Die vorliegende Arbeit hat zum Ziel, die Rückraumspieler der ersten Deutschen Handballliga aus der Saison 2014/2015 hinsichtlich ihres Offensivverhaltens nach effizienten sowie ineffizienten Spielern zu unterteilen. In der nachgelagerten Betrachtung werden zudem die Strafen für einen „Fairness-Faktor“ berücksichtigt.
Als Methode zur Effizienzberechnung wird eine Data Envelopment Analyse (DEA) mittels der PIM-DEA Software durchgeführt. Die Ergebnisse der DEA werden anschließend kritisch bewertet und ein Ausblick auf weitere Anwendungsmöglichkeiten gegeben. Anhand der Berechnungen konnten die fünf effizientesten (Jens Schöngarth, Michael Müller, Rolf Hermann, Andy Schmid und Thomas Mogensen) sowie die fünf ineffizientesten Spieler (Sascha Ilitsch, Rasmus Lauge Schmidt, Jonas Link, Evars Klesniks und Davor Dominikov) ermittelt werden.
Nicht erst durch den Sieg der Handball Weltmeisterschaft 2007 und der Handball Europameisterschaft 2016 erfreut sich Handball immer größer werdender Beliebtheit in Deutschland. Laut Statista befindet sich der Handball seit vielen Jahren auf Platz 2 der beliebtesten Sportarten in Deutschland, nur geschlagen vom Volkssport Nummer 1, dem Fußball.
Diese zunehmende Beliebtheit bleibt auch Sponsoren nicht verborgen und führt zu so einer immer weiter steigenden Marktkapitalisierung und Professionalisierung des Handballsports. Diese Professionalisierung lässt Trainer und Funktionäre von Handballteams über den Tellerrand hinausschauen und öffnet den Markt für Methoden zur Beobachtung und Berechnung von Faktoren, welche das individuelle Handballspiel verbessern können.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1 Theoretische Grundlagen der DEA
1.2 Einordnung in die Literatur
2. Modellierung und Datenerhebung
2.1 Definition der Forschungsfrage
2.2 Modellorientierung und Skalenertragsannahmen
2.3 Datenerhebung
2.4 Auswahl und Abgrenzung der DMUs
2.5 Auswahl der Input- und Outputvariablen
2.5.1 Haupt-DEA
2.5.2 Nachgelagerte Betrachtung
3. Analyse
3.1 Haupt-DEA
3.2 Nachgelagerte Betrachtung
4. Kritische Betrachtung und Handlungsempfehlung
4.1 Kritische Betrachtung der Ergebnisse
4.2 Ausblick und Handlungsempfehlungen
5. Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht die Effizienz von Rückraumspielern der 1. Deutschen Handballliga in der Saison 2014/2015 unter Anwendung der Data Envelopment Analyse (DEA), wobei im Hauptteil das Offensivverhalten und in einer nachgelagerten Analyse zusätzlich der Faktor Fairness (Strafen) bewertet wird.
- Analyse der Leistungseffizienz im Handball mittels DEA
- Differenzierung zwischen effizienten und ineffizienten Rückraumspielern
- Integration von Fairness-Metriken (Strafen) in die Effizienzbewertung
- Methodische Validierung durch Haupt-DEA und nachgelagerte Betrachtung
- Ableitung von Handlungsempfehlungen für Trainer und Talentscouting
Auszug aus dem Buch
2.3 Datenerhebung
Die Analyse wird für Feldspieler des LIQUI MOLY HBL (Handball-Bundesliga) Saison 2014/15 durchgeführt. Einbezogen werden dabei nur Rückraumspieler, auf Grund der hohen Ansprüche an ihren Fähigkeiten in der Offensive als auch der Defensive. Für die Effizienzanalyse wurden die von der LIQUI MOLY HBL bereitgestellte Daten verwendet. Der Datensatz umfasst die Leistungsstatistiken und detaillierte Information zu 215 Spielern aller 19 partizipierenden Teams der Saison 2014/2015. Der Datensatz „Feldspieler Detail“ unter „Saisonstatistik“ wird in dieser Arbeit betrachtet, notwendige Spielerdaten hinsichtlich ihrer Zugehörigkeit (Positionen und Team), Leistungsinput (Anzahl der Spiele), positive (Anzahl der Tore, Assist und Wurfquote) sowie negative Leistungsoutputs (Strafen) sind über alle 36 Spieltage dokumentiert.
Der originale Datensatz enthält zwar viele Spielfaktoren, bietet allerdings nur eine simple Rangliste, welche die Spieler nach der Anzahl von Toren sortiert. Dabei gibt es jedoch keine Gesamtbewertung der Spielleistung, wo mehrere Leistungsfaktoren gleichzeitig berücksichtigt werden sollen. Im allgemein erfüllt die Datenquelle eine gute Vollständigkeit, sodass die Rückraumspieler hinsichtlich nicht nur ihres offensiven Spiels sondern auch ihres fairen Spiels analysiert werden können.
Bei allen Faktoren handelt es sich um entweder absolute Zahlen oder relative Prozentgrößen, somit wurden die Messgrößen und Einheiten von allen Leistungsfaktoren eindeutig definiert. Das Kriterium der Messbarkeit ist somit erfüllt. In dieser vorliegenden Arbeit wird die absolute Anzahl von Tore statt der Wurfquote verwendet, weil solche Variablen das tatsächliche Leistungsvolumen des Spielers besser widerspiegeln könnten. Eine ähnliche Argumentation könnte auch bei der Auswahl der Messgrößen für Leistungsinputs angewandt werden. Die Informationen in dem Datensatz messen die Leistungsoutput pro Spiel, wenn sie stattdessen im Bezug auf die Anzahl der gespielten Minuten definiert würden, könnten die Variablen vielleicht die Leistung des Spielers besser beschreiben.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Einleitung begründet die Relevanz der Effizienzmessung im Handball und führt in die Data Envelopment Analysis (DEA) als methodisches Instrument ein.
2. Modellierung und Datenerhebung: Dieses Kapitel erläutert die Auswahl der Decision Making Units (DMUs) aus dem Rückraum sowie die Definition der Input- und Outputvariablen für die zwei Analyseschritte.
3. Analyse: Die Analyse präsentiert die mit der PIM-DEA Software berechneten Effizienzwerte für die Haupt-DEA und die nachgelagerte Betrachtung unter Berücksichtigung des Fairness-Faktors.
4. Kritische Betrachtung und Handlungsempfehlung: Das Kapitel reflektiert die Plausibilität der Ergebnisse und diskutiert Möglichkeiten der praktischen Anwendung, etwa für das Training oder im Talentscouting.
5. Fazit: Das Fazit fasst zusammen, dass die DEA ein valides und detailliertes Instrument zur Analyse professioneller Spielerleistungen im Handballsport darstellt.
Schlüsselwörter
Handball, Data Envelopment Analysis, DEA, Rückraumspieler, Effizienzmessung, Leistungsanalyse, Offensivverhalten, Fairness-Faktor, 1. Deutsche Handballliga, PIM-DEA, Sportmanagement, Leistungsindikatoren, Benchmarking, Saison 2014/15, Performance.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser wissenschaftlichen Arbeit?
Die Arbeit analysiert die Effizienz von Rückraumspielern der 1. Deutschen Handballliga in der Saison 2014/2015 basierend auf ihren offensiven Leistungen.
Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?
Die zentralen Themen umfassen die Leistungssportanalyse, die Modellierung von Handball-Statistiken mittels Data Envelopment Analysis (DEA) sowie die Berücksichtigung von Fairness-Aspekten durch Strafen.
Was ist das primäre Ziel der Studie?
Das primäre Ziel ist es, Rückraumspieler durch ein DEA-Modell in effiziente und ineffiziente Akteure zu unterteilen und diese Ergebnisse unter Einbeziehung eines „Fairness-Faktors“ zu validieren.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Als Methode zur Effizienzberechnung wird die Data Envelopment Analysis (DEA) mittels der PIM-DEA Software verwendet.
Was ist der Inhalt des Hauptteils?
Der Hauptteil befasst sich mit der Modellierung der Input- und Outputvariablen, der Durchführung der DEA (Haupt-DEA und nachgelagerte Betrachtung) sowie der kritischen Diskussion der Ergebnisse.
Durch welche Schlüsselwörter lässt sich die Arbeit charakterisieren?
Wichtige Begriffe sind Handball, Data Envelopment Analysis, Effizienzmessung, Leistungsanalyse, Offensivverhalten und Fairness-Faktor.
Warum wurde gerade die Rückraum-Position für die DEA ausgewählt?
Rückraumspieler wurden gewählt, da sie aufgrund ihrer Position sowohl in der Offensive als auch in der Defensive hohe Anforderungen erfüllen müssen und zentral für das Spielgeschehen sind.
Wie beeinflusst die "nachgelagerte Betrachtung" das Effizienzranking der Spieler?
Die nachgelagerte Betrachtung integriert Strafen (Gelbe Karten, 2-Minuten-Strafen) als negativen Output; Spieler mit wenigen Strafen können ihre Effizienz im Vergleich zur Haupt-DEA deutlich steigern.
Welche Rolle spielt die "Super-Effizienz" bei der Auswertung?
Die Super-Effizienz ermöglicht es, effiziente Spieler über die 100%-Marke hinaus weiter untereinander zu vergleichen, was eine differenziertere Rangfolge der Top-Spieler ermöglicht.
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- Anonym (Author), 2020, Die Effizienz von Spielern aus der Handball-Bundesliga Saison 14/15. Data Envelopment Analyse, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1036618
