Der beste Kader aller deutschen Mannschaften – mit Abstand

Der kommende deutsche Meister, der FC Bayern München, hat den besten Kader aller deutschen Mannschaften. Mit Abstand.

Dies schlägt sich auch im GoalImpact, also im Einfluss der Spieler auf die erwartete eigene Tordifferenz, nieder. Je höher der Wert eines Spielers, desto besser ist die Tordifferenz der eigenen Mannschaft wenn der Spieler auf dem Platz stand im Vergleich zu den Spielen ohne ihn. Hierbei werden die Spieler durch alle Mannschaften, Ligen und Länder hinweg bewertet. Dies ermöglicht es eine statistische Grundgesamtheit zu erhalten, die groß genug ist signifikante Unterschiede herauszuarbeiten. Einen kleinen Exkurs hierzu findet man Ende dieses Artikels.

Der ohnehin schon erstklassige Kader, der die Bayern in das Champions-League-Finale getragen hat, wurde in der Sommerpause mit Dante (152,0) und Shaqiri (142,5) verstärkt. Die Abgänge Pranjic (110,8) und das Breno (121,9) haben dem Kader nicht Qualität im gleichen Maße beraubt. Einzig das Laufwunder Ivica Olic, nun bei Wolfsburg, hatte einen GoalImpact von 151,9, passte aber wohl nicht ins Konzept. Es ergibt sich folgendes Gesamtbild:

SpielerScorePosition
Thomas Müller212.2Mittelfeld
Manuel Neuer177.0Torwart
Luiz Gustavo176.3Mittelfeld
Bastian Schweinsteiger173.1Mittelfeld
Mario Gomez159.9Sturm
Arjen Robben157.9Mittelfeld
Claudio Pizarro152.2Sturm
Dante152.0Abwehr
Franck Ribéry146.3Mittelfeld
Jerome Boateng145.6Abwehr
Xherdan Shaqiri142.5Mittelfeld
Daniel Van Buyten136.1Abwehr
Philipp Lahm134.0Abwehr
Rafinha130.7Abwehr
Mario Mandzukic127.1Sturm
David Alaba120.9Mittelfeld
Holger Badstuber119.5Abwehr
Toni Kroos114.8Mittelfeld
Javier Martínez113.8Mittelfeld
Anatoliy Tymoshchuk112.6Mittelfeld
Diego Contento94.1Abwehr

Für die jeweiligen Bereiche auf dem Spielfeld ergeben sich folgende Durchschnittswerte: 130.29 Abwehr, 147.04 Mittelfeld und 146.4 im Sturm.

Mit Ausnahme von Contento, der eine sehr schwache Statistik aufweist, sind keine größeren Abweicher nach unten dabei. Es überrascht aber schon, dass Kroos und Martinez für den Kader unterdurchschnittlich sind. Beide haben laut transfermarkt.de einen Marktwert von über 20 Million Euro und vor allem Martinez ist schon 24. Man wird ihn nicht als Talent gekauft haben, sondern als jemanden der sofort einschlägt.

Holger Badstuber hätte ich auch weiter oben vermutet. Allerdings werden Verteidiger weniger ein- und ausgewechselt, so dass der GoalImpact weniger trennscharf ist. Aus Sicht der Statistik hat es was gutes, dass Badstuber nun länger ausfällt. Bald werden wir sehen, ob Bayern München ohne ihn tatsächlich bessere Ergebnisse einfährt als mit ihm, denn auch er liegt hier ja unter dem Kader-Durchschnitt.

Philipp Lahm ist für die Statistik auch ein interessanter Spieler. Ich vermute, dass sein Wert für die Mannschaft höher ist als es der GoalImpact nahelegt. Der Grund ist, dass der GoalImpact misst, ob die Tordifferenz höher oder niedriger war, wenn der Spieler auf dem Platz war. Wir wissen aber, dass Korrelation nicht gleich bedeutend ist mit Kausalität. Der GoalImpact sagt also nicht, dass die Tordifferenz höher oder niedriger war, weil Philipp Lahm auf dem Platz war. Eine große Stärke von Philipp Lahm ist seine Vielseitigkeit. Das heißt, dass er oftmals nicht auf seiner Idealposition gespielt hat, um Lücken anderswo im Kader zu schließen. Wenn Lahm links spielt, obwohl er rechts viel besser ist, so wird der GoalImpact niedriger ausfallen, als es rechts der Fall wäre. Man sieht also, dass der GoalImpact nicht den ganzen Spieler beschreiben kann.
Die Spieler einer Mannschaft spielen naturgemäß oft gemeinsam und sind daher schwieriger statistisch zu trennen, als wenn sie in unterschiedlichen Mannschaften spielen würden. Das es dem GoalImpact trotzdem gut gelingt, sieht man am Vergleich mit den Transferwerten.

FC Bayern Kader GoalImpact

Die Korrelation ist mit 44% (Bestimmtheitsmaß 19%) eindeutig und dass obwohl der GoalImpact nicht direkt Transferwerte misst. Letztere stehen ja nicht nur für Spielstärke, sondern hängen auch vom Alter, der Vertragsbindung und anderen Faktoren ab.

Der GoalImpact ist ein Algorithmus, der errechnet welchen Einfluss ein Spieler auf die erwartete Tordifferenz hat. Dies wird gemessen, in dem alle Spiele in der Datenbank minutengenau auf Einsatzzeiten des Spielers hin untersucht werden. Das in diesen Minuten erreichte Torverhältnis wird dann korrigiert um

  • Die Spielstärken der Mitspieler
  • Die Spielstärken der gegnerischen Spieler (Eine 0:1-Niederlage gegen Bayern kann besser sein als ein 1:0-Sieg gegen einen Oberligisten)
  • Einem eventuellen Heimvorteil (wer zu hause spielt hat es einfacher)
  • Der Erschöpfung der Spieler (Einwechselspieler sind frisch und müssen mehr Leistung bringen.)

Da der GoalImpact von den GoalImpacts der Mitspieler und Gegner abhängt, müssen alle Werte gleichzeitig berechnet werden. Dies geschieht derzeit für alle Spieler in der Datenbank, die über 180.000 Spiele von 1965 bis heute umfasst. Die Berechnung dauert eine Weile, so dass ich die Werte nur einmal im Monat mit den neuen Spielen aktualisiere.

Der ausgewiesene Wert ist direkt proportional zu der Änderung in der erwarteten Tordifferenz, wenn man einen durchschnittlichen Spieler (GoalImpact 100) auswechselt und den entsprechenden Spieler eingewechselt wird. Relevant ist also nicht so sehr die Zahl selber, als vielmehr der Unterschied zweier Zahlen. Mehr Beschreibung zum Algorithmus und Auswertungen zu anderen Mannschaften findet Ihr im Blog goalimpact.com.

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Leserkommentare
  1. Grandios! Einfach nur wunderbar & auch an dieser Stelle noch einmal besten Dank für deinen Gastbeitrag, Jörg. Vielleicht ist es an einigen Stellen schon angeklungen, denn solche Betrachtung auf Basis von Daten und Statistiken finde ich immer spannend.

    Zwei Punkte die mich interessieren und die du eventuell aufklären kannst:

    1) Formkurven

    Wäre es nicht spannend die Spieler bzw. dann auch die jeweiligen Vereine in einer Art Formkurve darzustellen und mit ihrer Platzierung in Bundesliga und internationalen Wettbewerben zu vergleichen? Ist der Einbruch des FC Bayern in der Rückrunde Saison 11/12 sichtbar?

    2) Taktiken / Stärke Abwehr, Mittelfeld, Angriff

    Der FCB hat ja ein traditionell stark besetztes Mittelfeld. Gladbach war zB durch gute Defensive stark unterwegs. Ist das mit dem GoalImpact zu begründen? Oder eher nicht? Hast du mal verschiedene Spielsysteme untersucht? Also welche Spieler (mit welchem GoalImpact) besonders gut spezielle Positionen in einem System besetzen bzw. ob eventuell ein Spieler mit hohem GoalImpact einen mit weniger benötigt, um seinerseits gut zu sein? Das klingt vielleicht etwas wirr, aber ein Robben / Müller spielt besser mit Lahm auf Rechts als einem Boateng.

    Beste Grüße & noch mehr Dank!

  2. Tim

    Cooler Beitrag! Gibt es irgendwo diesen Algorithmus zu sehen?

    Mich würde interessieren ob du “historische” Daten hast. Welche Mannschaft war denn nun “die beste aller Zeiten” beim FC Bayern?

  3. @Jan
    Vielen Dank auch an Dich, dass ich hier über GoalImpact schreiben durfte.

    Die Form Kurven sind machbar und bei mir auch weit oben auf der ToDo-Liste. Das wird auf jeden Fall bald kommen. Interessant finde ich auch Gladbach, die stark unterschiedliche Qualität über die Jahre hatten.

    Eine Untersuchung Taktik vs GoalImpact ist nicht geplant. Dafür verstehe ich noch zu wenig von Taktik und müsste die auch systematisch verfügbar haben. Es wäre aber sicherlich interessant.

    Generell muss eine gute Defensive nicht zwangsläufig auf gute Verteidiger zurückzuführen sein. Im Zeiten des Gegenpressings können alle Mannschaftsteile ihren Beitrag leisten. Trotzdem werden die Gladbacher Dante schon vermissen….

    @Tim
    Danke! Auf meiner Webseite findest Du eine Algorithmus-Beschreibung. Es ist keine Schritt-für-Schritt Anleitung, weil ich noch daran arbeite und es auch nicht gerade einfach ist.

    Ich habe auch historische Daten ab 1965. Die Abdeckung ist aber je nach Land und Liga sehr unterschiedlich. Die besten Bayern aller Zeiten ist ein toller Aufhänger für eine Artikel. Dem werde ich mal auf den Grund gehen.

  4. Maxi

    Hm, aber kann der schlechte Wert von Contento nicht einfach daran liegen, dass er kaum Einsätze & oft unwichtige Spiele hatte? Wird ja nicht berücksichtigt aus wie vielen Spielen das ist. Späte Einwechslungen etc? Was wenn man nur Einsätze mit mind. 45 Minuten betrachtet?

  5. @Maxi
    Das sind viele Punkte, auf die ich einzeln eingehen will.

    – wer kaum Einsätze oder nur kurz hat, der wird nicht nur dadurch besser oder schlechter. Die einzige Auswirkung ist, dass sich der GoalImpact kaum ändert, weil es wenige Beobachtungen gibt. Es wird nicht pro Einsatz, sondern pro gespielter Minute gerechnet.

    – ich nehme absichtlich nur Punktspiele in die Datenbank auf und keine Freundschaftsspiele. Wenn man gegen schwache Gegner spielt muss man entsprechend höher gewinnen, sonst ist es tatsächlich schlecht für den GoalImpact.

    – Bei späten Einwechslungen muss entsprechend mehr Leistung gebracht werden, weil man als frischer Spieler auf erschöpfte trifft. Das wurde beim letzten Update eingeführt.

  6. Maxi

    Okay, klingt plausibel. Danke für die Erklärung.

    Vielleicht könntest du ja mit dem Blog hier regelmäßig zusammen Beiträge oder Einschätzungen machen. Irgendwie öfters mal den Vergleich GoalImpact zu Taktik/Aufstellung bzw. was das Team allgemein macht. Wäre doch gut und könnte ja abwechselnd erscheinen. Nur eine Idee.. ;)

  7. Christian

    “Die Korrelation ist mit 44% (Bestimmtheitsmaß 19%) eindeutig”
    Wer sagt das? 0% = nicht eindeutig, 100% = eindeutig. 44% sind kein guter Wert.

    1. Was ist gut, was ist schlecht? 44% ist als Wert nicht schlecht, wenn man bedenkt, dass Goalimpact nicht Transferwert misst sondern Spielstärke. Dieser Artikel basiert auf einer alten Version des Algorithmus und das R² mag jetzt höher sein, aber der Hauptpunkt ist, dass der Transferwert auch von Dingen wie dem Alter abhängen, die nicht Teil der Spielstärke sind. Lampard mag der beste Mittelfeldspieler sein, aber keiner wird 50Mio für ihn zahlen, weil er max. nur noch ein Jahr spielt.

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