TÜRKİYE SÜPER LİGİ’NDEKİ OYUN İÇİ DEĞİŞKENLERİN ANALİZİ

Year 2020, Volume: 1 Issue: 1, 46 - 54, 15.03.2020

Zeki Coşkuner , Hakan Büyükçelebi , Kemal Kurak

Abstract

Bu çalışmanın amacı, 2017-2018 sezonunda Türkiye Süper Ligi’nde mücadele eden takımların oyun içi değişkenlerini maç sonuçlarına göre analiz etmektir. Analiz 18 farklı takımın 612 karşılaşmasını içermektedir. Modelleme aşamasından önce, optimal değişkenlerin aday alt grubunu seçmek için Boruta algoritması ile özellik seçimi yapılmıştır. Özellik seçiminden sonra bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi modellemek için Multinomial Logistic Regression (MLR) kullanılmıştır. Özellik seçimi aşamasında, R Studio (Version 1.1.453) yazılımı ve Boruta paketi (Kursa and Rudnicki, 2010) kullanılmıştır. Modelleme aşamasında ise Windows için IBM SPSS Statistics (Version 24.0. Armonk, NY: IBM Corp.) yazılımı kullanılmıştır. Sonuçlar, kazanan takımların topa sahip olma yüzdesinin, maçın sonucunu belirleyen önemli faktörlerden olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte, atılan gol sayısı ve toplam şut değişkenlerinde de kazanan, berabere kalan ve kaybeden takımlar arasında anlamlı farklılık söz konusudur. Son olarak, isabetli pas yüzdesi ve saha değişkenleri de maç sonucunu etkileyen oyun içi değişkenlerdendir. Bu doğrultuda, antrenörler antrenman programlarını bu normatif verilere göre uyarlayabilir, taktiksel stratejiler düzenleyebilir veya geliştirebilirler.

Keywords

futbol, maç analiz, futbol analizi, oyun değişkenleri, takım performansı

References

• Broich, H., Mester, J., Seifriz, F., & Yue, Z. (2011). Statistical Analysis for the First Bundesliga in the Current Soccer Season. Progress in Applied Mathematics, 7(2), 1–8. Carling, C., Williams, A. M., & Reilly, T. (2007). Handbook of soccer match analysis: A systematic approach to improving performance. Routledge. 2006. Evangelos, B., Eleftherios, M., Aris, S., Ioannis, G., Aristotelis, G., & Antonios, S. (2013). Offense and defense statistical indicators that determine the Greek Superleague teams placement on the table 2011 - 12. Journal of Physical Education and Sport, 13(3), 338–347. Garcia, M. S., Aguilar, O. G., Marques, P. S., Tobio, G. T., & Fernández Romero, J. J. (2013). Calculating home advantage in the first decade of the 21th Century UEFA soccer leagues. Journal of Human Kinetics, 38(1), 141–150. Göral, K. (2015). Passing Success Percentages and Ball Possession Rates of Successful Teams in 2014 FIFA World Cup. International Journal of Science Culture and Sport (IntJSCS), 3(1), 86–95. Janković, A., Leontijević, B., Jelušić, V., Pašić, M., & Mićović, B. (2011). Influence of tactics efficiency on results in serbian soccer super league in season 2009/2010. Journal of Physical Education and Sport, 11(1), 32–41. Jones, P. D., James, N., & Mellalieu, S. D. (2004). Possession as a performance indicator in soccer. International Journal of Performance Analysis in Sport, 4(1), 98–102. Lago-Peñas, C., Lago-Ballesteros, J., Dellal, A., & Gómez, M. (2010). Game-related statistics that discriminated winning, drawing and losing teams from the Spanish soccer league. Journal of Sports Science and Medicine, 9(2), 288–293. Liu, H., Gómez, M. A., Gonçalves, B., & Sampaio, J. (2016). Technical performance and match-to-match variation in elite football teams. Journal of Sports Sciences, 34(6), 509–518. Mackenzie, R., & Cushion, C. (2013). Performance analysis in professional soccer: Player and coach perspectives. In Performance Analysis of Sport IX. Tucker, W., Mellalieu, D. S., James, N., & Taylor, B. J. (2005). Game Location Effects in Professional Soccer: A Case Study. International Journal of Performance Analysis in Sport, 5(2), 23–35. Smith, N., Handford, C., Priestly, N., “Sport Analysis in Coaching”. Department of Exercise and Sport Science, Crewe and Algeser Faculty, The Manchester Metropolitan University, Manchester, 1996.