVAL 508,5000 IPCJO 95,5478 IPCJO RIVAL 101,0058 IPGJO 3,2776 IPGJO RIVAL 3,3700 IAP 82,4671 IAP RIVAL 83,1952 IR 69,2781 IR RIVAL 71,7949 IED 168,1250 IED RIVAL 175,5000 II 96,5750 II RIVAL 103,4250 IA 22,0488 IA RIVAL 20,6691 IDP 43,9362 IDP RIVAL 33,2130 IBT 11,5625 IBT RIVAL 19,2668 ICP 52,0000 ICP RIVAL 56,6313 VAL MDO 171,2500 VAL MDO RIVAL 239,0413 IEP 64,0000 IEP RIVAL 50,7532 CT UEFA 116,6160 CT UEFA RIVAL 94,0244 AA 69,5579 Mesa Ruiz, David 18 Tabla 7. Indicadores obtenidos para el FC Barcelona (1) INDICADOR/PARTIDO ROMA - FCB FCB - BAYER 04 BATE – FCB FCB - BATE RESULTADO 1--1 2--1 0—2 3--0 IIJ 90,0000 84,5000 102,5000 109,5000 IIJ RIVAL 11,5000 17,0000 3,5000 -2,0000 IVJO 827 780 901 936 IVJO RIVAL 272,0000 303,0000 300,0000 288,0000 IPCJO 181,2 181,8 166,4190476 182,4333333 IPCJO RIVAL 67,0714 112,6444 60,7500 82,9000 IPGJO 2,9494 3,1792 2,9225 3,3210 IPGJO RIVAL 3,5088 3,7594 1,4815 1,8939 IAP 92,1348 84,5376 88,9454 88,6839 IAP RIVAL 76,3158 68,0451 70,7407 64,7727 IR 70,4918 56,8182 77,2152 82,6667 IR RIVAL 59,0164 69,8630 56,5657 47,4747 IED 152,8000 169,5000 200,6000 225,9000 IED RIVAL 150,9000 174,5000 153,0000 144,1000 II 96,5000 94,5000 129,8000 135,9000 II RIVAL 103,5000 105,5000 70,2000 64,1000 IA 20,0000 30,0000 50,0000 10,0000 IA RIVAL 9,0909 18,1818 30,0000 30,0000 IDP 20,0000 100,0000 66,6667 40,0000 IDP RIVAL 50,0000 6,2500 33,3333 20,0000 IBT 25,0000 25,0000 0,0000 0,0000 IBT RIVAL 7,6923 14,2857 20,0000 17,6471 ICP 79,1667 79,1667 79,1667 79,1667 ICP RIVAL 50,0000 48,1481 42,8571 42,8571 VAL MDO 693,0000 693,0000 693,0000 693,0000 VAL MDO RIVAL 264,3000 213,6500 17,1000 17,1000 IEP 58,3333 58,3333 58,3333 58,3333 IEP RIVAL 17,8571 44,4444 80,9524 80,9524 CT UEFA 158,3850 158,3850 158,3850 158,3850 CT UEFA RIVAL 41,5870 89,0350 34,0000 34,0000 AA 78,9451 69,0156 99,6038 68,8227 TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual Tabla 8. Indicadores obtenidos para el FC Barcelona (2) INDICADOR/PARTIDO FCB - BATE FCB - ROMA ARSFCB FCB - ARS RESULTADO 3--0 6--1 0—2 3--1 IIJ 109,5000 90,0000 93,5000 62,0000 IIJ RIVAL -2,0000 11,5000 17,0000 39,5000 IVJO 936 857 820 846 IVJO RIVAL 288,0000 340,0000 412,0000 472,0000 IPCJO 182,4333333 169,1333333 179,8705882 213,0882353 IPCJO RIVAL 82,9000 122,6500 105,3571 113,2000 IPGJO 3,3210 3,1169 2,5992 2,6810 IPGJO RIVAL 1,8939 2,8939 1,9391 5,1471 IAP 88,6839 91,2987 88,6457 89,8123 IAP RIVAL 64,7727 83,6013 80,6094 83,8235 IR 82,6667 74,5763 78,4615 78,2609 IR RIVAL 47,4747 48,5714 77,4194 77,1429 IED 225,9000 172,8000 152,3000 189,7000 IED RIVAL 144,1000 163,7000 216,8000 169,1000 II 135,9000 100,6000 77,3000 101,5000 II RIVAL 64,1000 99,4000 122,7000 98,5000 IA 10,0000 23,0769 7,1429 12,5000 IA RIVAL 30,0000 8,3333 7,6923 36,3636 IDP 40,0000 28,5714 66,6667 53,8462 IDP RIVAL 20,0000 14,2857 46,6667 26,6667 IBT 0,0000 16,6667 0,0000 8,3333 IBT RIVAL 17,6471 40,0000 15,3846 25,0000 ICP 79,1667 79,1667 79,1667 79,1667 ICP RIVAL 42,8571 50,0000 64,2857 64,2857 VAL MDO 693,0000 693,0000 693,0000 693,0000 VAL MDO RIVAL 17,1000 264,3000 440,0000 440,0000 IEP 58,3333 58,3333 58,3333 58,3333 IEP RIVAL 80,9524 17,8571 28,5714 28,5714 CT UEFA 158,3850 158,3850 158,3850 158,3850 CT UEFA RIVAL 34,0000 41,5870 105,2560 105,2560 AA 68,8227 71,7674 99,3843 76,4482 Mesa Ruiz, David 20 Tabla 9. Indicadores obtenidos para el FC Barcelona (3) INDICADOR/PARTIDO FCB - ATL M ATL M - FCB MEDIA RESULTADO 2--1 2--0 IIJ 89,0000 72,0000 88,1111 IIJ RIVAL -16,0000 46,0000 14,2222 IVJO 807 765 837,6667 IVJO RIVAL 258,0000 205,0000 316,6667 IPCJO 113,1 107,05 166,0105 IPCJO RIVAL 89,3143 81,3000 92,7986 IPGJO 3,2023 1,7778 2,8610 IPGJO RIVAL 3,6530 7,0588 3,4817 IAP 91,8486 91,2593 89,6851 IAP RIVAL 74,8858 71,7647 74,9510 IR 67,5676 44,7368 70,0883 IR RIVAL 45,0000 72,8814 61,5483 IED 176,5000 142,8000 175,8778 IED RIVAL 160,7000 152,0000 164,9778 II 105,1000 90,4000 103,5111 II RIVAL 94,9000 82,4000 93,4667 IA 15,7895 40,0000 23,1677 IA RIVAL 56,2500 20,0000 23,9902 IDP 50,0000 10,0000 48,4168 IDP RIVAL 42,8571 55,5556 32,8461 IBT 20,0000 25,0000 13,3333 IBT RIVAL 16,6667 0,0000 17,4085 ICP 79,1667 79,1667 79,1667 ICP RIVAL 63,6364 63,6364 54,4118 VAL MDO 693,0000 693,0000 693,0000 VAL MDO RIVAL 363,5000 363,5000 264,8278 IEP 58,3333 58,3333 58,3333 IEP RIVAL 72,7273 72,7273 49,4068 CT UEFA 158,3850 158,3850 158,3850 CT UEFA RIVAL 138,6850 138,6850 80,8990 AA 88,9485 96,2555 83,2435 TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual Tabla 10. Indicadores obtenidos para el Atlético de Madrid (1) INDICADOR/PARTIDO Galatasaray - ATL M ATL M - Benfica ATL M - Astana ATL M - Galatasaray RESULTADO 0--2 1--2 4--0 2--0 IIJ 71,5000 77,5000 101,5000 99,5000 IIJ RIVAL 63,0000 18,0000 13,5000 5,0000 IVJO 597 558 771 816 IVJO RIVAL 639,0000 391,0000 369,0000 412,0000 IPCJO 99,34 114,275 121,2521739 74,64 IPCJO RIVAL 109,2783 98,8000 87,5000 116,2667 IPGJO 3,2258 5,2632 3,9882 3,7975 IPGJO RIVAL 4,1367 1,9886 3,1153 0,7772 IAP 85,0095 86,1053 88,7740 84,6695 IAP RIVAL 89,5683 81,8182 80,3738 74,6114 IR 79,1667 84,5238 79,2208 118,8679 IR RIVAL 72,8571 65,5172 63,2911 33,3333 IED 161,7000 190,6000 201,2000 200,3000 IED RIVAL 191,3000 158,4000 154,5000 143,8000 II 85,2000 114,7000 116,2000 117,7000 II RIVAL 114,8000 85,3000 83,8000 82,3000 IA 5,8824 28,5714 14,2857 0,0000 IA RIVAL 12,5000 30,7692 5,2632 10,0000 IDP 72,7273 20,0000 25,0000 0,0000 IDP RIVAL 28,5714 40,0000 21,0526 27,7778 IBT 0,0000 66,6667 0,0000 0,0000 IBT RIVAL 16,6667 7,1429 26,6667 12,5000 ICP 63,6364 63,6364 63,6364 63,6364 ICP RIVAL 44,4444 52,0000 48,0000 44,4444 VAL MDO 363,5000 363,5000 363,5000 363,5000 VAL MDO RIVAL 102,6000 171,2500 15,1000 102,6000 IEP 72,7273 72,7273 72,7273 72,7273 IEP RIVAL 37,0370 64,0000 32,0000 37,0370 CT UEFA 138,6850 138,6850 138,6850 138,6850 CT UEFA RIVAL 57,9200 116,6160 12,5750 57,9200 AA 63,6293 74,5588 61,6552 65,1156 Mesa Ruiz, David 28 Tabla 17. Indicadores obtenidos para el Manchester City (2) INDICADOR/PARTIDO Juve - Man City Man City - Monchen Dynamo K - Man City Man City - PSG RESULTADO 1--0 4--2 1—3 1--0 IIJ 56,0000 52,5000 50,0000 56,0000 IIJ RIVAL 45,5000 32,5000 51,5000 53,0000 IVJO 696 633,0000 611,0000 404,0000 IVJO RIVAL 473,0000 601,0000 580,0000 739,0000 IPCJO 98,06842105 95,9417 108,7762 115,2286 IPCJO RIVAL 92,0154 75,9667 90,2385 100,0000 IPGJO 2,1311 4,7170 2,8517 3,4985 IPGJO RIVAL 3,3493 2,5501 2,6871 0,8811 IAP 86,5759 85,8202 87,1060 87,5000 IAP RIVAL 85,4067 86,7031 86,3724 89,1336 IR 71,6049 101,5385 66,2921 74,0741 IR RIVAL 79,1667 54,7619 80,2469 67,4699 IED 1,8060 1,9560 2,0460 1,7160 IED RIVAL 172,0000 150,9000 138,3000 193,4000 II 106,9000 126,8000 136,7000 81,6000 II RIVAL 93,1000 72,3000 63,3000 118,4000 IA 25,0000 0,0000 0,0000 5,5556 IA RIVAL 0,0000 0,0000 0,0000 23,0769 IDP 22,2222 40,0000 37,5000 16,6667 IDP RIVAL 66,6667 27,7778 10,0000 50,0000 IBT 12,5000 25,0000 14,2857 0,0000 IBT RIVAL 0,0000 28,5714 42,8571 33,3333 ICP 70,8333 70,8333 70,8333 70,8333 ICP RIVAL 80,7692 40,7407 51,8519 65,2174 VAL MDO 501,7500 501,7500 501,7500 501,7500 VAL MDO RIVAL 397,3000 172,1500 118,8500 414,7500 IEP 83,3333 83,3333 83,3333 83,3333 IEP RIVAL 61,5385 55,5556 37,0370 69,5652 CT UEFA 98,1810 98,1810 98,1810 98,1810 CT UEFA RIVAL 107,0870 42,0350 65,9760 112,5490 AA 93,1287 75,9188 76,6467 96,2648 TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual Tabla 18. Indicadores obtenidos para el Manchester City (3) INDICADOR/PARTIDO RM - Man City MEDIA RESULTADO 0--1 IIJ 30,5000 49,4000 IIJ RIVAL 71,0000 39,7000 IVJO 527,0000 522,1000 IVJO RIVAL 629,0000 506,4000 IPCJO 88,3571 96,3674 IPCJO RIVAL 113,4875 84,3158 IPGJO 1,1013 3,2135 IPGJO RIVAL 3,0741 2,3797 IAP 88,5799 77,9246 IAP RIVAL 90,0542 77,3519 IR 56,9620 67,4782 IR RIVAL 86,1538 62,8970 IED 1,6990 17,1441 IED RIVAL 178,8000 160,0400 II 98,5000 93,2600 II RIVAL 101,5000 86,6500 IA 30,0000 8,1984 IA RIVAL 20,0000 12,3077 IDP 41,6667 31,3770 IDP RIVAL 0,0000 30,0472 IBT 9,0909 15,3654 IBT RIVAL 0,0000 17,0265 ICP 70,8333 63,7500 ICP RIVAL 81,8182 51,5981 VAL MDO 501,7500 451,5750 VAL MDO RIVAL 697,8000 276,2500 IEP 83,3333 75,0000 IEP RIVAL 59,0909 52,5807 CT UEFA 98,1810 88,3629 CT UEFA RIVAL 170,6850 83,4510 AA 91,6282 77,9608 Mesa Ruiz, David 30 Tabla 19. Indicadores obtenidos para el Wfl Wolfsburgo (1) INDICADOR/PARTIDO WFL - CSKA Man Utd - WFL WFL – PSV PSV - WFL RESULTADO 1--0 2--1 2—0 2--0 IIJ 89,5000 17,5000 73,0000 39,5000 IIJ RIVAL 22,5000 66,0000 40,5000 48,5000 IVJO 779,0000 432 534,0000 539,0000 IVJO RIVAL 564,0000 501,0000 599,0000 441,0000 IPCJO 121,3000 82,42857143 111,7455 97,8333 IPCJO RIVAL 104,0500 99,1692 86,6444 98,9000 IPGJO 3,0882 1,8182 3,8380 2,2541 IPGJO RIVAL 1,6000 3,4404 1,6917 3,0928 IAP 89,0678 84,0438 87,5125 83,5616 IAP RIVAL 88,2000 85,5505 87,9699 82,4742 IR 133,3333 60,9756 71,1538 83,0189 IR RIVAL 38,1579 103,2787 71,4286 56,9231 IED 183,1000 169,0000 180,9000 209,2000 IED RIVAL 173,6000 177,7000 154,1000 149,2000 II 103,1000 84,8000 105,9000 115,1000 II RIVAL 96,9000 115,2000 94,1000 84,9000 IA 0,0000 7,6923 22,2222 33,3333 IA RIVAL 0,0000 25,0000 0,0000 14,2857 IDP 50,0000 40,0000 50,0000 28,5714 IDP RIVAL 38,4615 25,0000 9,0909 66,6667 IBT 0,0000 20,0000 0,0000 28,5714 IBT RIVAL 8,3333 33,3333 22,2222 0,0000 ICP 29,6296 29,6296 29,6296 29,6296 ICP RIVAL 72,7273 70,9677 40,7407 40,7407 VAL MDO 181,1000 181,1000 181,1000 181,1000 VAL MDO RIVAL 131,6000 419,2500 118,6000 118,6000 IEP 51,8519 51,8519 51,8519 51,8519 IEP RIVAL 36,3636 61,2903 25,9259 25,9259 CT UEFA 55,9780 55,9780 55,9780 55,9780 CT UEFA RIVAL 48,7160 82,2560 57,1120 57,1120 AA 67,0867 81,2552 77,9167 98,3146 TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual Tabla 20. Indicadores obtenidos para el Wfl Wolfsburgo (2) INDICADOR/PARTIDO CSKA - WFL WFL - Man Utd Gante – WFL Wfl- Gante RESULTADO 0--2 3--2 2—3 1--0 IIJ 75,0000 19,5000 50,0000 75,0000 IIJ RIVAL 47,5000 59,5000 47,0000 35,5000 IVJO 612 424,0000 445,0000 546,0000 IVJO RIVAL 557,0000 513,0000 664,0000 612,0000 IPCJO 82,825 96,4158 83,4783 102,0882 IPCJO RIVAL 64,6429 103,4125 101,1333 91,4286 IPGJO 2,5641 3,4031 5,1546 3,7657 IPGJO RIVAL 2,8630 4,0632 2,4306 1,2478 IAP 82,6087 84,4848 83,2988 86,9105 IAP RIVAL 79,9591 85,7788 84,7222 87,5223 IR 81,1594 57,8947 70,5263 93,9394 IR RIVAL 59,7222 77,7778 76,4706 68,0000 IED 171,0000 130,3000 151,2000 185,1000 IED RIVAL 170,8000 211,0000 192,4000 171,7000 II 111,0000 74,7000 84,5000 103,3000 II RIVAL 89,0000 125,3000 115,5000 96,7000 IA 0,0000 25,0000 11,7647 0,0000 IA RIVAL 44,4444 15,3846 8,3333 0,0000 IDP 66,6667 46,1538 20,0000 33,3333 IDP RIVAL 22,2222 10,0000 27,2727 50,0000 IBT 0,0000 15,3846 20,0000 0,0000 IBT RIVAL 28,5714 42,8571 37,5000 9,0909 ICP 29,6296 29,6296 29,6296 29,6296 ICP RIVAL 72,7273 70,9677 33,3333 33,3333 VAL MDO 181,1000 181,1000 181,1000 181,1000 VAL MDO RIVAL 131,6000 419,2500 65,9300 65,9300 IEP 51,8519 51,8519 51,8519 51,8519 IEP RIVAL 36,3636 61,2903 59,2593 59,2593 CT UEFA 55,9780 55,9780 55,9780 55,9780 CT UEFA RIVAL 48,7160 82,2560 25,0000 25,0000 AA 88,2700 88,0000 99,8950 78,1900 Mesa Ruiz, David 32 Tabla 21. Indicadores obtenidos para el Wfl Wolfsburgo (3) INDICADOR/PARTIDO WFL – RM RM - WFL MEDIA RESULTADO 2—0 3--0 IIJ 60,0000 -23,5000 47,5500 IIJ RIVAL 59,5000 87,5000 51,4000 IVJO 458,0000 495,0000 526,4000 IVJO RIVAL 767,0000 665,0000 588,3000 IPCJO 83,8154 104,6444 96,6574 IPCJO RIVAL 106,0810 106,7222 96,2184 IPGJO 2,9340 2,0045 3,0824 IPGJO RIVAL 3,1157 3,5714 2,7117 IAP 88,3657 86,9942 85,6848 IAP RIVAL 90,6528 89,2857 86,2116 IR 66,6667 64,1791 78,2847 IR RIVAL 73,0769 61,4286 68,6264 IED 164,1000 173,0000 171,6900 IED RIVAL 185,9000 185,1000 177,1500 II 99,8000 84,1000 96,6300 II RIVAL 100,2000 115,9000 103,3700 IA 30,7692 44,4444 17,5226 IA RIVAL 12,5000 10,0000 12,9948 IDP 62,5000 30,7692 42,7995 IDP RIVAL 0,0000 50,0000 29,8714 IBT 0,0000 23,0769 10,7033 IBT RIVAL 28,5714 0,0000 21,0480 ICP 29,6296 29,6296 29,6296 ICP RIVAL 81,8182 81,8182 59,9175 VAL MDO 181,1000 181,1000 181,1000 VAL MDO RIVAL 697,8000 697,8000 286,6360 IEP 51,8519 51,8519 51,8519 IEP RIVAL 59,0909 59,0909 48,3860 CT UEFA 55,9780 55,9780 55,9780 CT UEFA RIVAL 170,6850 170,6850 76,7538 AA 88,0000 89,7372 85,6665 TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual Tabla 22. Indicadores obtenidos para el Real Madrid (1) INDICADOR/PARTIDO RM - Shaktar Malmo - RM RM – PSG Shaktar - RM RESULTADO 4--0 0--2 1—0 3--4 IIJ 93,5000 105,0000 62,0000 47,0000 IIJ RIVAL 14,0000 2,5000 65,0000 27,5000 IVJO 781,0000 959,0000 540,0000 779 IVJO RIVAL 637,0000 282,0000 820,0000 517,0000 IPCJO 126,2200 111,1909 121,9462 126,35 IPCJO RIVAL 119,1000 78,8000 106,3444 99,9000 IPGJO 4,3675 2,8640 2,8866 3,4433 IPGJO RIVAL 0,8489 2,0080 2,5070 2,8200 IAP 92,3193 91,7661 87,8351 91,9656 IAP RIVAL 92,1902 72,6908 92,0613 21,6920 IR 82,4561 101,8519 49,3151 62,3188 IR RIVAL 38,8889 43,2099 70,0000 70,0000 IED 199,3000 172,0000 153,2000 154,4000 IED RIVAL 144,0000 175,5000 170,8000 202,3000 II 116,0000 101,4000 90,7000 87,7000 II RIVAL 84,0000 98,6000 109,3000 112,3000 IA 0,0000 23,0769 13,3333 14,2857 IA RIVAL 60,0000 31,2500 14,2857 10,0000 IDP 0,0000 0,0000 37,5000 33,3333 IDP RIVAL 23,5294 33,3333 16,6667 36,8421 IBT 0,0000 0,0000 0,0000 50,0000 IBT RIVAL 30,7692 15,3846 9,0909 26,6667 ICP 81,8182 81,8182 81,8182 81,8182 ICP RIVAL 38,4615 34,6154 65,2174 38,4615 VAL MDO RIVAL 697,8000 697,8000 697,8000 697,8000 VAL MDO RIVAL 112,1000 20,4000 414,7500 112,1000 IEP 59,091 59,091 59,091 59,091 IEP RIVAL 53,8462 61,5385 30,4348 53,8462 CT UEFA 170,6850 170,6850 170,6850 170,6850 CT UEFA RIVAL 81,9760 18,9750 170,6850 81,9760 AA 80,1940 85,4167 91,6282 97,3507 Mesa Ruiz, David 34 Tabla 23. Indicadores obtenidos para el Real Madrid (2) INDICADOR/PARTIDO RM - Malmo Roma - RM RM- Roma Wfl - RM RESULTADO 8--0 0--2 2—0 2--0 IIJ 118,0000 91,5000 115,0000 59,5000 IIJ RIVAL -12,0000 23,5000 3,0000 28,5000 IVJO 765,0000 778,0000 740,0000 767,0000 IVJO RIVAL 516,0000 491,0000 502,0000 458,0000 IPCJO 107,8188 114,0789 98,5053 106,0810 IPCJO RIVAL 98,1000 89,3000 99,3833 83,9000 IPGJO 6,1069 3,0347 6,4309 3,1157 IPGJO RIVAL 0,8368 2,3641 2,7273 2,9340 IAP 92,9771 89,8844 89,5498 90,6528 IAP RIVAL 88,2845 86,7612 85,2273 84,5966 IR 94,9153 66,6667 88,7500 73,0769 IR RIVAL 37,8947 71,8750 61,7978 66,6667 IED 221,5000 172,0000 164,1000 185,9000 IED RIVAL 147,4000 164,1000 132,1000 164,1000 II 132,6000 97,0000 121,2000 100,2000 II RIVAL 67,4000 103,0000 78,8000 99,8000 IA 0,0000 20,0000 14,2857 12,5000 IA RIVAL 0,0000 0,0000 11,1111 30,7692 IDP 50,0000 83,3333 28,5714 0,0000 IDP RIVAL 22,5806 46,1538 48,0000 62,5000 IBT 0,0000 0,0000 0,0000 28,5714 IBT RIVAL 34,7826 18,1818 8,6957 0,0000 ICP 81,8182 81,8182 81,8182 81,8182 ICP RIVAL 34,6154 50,0000 50,0000 29,6296 VAL MDO RIVAL 697,8000 697,8000 697,8000 697,8000 VAL MDO RIVAL 20,4000 264,3000 264,3000 181,1000 IEP 59,091 59,091 59,091 59,091 IEP RIVAL 61,5385 17,8571 17,8571 51,8519 CT UEFA 170,6850 170,6850 170,6850 170,6850 CT UEFA RIVAL 18,9750 41,5870 41,5870 56,0350 AA 70,9891 75,9094 89,7021 88,0000 TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual Tabla 24. Indicadores obtenidos para el Real Madrid (3) INDICADOR/PARTIDO RM - Wfl RM - Man city RMATL M MEDIA RESULTADO 3--0 1--0 1--1 IIJ 87,5000 78,5000 56,5000 83,0909 IIJ RIVAL 26,0000 29,0000 45,0000 22,9091 IVJO 665,0000 629,0000 660,0000 733,0000 IVJO RIVAL 495,0000 527,0000 731,0000 543,2727 IPCJO 106,7222 113,4875 97,5600 111,8146 IPCJO RIVAL 104,8667 88,2000 98,4211 96,9378 IPGJO 3,5714 3,0741 4,6679 3,9603 IPGJO RIVAL 2,0045 1,1013 3,1898 2,1220 IAP 89,2857 90,0542 89,2280 90,5016 IAP RIVAL 84,1871 86,7841 86,6029 80,0980 IR 61,4286 86,1538 61,2903 75,2930 IR RIVAL 64,1791 56,9620 67,7778 59,0229 IED 185,1000 178,8000 172,4000 178,0636 IED RIVAL 173,0000 169,9000 151,6000 163,1636 II 115,9000 101,5000 118,8000 107,5455 II RIVAL 84,1000 98,5000 81,2000 92,4545 IA 10,0000 20,0000 33,3333 14,6195 IA RIVAL 44,4444 30,0000 12,5000 22,2146 IDP 50,0000 0,0000 33,3333 28,7338 IDP RIVAL 25,0000 41,6667 55,0000 37,3884 IBT 0,0000 0,0000 12,5000 8,2792 IBT RIVAL 23,0769 9,0909 5,2632 16,4548 ICP 81,8182 81,8182 81,8182 81,8182 ICP RIVAL 29,6296 70,8333 63,6364 45,9182 VAL MDO RIVAL 697,8000 697,8000 697,8000 697,8000 VAL MDO RIVAL 181,1000 501,7500 363,5000 221,4364 IEP 59,091 59,091 59,091 59,091 IEP RIVAL 51,8519 83,3333 72,7273 50,6075 CT UEFA 170,6850 170,6850 170,6850 170,6850 CT UEFA RIVAL 56,0350 98,1810 138,6850 73,1543 AA 89,7372 91,6282 86,0556 Mesa Ruiz, David 36 A continuación presentamos los resultados agregados de cada indicador, siendo la primera tabla, donde predomina rojo y blanco, correspondiente a los perdedores y la segunda tabla, con colores verdes y blanco, por otro lado a los ganadores. En algunos casos, el dato aparece vacío por falta de información en el partido correspondiente. Tabla 25. Indicadores IIJ, IVJO, PCJO, IPGJO, IAP, IR, IED, II e IA obtenidos para los equipos perdedores. IIJ IVJO IPCJO IPGJO IAP IR IED II IA 11,00 288,00 61,388889 3,629032 75,403226 45,161290 194,40 108,217051 23,076923 18,00 250,00 56,200000 2,620087 78,165939 36,619718 185,80 103,715874 22,222222 11,50 374,00 108,471429 2,431611 82,370821 60,273973 178,60 95,056453 25,000000 14,00 349,00 70,750000 2,531646 81,645570 69,811321 194,40 110,836678 11,111111 33,00 349,00 97,183333 3,858521 78,135048 54,687500 148,90 72,113017 37,500000 41,50 289,00 94,912500 6,792453 81,886792 58,823529 185,00 102,148089 26,923077 29,50 317,00 69,100000 3,484321 76,306620 63,636364 164,40 89,800950 16,666667 31,00 241,00 90,414286 3,773585 72,641509 45,454545 183,30 102,231463 11,111111 35,00 401,00 108,400000 4,347826 80,289855 70,886076 183,40 91,455109 21,428571 82,00 562,00 113,983333 5,263158 86,105263 84,523810 190,60 66,777873 14,285714 11,50 374,00 108,471429 2,431611 82,370821 60,273973 178,60 95,056453 25,000000 14,00 349,00 70,750000 2,531646 81,645570 69,811321 194,40 110,836678 11,111111 33,00 349,00 97,183333 3,858521 78,135048 54,687500 148,90 72,113017 37,500000 41,50 289,00 94,912500 6,792453 81,886792 58,823529 185,00 102,148089 26,923077 29,50 317,00 69,100000 3,484321 76,306620 63,636364 164,40 89,800950 16,666667 31,00 241,00 90,414286 3,773585 72,641509 45,454545 183,30 102,231463 11,111111 17,00 303,00 112,644444 3,759398 68,045113 69,863014 174,50 101,491238 18,181818 3,50 300,00 60,750000 1,481481 70,740741 56,565657 153,00 88,237133 30,000000 -2,00 288,00 82,900000 1,893939 64,772727 47,474747 144,10 80,894805 30,000000 11,50 340,00 122,650000 2,893891 83,601286 48,571429 163,70 86,801536 8,333333 17,00 412,00 105,357143 1,939058 80,609418 77,419355 216,80 116,659423 7,692308 39,50 472,00 113,200000 5,147059 83,823529 77,142857 169,10 75,660384 36,363636 11,00 258,00 89,314286 3,652968 74,885845 45,000000 160,70 93,032094 56,250000 63,00 639,00 109,278261 4,136691 89,568345 72,857143 191,30 57,434973 12,500000 13,50 369,00 87,500000 3,115265 80,373832 63,291139 154,50 82,248049 5,263158 5,00 412,00 116,266667 0,777202 74,611399 33,333333 143,80 57,600000 10,000000 62,50 767,00 90,883333 1,889535 86,046512 58,715596 183,00 27,161335 11,111111 72,00 765,00 107,050000 1,777778 91,259259 44,736842 142,80 -2,756168 40,000000 79,50 841,00 106,200000 2,743484 89,711934 50,000000 159,80 -4,090378 36,363636 2,50 312,00 61,150000 1,428571 72,500000 75,362319 177,90 109,587933 14,285714 61,50 602,00 95,578947 3,591682 86,200378 62,121212 148,60 33,108011 0,000000 29,00 439,00 82,050000 3,084833 79,434447 66,666667 226,00 109,850533 22,222222 27,00 601,00 106,583333 2,222222 87,222222 64,705882 130,50 33,969188 33,333333 22,50 424,00 102,900000 2,964960 85,983827 63,855422 166,60 80,556983 13,333333 54,00 522,00 88,523529 3,982301 87,389381 89,062500 181,50 77,421223 18,750000 TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual IIJ IVJO IPCJO IPGJO IAP IR IED II IA 46,50 533,00 98,800000 2,345416 84,648188 57,142857 204,20 76,267195 50,000000 38,00 614,00 97,700000 2,500000 86,538462 69,863014 192,90 66,680852 10,000000 32,50 601,00 75,966667 2,550091 86,703097 54,761905 150,90 39,691714 0,000000 51,50 580,00 90,238462 2,687140 86,372361 80,246914 138,30 40,910372 0,000000 53,00 739,00 100,000000 0,881057 89,133627 67,469880 193,40 44,308279 23,076923 22,50 564,00 104,050000 1,600000 88,200000 38,157895 173,60 53,981955 0,000000 40,50 599,00 86,644444 1,691729 87,969925 71,428571 154,10 46,902470 0,000000 47,50 557,00 64,642857 2,862986 79,959100 59,722222 170,80 53,306836 44,444444 59,50 513,00 103,412500 4,063205 85,778781 77,777778 211,00 88,707729 15,384615 47,00 664,00 101,133333 2,430556 84,722222 76,470588 192,40 58,983824 8,333333 35,50 612,00 91,428571 1,247772 87,522282 68,000000 171,70 54,870334 0,000000 76,00 767,00 106,080952 3,115727 90,652819 73,076923 185,90 32,607448 12,500000 14,00 637,00 119,100000 0,848896 92,190153 38,888889 144,00 30,413696 60,000000 2,50 282,00 78,800000 2,008032 72,690763 43,209877 175,50 98,859884 31,250000 65,00 820,00 106,344444 2,506964 92,061281 70,000000 170,80 18,547075 14,285714 27,50 517,00 99,900000 2,819957 21,691974 70,000000 202,30 70,486272 10,000000 -12,00 516,00 98,100000 0,836820 88,284519 37,894737 147,40 55,527153 0,000000 23,50 491,00 89,300000 2,364066 86,761229 71,875000 164,10 72,844504 0,000000 3,00 502,00 99,383333 2,727273 85,227273 61,797753 132,10 54,139297 11,111111 26,00 495,00 104,866667 2,004454 84,187082 64,179104 173,00 72,559419 44,444444 29,00 527,00 88,200000 1,101322 86,784141 56,962025 169,90 62,879383 30,000000 45,00 731,00 98,421053 3,189793 86,602871 67,777778 151,60 23,589838 12,500000 63,00 923,00 109,427273 2,760351 88,833124 85,714286 171,70 102,900000 0,000000 90,00 843,00 106,145455 3,017833 89,711934 50,000000 159,80 82,500000 33,333333 32,50 621,00 96,866667 3,460838 82,331512 69,117647 190,60 123,900000 30,769231 53,50 767,00 90,883333 1,889535 86,046512 58,715596 183,00 112,000000 11,111111 28,50 321,00 69,100000 3,484321 76,306620 63,636364 164,40 105,600000 16,666667 60,00 765,00 1,813000 1,777778 91,259259 44,736842 142,80 90,400000 40,000000 77,50 558,00 114,275000 5,263158 86,105263 84,523810 190,60 114,700000 28,571429 -16,00 258,00 89,314286 3,652968 74,885845 45,000000 160,70 94,900000 56,250000 -58,00 243,00 90,414286 3,773585 72,641509 45,454546 183,30 120,800000 10,000000 66,50 778,00 106,400000 2,506964 90,357440 49,315069 170,80 109,300000 14,285714 54,50 729,00 99,428571 0,881057 87,500000 67,469880 193,40 118,400000 23,076923 47,00 684,00 107,221053 2,310231 88,420020 74,285714 157,20 82,200000 0,000000 56,00 696,00 98,068421 2,131148 86,575876 71,604938 1,81 106,900000 25,000000 30,50 527,00 88,357143 1,101322 88,579940 56,962025 1,70 98,500000 30,000000 17,50 432,00 82,428571 1,818182 84,043849 60,975610 169,00 84,800000 7,692308 39,50 539,00 97,833333 2,254098 83,561644 83,018868 209,20 115,100000 33,333333 -23,50 495,00 104,644444 2,004454 86,994220 64,179105 173,00 84,100000 44,444444 59,50 767,00 106,080952 3,115727 90,652819 73,076923 185,90 100,200000 12,500000 46,50 731,00 98,421053 3,189793 86,602871 67,777778 151,60 81,200000 12,500000 Mesa Ruiz, David 44 3.2. DISTRIBUCIÓN DE LOS INDICADORES DE RENDIMIENTO Se utilizó la prueba de Kolmogorov-Smirnov para contrastar la hipótesis de distribución normal de los indicadores de rendimiento utilizados en la investigación. En la Tabla se ofrecen los valores Z de Kolmogorov-Smirnov para cada uno de los indicadores de rendimiento y las probabilidades asociadas respectivas. Se observa que varios de los valores calculados no rechazan la hipótesis de normalidad (p > 0.05), por lo que se concluye que las distribuciones empíricas se ajustan en dichos los casos a la distribución normal. En primer lugar, lo hacemos para los partidos perdidos: Tabla 29. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para IIJ, IVJO, IPCJO, IPGJO IIJ IVJO IPCJO IPGJO N 77 77 77 77 Parámetros normalesa,b Media 33,4156 511,247 93,3156 2,8100 Desviación estándar 26,16099 181,3835 18,24010 1,21922 Máximas diferencias extremas Absoluta ,066 ,100 ,143 ,078 Positivo ,052 ,100 ,098 ,078 Negativo -,066 -,080 -,143 -,048 Estadístico de prueba ,066 ,100 ,143 ,078 Sig. asintótica (bilateral) ,200c,d ,054c ,001c ,200c,d a. La distribución de prueba es normal. b. Se calcula a partir de datos. c. Corrección de significación de Lilliefors. d. Esto es un límite inferior de la significación verdadera. Tabla 30. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para IAP, IR, IED, II IAP IR IED II N 77 77 77 77 Parámetros normalesa,b Media 82,3054 61,9419 168,2637 99,0377 Desviación estándar 9,31597 12,91300 33,91193 16,62933 Máximas diferencias extremas Absoluta ,147 ,081 ,161 ,059 Positivo ,144 ,081 ,143 ,051 Negativo -,147 -,081 -,161 -,059 Estadístico de prueba ,147 ,081 ,161 ,059 Sig. asintótica (bilateral) ,000c ,200c,d ,000c ,200c,d a. La distribución de prueba es normal. TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual b. Se calcula a partir de datos. c. Corrección de significación de Lilliefors. d. Esto es un límite inferior de la significación verdadera. Tabla 31. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para IA, IDP, IBT e ICP en los partidos perdidos. IA IDP IBT ICP N 77 77 77 77 Parámetros normalesa,b Media 20,3699 26,6173 22,9132 54,1215 Desviación estándar 14,77016 16,21768 12,85019 14,87132 Máximas diferencias extremas Absoluta ,127 ,079 ,112 ,154 Positivo ,127 ,079 ,112 ,102 Negativo -,084 -,050 -,102 -,154 Estadístico de prueba ,127 ,079 ,112 ,154 Sig. asintótica (bilateral) ,004c ,200c,d ,019c ,000c a. La distribución de prueba es normal. b. Se calcula a partir de datos. c. Corrección de significación de Lilliefors. d. Esto es un límite inferior de la significación verdadera. Tabla 32. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para Valor de Mercado, IEP, CT UEFA y AA en los partidos perdidos. valor mercado IEP CT UEFA AA N 77 77 77 75 Parámetros normalesa,b Media 269,7377 59,3924 89,0819 84,9256 Desviación estándar 193,14296 16,02338 45,99208 12,00067 Máximas diferencias extremas Absoluta ,170 ,110 ,102 ,201 Positivo ,170 ,086 ,102 ,106 Negativo -,115 -,110 -,094 -,201 Estadístico de prueba ,170 ,110 ,102 ,201 Sig. asintótica (bilateral) ,000c ,022c ,047c ,000c a. La distribución de prueba es normal. b. Se calcula a partir de datos. Mesa Ruiz, David 46 c. Corrección de significación de Lilliefors. Destacamos en negrita a aquellos indicadores de significatividad que nos confirman que dichas variables siguen una distribución normal (IDP, II, IR, IPGJO e IIJ) Añadimos los histogramas de algunas de las variables analizadas: Figura 1. Distribución Normal del indicador IIJ de los equipos perdedores . En este caso, podemos comprobar como IIJ sigue una distribución normal, cuyo nivel de significatividad en la prueba Kolmogorov-Smirnov fue de 0,200c,d Figura 2. Distribución normal del indicador IVJO de los equipos perdedores TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual En esta distribución, se observa fácilmente que IVJO no sigue un modelo de distribución normal, además su nivel de significatividad en la prueba de Kolmogorov- Smirnov fue de 0,54c, Figura 3 . Distribución normal del indicador IVJO de los equipos perdedores. Observando este histograma, observamos que la variable IPCJO no sigue un modelo de distribución normal, cómo refleja el nivel de significatividad de la prueba de Kolmogorov-Smirnov, que fue de 0,01c Más llamativo es el caso para los partidos ganados que observamos a continuación: Mesa Ruiz, David 48 Tabla 34. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para IIJ, IVJO, IPCJO, IPGJO en los partidos ganados. IIJ IVJO IPCJO IPGJO N 74 74 74 74 Parámetros normalesa,b Media 71,1149 647,068 93,2433 3,6491 Desviación estándar 26,47040 202,5403 34,63610 1,24460 Máximas diferencias extremas Absoluta ,097 ,114 ,220 ,174 Positivo ,079 ,070 ,132 ,174 Negativo -,097 -,114 -,220 -,078 Estadístico de prueba ,097 ,114 ,220 ,174 Sig. asintótica (bilateral) ,082c ,019c ,000c ,000c a. La distribución de prueba es normal. b. Se calcula a partir de datos. c. Corrección de significación de Lilliefors. Tabla 35. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para IAP, IR,IED e II en los partidos ganados IAP IR IED II N 74 74 74 74 Parámetros normalesa,b Media 86,4216 76,5698 159,2937 101,7865 Desviación estándar 5,17983 16,12752 50,99717 18,30816 Máximas diferencias extremas Absoluta ,122 ,117 ,307 ,085 Positivo ,095 ,117 ,138 ,085 Negativo -,122 -,114 -,307 -,061 Estadístico de prueba ,122 ,117 ,307 ,085 Sig. asintótica (bilateral) ,008c ,014c ,000c ,200c,d a. La distribución de prueba es normal. b. Se calcula a partir de datos. c. Corrección de significación de Lilliefors. d. Esto es un límite inferior de la significación verdadera. Tabla 36. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para IA, IDP, IBT e ICP en los partidos ganados IA IDP IBT ICP N 74 74 74 74 Parámetros normalesa,b Media 15,2198 41,6225 6,9430 63,8544 Desviación estándar 10,87272 23,07291 10,15600 16,21032 TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual Máximas diferencias extremas Absoluta ,108 ,082 ,347 ,152 Positivo ,108 ,082 ,347 ,134 Negativo -,081 -,076 -,247 -,152 Estadístico de prueba ,108 ,082 ,347 ,152 Sig. asintótica (bilateral) ,031c ,200c,d ,000c ,000c a. La distribución de prueba es normal. b. Se calcula a partir de datos. c. Corrección de significación de Lilliefors. d. Esto es un límite inferior de la significación verdadera. Tabla 37. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para Valor de Mercado, IEP, CT UEFA, AA en los partidos ganados valor mercado IEP CT UEFA AA N 74 74 74 72 Parámetros normalesa,b Media 468,4203 62,8417 128,8037 84,0573 Desviación estándar 196,98600 10,17879 38,36449 12,10536 Máximas diferencias extremas Absoluta ,170 ,205 ,212 ,183 Positivo ,144 ,205 ,137 ,095 Negativo -,170 -,194 -,212 -,183 Estadístico de prueba ,170 ,205 ,212 ,183 Sig. asintótica (bilateral) ,000c ,000c ,000c ,000c a. La distribución de prueba es normal. b. Se calcula a partir de datos. c. Corrección de significación de Lilliefors. Destacamos en negrita a aquellos indicadores de significatividad que nos confirman que dichas variables siguen una distribución normal (IDP, II, e IIJ) Volvemos a mostrar los histogramas correspondientes a algunas de las variables: Figura 4. Distribución normal del indicador IIJ de los equipos ganadores Mesa Ruiz, David 50 Cómo se observa, por una anomalía en los datos no se confirma que el indicador IIJ siga un distribución normal cuando en el caso de los equipos perdedores sí que la sigue, lo cual puede justificarse con que en los partidos ganados existirán anomalías de los partidos ganados por equipos pequeños a equipos grandes. Esto se refleja en el nivel de significatividad obtenido en la prueba de Kolmogorov – Smirnov teniendo un valor de 0,82c Figura 5. Distribución normal del indicador IPGJO de los equipos ganadores TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual Podemos llegar en el IPGJO a conclusiones parecidas que con el IIJ, cómo se ve reflejado en el nivel de significatividad de la prueba de Kolmogorov – Smirnov, con valor p igual a 0,000c Figura 6. Distribución normal del indicador IED de los equipos ganadores Mesa Ruiz, David 52 Cómo puede apreciarse a la hora de analizar el IED en el caso de ganadores, observamos a simple vista que no sigue un modelo normal, como nos muestra el nivel de significatividad de la prueba de Kolmogorov – Smirnov =0,000c TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual 3.3. COMPARACIÓN DE MEDIAS DE LOS INDICADORES ENTRE PARTIDOS GANADOS Y PERDIDOS Llevamos a cabo el contraste t para muestras independientes que nos permite comparar las medias. Previo a ellos construimos los estadísticos descriptivos asociados y, además, llevamos a cabo la prueba de igualdad de varianzas para elegir el estadístico t adecuado en cada caso. Tabla 38. Estadísticos correspondientes a IIJ, IVJO, IPCJO, IPGJO N Media Desviación estándar Error estándar IIJ Partido perdido 74 34,2230 26,36560 3,06494 Partido ganado 74 71,1149 26,47040 3,07712 Total 148 52,6689 32,18281 2,64541 IVJO Partido perdido 74 519,649 179,7353 20,8938 Partido ganado 74 647,068 202,5403 23,5448 Total 148 583,358 201,2480 16,5425 IPCJO Partido perdido 74 94,0438 17,60272 2,04628 Partido ganado 74 93,2433 34,63610 4,02636 Total 148 93,6435 27,38219 2,25080 IPGJO Partido perdido 74 2,8066 1,23932 ,14407 Partido ganado 74 3,6491 1,24460 ,14468 Total 148 3,2278 1,30791 ,10751 Mesa Ruiz, David 60 Sin embargo, no encontramos resultados satisfactorios en IED, obteniendo además resultados que no esperábamos, ya que la media es inferior en el caso de los ganadores que en el de los perdedores (159,294 vs 167,534) lo cual nos indica que ha debido haber un error en la formulación y que hay que replantearse la elaboración de este índice, que se puede asegurar que una vez planteado correctamente, ofrecerá resultados positivos. Lo mismo sucede con II e IA, en los cuales obtenemos resultados decepcionantes en cuanto a significatividad pero positivos en cuanto a la diferencia entre las medias. En el caso de II los resultados son los siguientes: 101,787 (media de los ganadores) vs 98,892 (media de los perdedores), lo cual tiene sentido, ya que los equipos con mayor intensidad a la hora de disputar los balones tendrán más opciones de ganar el partido, sin embargo, el p-valor indica que no existe significatividad (p=,320). Por otro lado, para IA obtenemos los siguientes resultados: 15,22 (media de ganadores) vs 20,246 (media de perdedores) con p=,021, lo que indica que a pesar de la coherencia en la diferencia de las medias, ya que la agresividad es un factor que va en contra de los equipos al ser sancionado, no se considera dicha diferencia significativa. Esto no hace más que incentivar a mejorar la formulación de estos dos indicadores ya que no se puede dudar de la importancia de la intensidad como de la agresividad para definir el porvenir de un partido, por ello la correcta elaboración de estos indicadores debe ser un objetivo a marcarse en la literatura. Observando de manera individual los indicadores sobre la plantilla, hallamos también resultados muy exitosos. Empezando por ICP, vemos que existe una diferencia significativa entre la media de los equipos ganadores y los perdedores (63,854 vs 54,212 respectivamente; p<,001) lo cual nos confirma nuestra hipótesis de partida al elaborar este indicador, la cual es que conforme más jugadores que jueguen con sus respectivas selecciones nacionales existan en una plantilla, de mayor nivel será dicha plantilla. Siguiendo por el Valor de Mercado de las plantillas, hallamos resultados completamente satisfactorios y esperados, ya que existe diferencia significativa en la media para ganadores y perdedores (468,420 vs 272,743 respectivamente; p<,001), al ser significativamente superior la media en los casos de los ganadores que en el de los perdedores, nos indica que para tener mayores probabilidades de ganar un partido en esta competición hay que realizar inversiones muy notables. Sin embargo, observando IEP no hallamos resultados completamente satisfactorios ya que obtenemos los siguientes resultados: 62,842 (media de los equipos ganadores) vs 59,223 (media de los equipos perdedores), con p=,107. Posteriormente, si se observa el Coeficiente Total de la UEFA obtenido en los últimos 5 años por los equipos los resultados son totalmente positivos, existe diferencia significativa en la media en entre los ganadores y perdedores (128,804 vs 89,964 respectivamente; p<,001) y además el hecho de que el valor medio sea superior en el caso de los ganadores que en el de los perdedores refleja que los equipos con mejor desempeño en las últimas cinco competiciones tiene mayor probabilidad de ganar un partido en la edición actual. Finalmente, el índice AA no arroja resultados satisfactorios, ya que ni arroja diferencia significativa entre los ganadores y los TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual perdedores (p=0,807) y además es ligeramente inferior la media en el caso de los ganadores que en el caso de los perdedores (84,057 vs 84,551), lo cual no coincide con nuestra hipótesis de partida, por ello, buscar una correcta formulación de este indicador es preciso si se quiere tener en cuenta el apoyo de la afición del equipo en el resultado de un partido. 3.4. MODELIZACIÓN LOGIT Con los datos de estos indicadores, usándolos como variables independientes, y como variables dependiente partido perdido (=0), partido ganado (=1) hemos llevado a cabo una estimación de tipo logit, en el que se ha usado un proceso iterado de selección de variables explicativas (hacia atrás según el criterio de Wald). Mediante el mismo se han calculado las probabilidades de 0 y 1 (perdido o ganado) y se han clasificado los resultados, permitiéndose su comparación con los reales. Los indicadores de ajuste del modelo resultante, con los diez índices de rendimiento señalados como covariables, se señalan en la Tabla 47 Los resultados son los que siguen, después de 7 iteraciones, obtenemos los dos resultados que se muestran a continuación Tabla 46. Iteración en el paso 0, medición de la constante B Error estándar Wald gl Sig. Exp(B) Paso 0 Constante ,000 ,167 ,000 1 1,000 1,000 Mesa Ruiz, David 62 Tabla 47. Variables con las que se realiza la estimación y sus correspondientes estadísticos en los pasos 1 y 7 B Error estándar Wald gl Sig. Exp(B) Paso 1a IIJ ,074 ,044 2,884 1 ,089 1,077 IVJO -,010 ,007 1,825 1 ,177 ,990 IPCJO ,060 ,028 4,457 1 ,035 1,062 IPGJO ,988 ,602 2,694 1 ,101 2,685 IAP ,154 ,178 ,749 1 ,387 1,167 IR ,207 ,075 7,573 1 ,006 1,231 IED -,019 ,011 3,167 1 ,075 ,981 II -,126 ,048 6,739 1 ,009 ,882 IA -,091 ,051 3,134 1 ,077 ,913 IDP ,162 ,059 7,556 1 ,006 1,176 IBT -,301 ,100 9,117 1 ,003 ,740 ICP ,122 ,068 3,269 1 ,071 1,130 Valormercado ,007 ,006 1,404 1 ,236 1,007 IEP -,157 ,072 4,697 1 ,030 ,855 CTUEFA ,003 ,017 ,029 1 ,864 1,003 AA ,011 ,051 ,045 1 ,832 1,011 Constante -18,925 17,502 1,169 1 ,280 ,000 Paso 7a IIJ ,047 ,017 7,452 1 ,006 1,048 IPCJO ,038 ,021 3,202 1 ,074 1,038 IPGJO ,978 ,374 6,856 1 ,009 2,660 IR ,158 ,051 9,676 1 ,002 1,171 IED -,015 ,009 2,887 1 ,089 ,985 II -,083 ,030 7,607 1 ,006 ,920 IDP ,127 ,043 8,963 1 ,003 1,136 IBT -,209 ,061 11,731 1 ,001 ,811 ICP ,134 ,054 6,101 1 ,014 1,144 IEP -,096 ,045 4,503 1 ,034 ,908 Constante -12,142 4,979 5,947 1 ,015 ,000 a. Variables especificadas en el paso 1: IIJ, IVJO, IPCJO, IPGJO, IAP, IR, IED, II, IA, IDP, IBT, ICP, valormercado, IEP, CTUEFA, AA. TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual Una vez obtenida las variables que van en cada esitmación logit según el paso que sea, se lleva a cabo la estimación en la que se ha usa un proceso iterado de selección de variables explicativas (hacia atrás según el criterio de Wald). Mediante el mismo se calculan las probabilidades de 0 y 1 (perdido o ganado) y se clasifican los resultados, permitiéndose su comparación con los reales. En la siguiente tabla mostramos las predicciones que se realizan siguiendo cada paso y se comparan con la realidad, obteniendo el porcentaje de acierto correspondiente: Tabla 48. Comparación de agrupación de resultados pronosticados y observados Observado Pronosticado Perdidos/Ganados Corrección de porcentaje Partido perdido Partido ganado Paso 1 Perdidos/Ganados Partido perdido 68 4 94,4 Partido ganado 7 65 90,3 Porcentaje global 92,4 Paso 7 Perdidos/Ganados Partido perdido 66 6 91,7 Partido ganado 7 65 90,3 Porcentaje global 91,0 a. El valor de corte es ,500 Como se puede observar, la estimación realizada en el paso 7 es más eficaz que la realizada en el paso 1, resaltando que de 72 partidos que se pronostican, a través de dicho paso, el modelo falla a la hora de agrupar a los partidos en victorias y en derrotas en un solo partido. Otra manera de justificar la estimación de esta manera lo encontramos en la Chi-cuadrado, el cual nos mide la bondad del ajuste. En la siguiente tabla se observa la evolución de la Chi-cuadrado a partir de la segunda iteración. Tabla 49. Resumen de los 7 pasos y sus estadísticos correspondientes Escalón Mejora Modelo % de clase correcta Variable Chi-cuadrado gl Sig. Chi-cuadrado gl Sig. 2 -,029 1 ,864 152,917 15 ,000 92,4% OUT: CTUEFA 3 -,046 1 ,830 152,871 14 ,000 92,4% OUT: AA 4 -,748 1 ,387 152,123 13 ,000 93,8% OUT: IAP 5 -1,314 1 ,252 150,809 12 ,000 92,4% OUT: IVJO 6 -,811 1 ,368 149,997 11 ,000 90,3% OUT: valormercado 7 -2,273 1 ,132 147,724 10 ,000 91,0% OUT: IA a. No se pueden suprimir o añadir más variables en el modelo actual. b. Fin de bloque: 1 Mesa Ruiz, David 64 Se puede observar en esta tabla cómo a partir del segundo paso la Chi-cuadrado va mejorando (mejora media en la segunda columna de la tabla) y cuáles son los valores de tales Chi-cuadrados a lo largo de estos pasos. Además, si observamos la última columna, vemos como durante cada paso va dejando fuera del modelo distintas variables, resaltando el caso de CT UEFA, IAP, IVJO y el Valor de mercado, las cuales se han observado antes que eran variables que presentaban diferencias significativas en las medias. Por tanto, si hemos de seleccionar unas variables que sean significativas para determinar los resultados en un partido de fútbol, debemos escoger las variables empleadas en el paso 7, las cuales son: IIJ, IPCJO, IPGJO, IR, IED, II, IDP, IBT, IBT, ICP e IEP. Este hecho surge por la aparición de colinealidad entre las variables estudiadas, por ejemplo, entre Valor de Mercado e ICP o el IAP y el IPCJO; en estos casos se mide lo mismo con variables diferentes la calidad de la plantilla y la precisión a la hora de construir las jugadas de ataque respectivamente, luego de ahí es lógico que surjan problemas de colinealidad que el programa directamente elimina al descartar las variables que la provocan. A continuación, se presenta una tabla en la que se compara, las probabilidades, los valores pronosticados, pronosticando derrota (dando un valor igual a 0) si la probabilidad es inferior a 0,5 y pronosticando victoria (dando un valor igual a 1) en caso de que la probabilidad sea superior a 0,5 y finalmente los valores observados (siendo 0 en caso de producirse derrota y 1 en caso de producirse victoria) para cada partido estudiado: Tabla 50. Probabilidades, valores pronosticados y valores observados de cada partido PROBABILIDAD VALOR PRONOSTICADO VALOR OBSERVADO 0 0 0 0,01349 0 0 0,11511 0 0 0,45341 0 0 0,00011 0 0 0,25704 0 0 0,00041 0 0 0,00003 0 0 0 0 0 0,01349 0 0 0,11511 0 0 0,45341 0 0 0,00011 0 0 0,00742 0 0 0,02951 0 0 0,01087 0 0 0 0 0 TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual 0,09335 0 0 0,58708 1 0 0,0286 0 0 0,6391 1 0 0,01755 0 0 0,00074 0 0 0,00011 0 0 0,01031 0 0 0,76308 1 0 0,00094 0 0 0,00406 0 0 0 0 0 0,02813 0 0 0,05306 0 0 0,53698 1 0 0,50082 1 0 0,0005 0 0 0,004 0 0 0,00072 0 0 0,06353 0 0 0,00332 0 0 0,29731 0 0 0,00868 0 0 0,10569 0 0 0,00101 0 0 0,00006 0 0 0,07672 0 0 0,1371 0 0 0,00001 0 0 0,0001 0 0 0,27061 0 0 0,00285 0 0 0 0 0 0,01494 0 0 0,21689 0 0 0,00078 0 0 0,03678 0 0 0,99725 1 0 0,42352 0 0 0,40397 0 0 0,00081 0 0 0,00007 0 0 0,44183 0 0 0,00011 0 0 Mesa Ruiz, David 66 0,00034 0 0 0,00346 0 0 0,00014 0 0 0,99743 1 0 0,015 0 0 0,00348 0 0 0,01251 0 0 0,58682 1 0 0,34595 0 0 0,00146 0 0 0,00061 0 0 0,00016 0 0 0,06834 0 0 0,99938 1 1 1 1 1 0,99217 1 1 1 1 1 0,9985 1 1 0,95098 1 1 1 1 1 0,83668 1 1 0,9999 1 1 0,44462 0 1 0,9978 1 1 0,99442 1 1 0,99974 1 1 0,99765 1 1 0,9994 1 1 0,99116 1 1 0,7559 1 1 0,99999 1 1 0,99026 1 1 0,85 1 1 0,99999 1 1 0,9963 1 1 0,99853 1 1 0,82313 1 1 0,99998 1 1 0,86166 1 1 0,91048 1 1 0,98874 1 1 0,60129 1 1 0,99763 1 1 TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual 0,99892 1 1 0,54561 1 1 0,9993 1 1 0,98549 1 1 0,99998 1 1 0,99529 1 1 0,36042 0 1 0,99882 1 1 1 1 1 0,98629 1 1 0,99577 1 1 0,1589 0 1 0,07948 0 1 0,99617 1 1 0,96698 1 1 0,99899 1 1 0,99996 1 1 0,99791 1 1 0,07409 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0,99977 1 1 0,99858 1 1 0,94513 1 1 0,80762 1 1 0,80704 1 1 0,87254 1 1 0,81266 1 1 1 1 1 0,99998 1 1 0,41024 0 1 0,99717 1 1 0,93585 1 1 0,94137 1 1 0,99972 1 1 0,97669 1 1 0,24475 0 1 1 1 1 0,99798 1 1 0,87148 1 1 0,99967 1 1 0,99957 1 1 0,87042 1 1 Mesa Ruiz, David 68 Cómo se observa en la tabla, existen 14 partidos en el que se cometen fallos a la hora de pronosticar resultados. No obstante, hay que señalar que en 5 de ellos, las probabilidades obtenidas varían entre 0,4 y 0,6. TFG-Economía. Indicadores de rendimiento para evaluar las prestaciones competitivas de un equipo de futbol de alto nivel. Caso de equipos Champions de la temporada actual CAPÍTULO 4 Resultados y Conclusiones En este trabajo hemos empleado una batería multidisciplinar de indicadores para medir el rendimiento de una serie de equipos a lo largo de la edición de la edición 2015-2016 de la UEFA Champions League. Tras su construcción, se utilizó el paquete informático IBM SPSS Statistics 23, a través del cual pudimos realizar una serie de análisis sobre los indicadores y una estimación logit para poder hacer pronósticos con el objetivo de contrastar la bondad de la estimación. Primero se hizo la prueba de Kolmogorov-Smirnov para contrastar la hipótesis de distribución normal de los indicadores de rendimiento utilizados en la investigación, observando que no todos los indicadores siguen un modelo normal, y que existe mayor normalidad en los indicadores de los perdedores que en el de los ganadores, circunstancia producida por la selección discriminatoria de la muestra que se estudia. Posteriormente llevamos a cabo el contraste t para muestras independientes que nos permite comparar las medias. Previo a ellos construimos los estadísticos descriptivos asociados y, además, llevamos a cabo la prueba de igualdad de varianzas para elegir el estadístico t adecuado en cada caso. Tras ello, se han comparado las diferencias existentes entre las medias de los equipos ganadores y perdedores, así como estudiado la significatividad en las diferencias de tales medias. En este punto se presentó como principal dificultad poder establecer relaciones significativas entre un conjunto amplio de variables (indicadores de rendimiento) y un resultado final con escasa variabilidad que, en ocasiones, puede no reflejar correctamente el rendimiento manifestado por los equipos durante el partido (Hugues; Evans, y Wells, 2001). Por otro lado, la propia originalidad y novedad de los índices utilizados también ha dificultado encontrar referencias en la literatura revisada, que permitiesen establecer comparaciones con los datos obtenidos en este trabajo. En los partidos analizados, se pudieron identificar variables que permitieron discriminar el perfil de rendimiento entre equipos ganadores y perdedores. Centrándonos en el grupo de los indicadores de rendimiento de naturaleza técnicotáctica, se pone de manifiesto también que los que presentan una mayor importancia, a la hora de explicar los resultados exitosos, son aquellos cuyo significado refleja la capacidad de la que disponen los equipos, tanto desde un punto de vista cuantitativo (IIJ, IPGJO e IVJO) como cualitativo (IAP), para imponer sobre el rival su propio estilo de juego, mostrando un alto grado de control sobre el mismo, a través de la producción de un elevado número de acciones técnico-tácticas ejecutadas con gran precisión. Contrariamente a lo esperado, IPCJO, relacionado tácticamente con la calidad en la producción de juego ofensivo, tan valorado en el fútbol actual, presenta valores en nuestro estudio que no han alcanzado la significatividad requerida