Diese Seminararbeit beschäftigt sich mit der Analyse von Fußballdaten mit Hilfe von R, einer Software für statistische Datenverarbeitung.
Für die Bearbeitung und Auswertung der Daten wurden vier Datensätze zu Grunde gelegt. Diese bestehen aus den Ergebnissen aller Spiele der Bundesliga, der Premier League, der La Liga und der Ligue 1 in der vergangen Spielzeit 2018/2019.
Mit den gesammelten Daten soll ein Chi-Quadrat Test durchgeführt und die Nullhypothese untersucht werden. Diese besagt, dass zwischen den Variablen „Ergebnis“ und „Land“ kein Zusammenhang besteht. Sofern die Nullhypothese abgelehnt werden kann und eine Abhängigkeit zu erkennen ist, soll die Stärke des Zusammenhangs definiert werden.
Abschließend gilt es, eventuelle Auffälligkeiten zwischen den Ländern und den Spielergebnissen aufzudecken und zu untersuchen, ob in den verschiedenen Ligen ein Heimvorteil ersichtlich ist.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Gang der Arbeit
2 Datensätze der vier Ligen
2.1 Bundesliga
2.2 Premier League
2.3 Ligue 1
2.4 La Liga
3 Pearson Chi-Quadrat-Test
3.1 Beobachtete Häufigkeiten
3.2 Erwartete Werte
3.3 Teststatistik
3.4 Kontingenzkoeffizient C
3.5 Cramers V
3.6 Standardisierte Residuen
3.7 Mögliche Ursachen des Heimvorteils
4 Fazit
4.1 Zielerreichung
4.2 Perspektiven
Zielsetzung & Themen
Diese Arbeit analysiert die statistische Signifikanz des Heimvorteils im professionellen Fußball anhand von Daten aus vier europäischen Top-Ligen der Saison 2018/2019. Mittels quantitativer Methoden in R wird untersucht, ob ein statistischer Zusammenhang zwischen dem Austragungsland und dem Spielergebnis besteht.
- Analyse von Spieldaten aus Bundesliga, Premier League, Ligue 1 und La Liga
- Anwendung des Pearson Chi-Quadrat-Tests zur Überprüfung von Abhängigkeiten
- Berechnung von Kontingenzkoeffizienten zur Stärkenmessung von Zusammenhängen
- Interpretation standardisierter Residuen zur Identifikation von Ausreißern
- Diskussion soziopsychologischer Einflussfaktoren auf den Heimvorteil
Auszug aus dem Buch
3.7 Mögliche Ursachen des Heimvorteils
In allen vier Ligen wurde ein Heimvorteil ersichtlich, der sich nur in der Stärke der Ausprägung unterscheidet. Ein denkbarer Faktor, der den Heimmannschaften in die Karten spielen könnte, ist zum Beispiel die Unterstützung der eigenen Fans. Diese sind im Normalfall bei einem Heimspiel in der Mehrzahl vertreten. Des Weiteren könnten die bekannten Platzgegebenheiten als Vorteil für die Heimmannschaft und die fehlende Vertrautheit mit den lokalen Besonderheiten, sowie die Reisestrapazen, als Nachteil für die gastierende Mannschaft wirken.
Eine Studie des britischen Fußballforschers Nevill von der Universität Wolverhampton untersuchte, ob Schiedsrichter Heimmannschaften bevorzugen. Nevill wählte 40 geprüfte Schiedsrichter aus und spielte ihnen ein Video mit 47 Attacken aus einem Fußballspiel der Premier League vor. Die Hälfte der Probanden sah das Video ohne Ton und die anderen 20 Schiedsrichter schauten die Szenen mit Stadiongeräuschen im Hintergrund.
Die Schiedsrichter, die der Geräuschkulisse im Hintergrund ausgesetzt waren, bewerteten von den Attacken der Heimmannschaft 15% weniger als regelwidrig als jene Schiedsrichter, die das tonlose Video schauten. Nevill schlussfolgerte daraus, dass die akustische Beeinflussung und der daraus erzeugte psychische Druck verantwortlich sein müssen für die verschiedene Bewertung der Zweikämpfe durch die Schiedsrichter. Er wies somit nach, dass Schiedsrichterentscheidungen zum Heimvorteil beitragen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Einführung in die Themenstellung und Definition der Forschungsfragen hinsichtlich der Analyse von Fußballdaten mittels R.
2 Datensätze der vier Ligen: Aufbereitung und Vorbereitung der Datensätze aus Bundesliga, Premier League, Ligue 1 und La Liga zur statistischen Auswertung.
3 Pearson Chi-Quadrat-Test: Anwendung statistischer Tests zur Überprüfung der Unabhängigkeit von Spielergebnissen und dem Austragungsland.
4 Fazit: Zusammenfassende Betrachtung der Ergebnisse sowie Ausblick auf weiterführende Analysemöglichkeiten.
Schlüsselwörter
Quantitative Datenanalyse, R, Fußball, Heimvorteil, Chi-Quadrat-Test, Kontingenzkoeffizient, Cramers V, Bundesliga, Premier League, Ligue 1, La Liga, Statistik, Spielergebnisse, Residuen, Datenverarbeitung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Seminararbeit?
Die Arbeit befasst sich mit der statistischen Analyse von Fußballergebnissen aus vier europäischen Top-Ligen der Saison 2018/2019 unter Verwendung der Software R.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zentral sind die Untersuchung des Heimvorteils, die statistische Modellierung von Spielergebnissen und die Prüfung von Abhängigkeiten zwischen Liga und Ergebnis.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist es, mittels eines Chi-Quadrat-Tests zu prüfen, ob die Variablen "Land" und "Spielergebnis" voneinander unabhängig sind und wie stark ein eventueller Zusammenhang ausgeprägt ist.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird eine quantitative Datenanalyse durchgeführt, konkret der Pearson Chi-Quadrat-Test sowie die Berechnung von Kontingenzkoeffizienten und standardisierten Residuen.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil umfasst die Datendefinition und -aufbereitung sowie die detaillierte Durchführung und Interpretation des statistischen Testverfahrens.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind quantitative Datenanalyse, Heimvorteil, Chi-Quadrat-Test, Cramers V und statistische Signifikanz.
Warum wurde gerade die Saison 2018/2019 gewählt?
Diese Saison diente als abgeschlossener Datensatz, um aktuelle Unterschiede in den Ergebnismustern der vier großen Ligen vergleichbar zu machen.
Welche Rolle spielen die standardisierten Residuen?
Sie dienen dazu, spezifische Abweichungen zwischen beobachteten Ergebnissen und theoretisch erwarteten Werten in den einzelnen Ligen grafisch und mathematisch sichtbar zu machen.
Wie beeinflussen Schiedsrichter den Heimvorteil laut der Studie von Nevill?
Die Studie deutet darauf hin, dass akustischer Druck durch das Publikum die Schiedsrichter dazu bewegt, Zweikämpfe zugunsten der Heimmannschaft seltener als regelwidrig zu bewerten.
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- Felix Lesch (Autor), 2020, Auswertung von Fußballdaten mit der Software "R". Der Pearson Chi-Quadrat-Test, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1011818
