É factível esperar que o time com mais expected goals tenha maior probabilidade de vitória? Ou o futebol é uma caixinha de surpresas e quem não faz leva? É isso que pretendemos "responder" aqui. O objetivo desse pequeno texto é verificar se essa "nova" estatística teve algum efeito na EURO 2020 .

Portanto, nosso problema de pesquisa é: "Ter maior expected goals aumentou a chance de vitória na EURO 2020?"

Um segundo problema de pesquisa é: "O efeito do expected goals, para explicar a chance de vitória na EURO 2020, foi diferente no mata-mata e na fase de grupos?

Em suma: a expected goals pode ser sintetizado:

"Enquanto nas tabelas e estatísticas básicas observamos indicadores de resultado (pontos, vitórias, gols, finalizações, chances criadas), que obviamente são essenciais, essa advanced stat é um verdadeiro indicador de performance. Considere que cada chute/cabeceio tem chance de 0 a 1 de entrar no alvo. Dentro desse parâmetro, somando as finalizações de cada time em uma partida podemos ter uma noção de quantos gols “deveriam”, em tese, ter sido marcados. " - Por Lucas Filus da FOOTURE

Supõe-se que o leitor esteja familiarizado com o conceito de expected goals, caso não esteja sugere-se leitura prévia: CLIQUE AQUI (site Footure)

O time que venceu com menos expected goals (0,24) foi a Bélgica diante de Portugal nas oitavas de final

Já, o time que perdeu com mais expected goals foi a Croácia (3,38) contra a Espanha na mesma fase.

Os dados para essa análise com os expected goals e jogos da EURO 2020s foram obtidos do site Sofa Score. Foi criado um pequeno banco de dados com três variáveis:

1-'expected' -> Expected gols (xg) de cada time em cada jogo (excluindo os empates)

2 - 'resultado' - variável binária numérica para resultado final do jogo (sendo 1 para vitória e zero para derrota)

3- 'fase' - variável binária categórica (grupos ou mata-mata)

Observação: Jogos terminados em empates (inclusive decisões por pênaltis) não foram incluídos na análise.

O número de casos analisados foi de 78, totalizando 39 jogos da competição.

O que vem a seguir é composto de três seções:

• Na primeira parte, analisar-se-á somente a relação entre as variáveis 'expected' e 'fase' , através de estatística descritiva e análise bivariada, como a correlação de ponto-bisserial.

• A segunda parte contém, a técnica da regressão logística binária avaliando o peso da variável expected goal sobre o resultado, a partir disso gerou-se mil simulações para cinco condições referentes a distribuição de frequência da variável explicativa;

• Na terceira parte, a base é dividida em duas, jogos da fase de grupos e jogos do mata-mata. E então, será rodada a regressão logísitica para as dois casos. Verificar se há efeitos diferentes entre as fases, é o objetivo dessa parte.

Assim, como em boa parte dos meus textos presentes em Curtas, meu objetivo é testar a ferramenta R Project para análises estatísticas. Não há objetivos científicos. São regressões e análises simples que não levam em consideração, as diferentes causalidades da literatura sobre o estudo em questão.

Utilizei o mesmo expediente de simulações em uma análise dos terceiros colocados de grupos da EURO 2020 (clique aqui para acessar)

PARTE 1 - ESTATÍSTICA DESCRITIVA E CORRELAÇÃO

Como interpretar esse boxplot? (fonte: https://operdata.com.br/blog/como-interpretar-um-boxplot/)

"O boxplot ou diagrama de caixa é uma ferramenta gráfica que permite visualizar a distribuição e valores discrepantes (outliers) dos dados, fornecendo assim um meio complementar para desenvolver uma perspectiva sobre o caráter dos dados. Além disso, o boxplot também é uma disposição gráfica comparativa.

As medidas de estatísticas descritivas como o mínimo, máximo, primeiro quartil, segundo quartil ou mediana e o terceiro quartil formam o boxplot.

Observe a figura do boxplot. Note que o local onde a haste vertical começa (de baixo para cima) indica o mínimo (excetuando algum possível valor extremo ou outlier) e, onde a haste termina indica o máximo (também excetuando algum possível outlier).

E os quartis?

Os quartis nada mais são que os percentis 25, 50 e 75, representando respectivamente o primeiro, segundo e terceiro quartil. Veja que o segundo quartil equivale ao percentil 50, valor em que pelo menos 50% da amostra está acima dele e pelo menos 50% está abaixo. Não é isso a definição de mediana? Sim! O percentil 50 ou segundo quartil equivalem à mediana!"

Compare as duas medianas da imagem (as linhas pretas) e veja a diferença.

O retângulo no meio dessa haste possui três linhas horizontais: a linha de baixo, que é o próprio contorno externo inferior do retângulo, indica o primeiro quartil. A de cima, que também é o próprio contorno externo superior do retângulo, indica o terceiro quartil. A linha interna indica o segundo quartil ou mediana.

Os asteriscos ou pontos que ás vezes aparecem no boxplot indicam que aquelas observações são atípicas, valores discrepantes, extremos ou outliers.

O nossos outlier é o caso da Croácia contra a Espanha. Nos demais, nossa amostra não mostrou essa característica

Nossa análise mostrou visualmente um grande diferença entre os dois casos (vitória ou derrota)

No que concerne a a média de expected goals encontrada para os vitoriosos na EURO foi de 1.89, já entre os derrotados a média foi de 0.995.

Os dado do boxplot e da média nos dão segurança para continuar na análise

Teste de associação

Em termos estatísticos:

y = 'resultado'

x = 'expected'

O que se mede é correlação de y por x

Inicialmente pedi ao programa para rodar um teste de significância estatística. O teste gerou um p-value = 0.0000125, esse é um ótimo valor.

Por se tratar de duas variáveis contínuas (sendo que uma é dicotômica), o indicado é o teste de correlação ponto bisserial, (Para mais informações -> Clique aqui ):

o resultado de 0.59 nos dá segurança de que há alguma associação

PARTE 2 -REGRESSÃO LOGÍSITCA BINÁRIA E AS SIMULAÇÕES

Para fins de rodar as simulações, foi necessário construir um modelo de regressão logística binária simples:

resultado ~ expected

O resultado da regressão rodada com todos os casos resultou estatisticamente significante, como se vê abaixo:

Os resultados das simulações não surpreendem, dado o resultado do modelo 1. Como o expected goals mede as chances criadas, é por óbvio esperar que quem arrisque mais chutes (em especial os perigosos) tenha mais chance de vitória.

Um importante ponto gerado dessas análises, é que mesmo no futebol, famoso pelas suas zebras, há uma boa previsibilidade presente quando analisado à luz de dados.

PARTE 3 - A FASE DA COMPETIÇÃO IMPORTA?

Para descobrir se a fase da competição sente mais o impacto do expected goals na chance de vitória, basta dividir a amostra em duas, os jogos da fase de grupos e os jogos do mata-mata. Depois basta rodar dois modelos, um para cada divisão da amostra. Os resultados seguem abaixo:

Conclusão

1- Ter mais expected goals aumenta a chance de vitória (Tabela 1 e Imagem 2) .

2- As simulações seguiram o curso "natural" da variável, logo os resultados foram esperados. Convém ressaltar a importância crescente dessa estatística na análise esportiva como bem menciona o artigo da Footure, citado no início desse pequeno texto.

3 - O efeito do expected goals parece não ocorrer na fase mata mata. Talvez o fato de o jogo ser decisivo possa ocasionar algum efeito, aumentando a imprevisibilidade do resultado. Já na fase de grupos, o expected goals aparece como um bom preditor do resultado do jogo.

O que mais poderia ser feito?

Utilizar dados de outras competições para aumentar a base, utilizar o expected goals de cada jogador escalado, gerar regressão linear do expected gols explicando os gols feitos, acrescer outras variáveis aos modelos, .... Inúmeras possibilidades, mas me falta tempo ....

Interessado na análise? Entre em contato que te passo o script.

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