Tak się gra, jak przeciwnik pozwala?

Taka nietypowa, przynajmniej w naukach społecznych, struktura danych wymaga użycia modeli wielopoziomowych typu cross-classified, gdzie jedna obserwacja z poziomu 1 (drużyna-mecz) może należeć jednocześnie do kilku obserwacji z poziomu 2 (drużyna). Dodatkowo w analizach należy uwzględnić specyfikę zmiennych zależnych, czyli liczby strzałów oddanych, liczby strzałów celnych, liczby goli i xG. I tak, trzy pierwsze są zmiennymi zliczeniowymi (count variables), których rozkład jest prawoskośny, a przyjmowane wartości odpowiadają liczbom naturalnym. Estymowany przeze mnie model uwzględniał tę okoliczność poprzez zastosowanie rozkładu Poisson. Z kolei xG, chociaż może przyjmować wartości niecałkowite, nie może być niższe od zera, a jego wysokie wartości mogą być rzadkie. Z tego też powodu oprócz typowego modelu Gaussowskiego estymowałam też model, w którym zmienna ta została poddana transformacji logarytmicznej. Rezultaty obu tych analiz były bardzo zbliżone.

Do rozdzielenia wariancji wskazanych zmiennych na trzy źródła (tj. drużynę własną, drużynę przeciwną i mecz / czynnik losowy) wystarczył model zerowy, w którym nieobecne były zmienne objaśniające. Dane pochodziły z serwisów SportMonks i FotMob, a historię transformacji surowego materiału do wersji gold (spr. medallion architecture w inżynierii danych) prześledzić można tu. Z kolei plik .csv i notebook do replikacji poniższych wyników znajdują się tu.

NA POCZĄTEK - OFENSYWA

Zacznijmy od elementów ofensywnych - jak układała się hierarchia ligi, jeśli chodzi o liczbę strzałów, strzałów celnych, goli oczekiwanych i goli zdobytych w przeliczeniu na mecz?

A OBRONA?

Pełniejszy obraz występów poszczególnych drużyn zyskujemy, patrząc na statystyki liczone w odniesieniu do przeciwniczek.

Jako że otwarcie sezonu 2026/2027 angielskiej Women's Super League zbliża się wielkimi krokami (4 września, mecz przeinwestowanych London City Lionesses z niedoinwestowanym Manchesterem United), postanowiłam przyjrzeć się danym z ostatniego cyklu tych rozgrywek. Na pierwszy ogień zdecydowałam się ustalić, w jakim stopniu dokonania ofensywne zespołów WSL zależą od cech ich samych, właściwości przeciwniczek i przebiegu meczu / czynników losowych. Innymi słowy, sprawdziłam, na ile w kontekście najlepszej ligi kobiecej na świecie zgodne z prawdą jest słynne stwierdzenie Kazimierza Górskiego (zbieżność nazwisk przypadkowa), że gra się tak, jak przeciwnik pozwala.

W analizach wykorzystałam dane dotyczące 132 spotkań i 264 obserwacji drużyna-mecz (12 drużyn × 22 kolejki) - każde spotkanie było więc rozpatrywane dwukrotnie. Dlaczego tak? Z meczu, dajmy na to, LCL przeciwko Manchesterowi United w jednej analizie będziemy mieć dwa komplety statystyk (np. strzały celne, gole), jeden dla zespołu z Londynu, drugi dla zespołu z Manchesteru. Dodatkowo, każda taka obserwacja drużyna-mecz będzie zagnieżdżona w dwóch drużynach - własnej i przeciwniczek. Struktura danych będzie więc wyglądać mniej więcej tak:

Okazuje się, że bez względu na analizowany wskaźnik, hierarchia drużyn była raczej stała. Dwanaście należących do ligi zespołów podzieliłabym aż na pięć grup (nie w oparciu o żadne algorytmy, ale „na oko"). Pierwszą z nich stanowiłyby zespoły wchodzące w skład big three — Manchester City, Arsenal i Chelsea, z dominującą rolą Manchesteru City i nieco słabszą niż zwykle dyspozycją Chelsea. Wszystkie te drużyny strzelają wyraźnie częściej i lepiej od pozostałych zespołów. Do grupy drugiej, czyli pretendentów, zaliczyłabym Tottenham i Manchester United, które odstają od wielkiej trójki, ale jednocześnie stwarzają i wykorzystują więcej sytuacji niż średniacy, czyli Aston Villa, London City Lionesses i Brighton. W skład grupy czwartej weszłyby trzy zespoły walczące o utrzymanie — Everton, Liverpool i West Ham United, z których najbardziej ofensywnie usposobiony wydaje się West Ham. Leicester stanowiłoby oddzielną kategorię samo w sobie.

Do ciekawych wniosków skłania zamieszczony niżej wykres, przedstawiający średnie goli oczekiwanych i faktycznie zdobytych w przeliczeniu na mecz. Szara linia reprezentuje sytuację, w której rzeczywistość dokładnie odpowiada oczekiwaniom, tj. xG na poziomie meczu równe jest liczbie strzelonych bramek. Co ważne, oddziela ona overperformance (wszystko, co powyżej) i underperformance (wszystko, co poniżej).

I tak więcej bramek, niż wynikałoby to z jakości stwarzanych sytuacji, zdobywały zawodniczki Arsenalu, Manchesteru City, Manchesteru United, Evertonu, Tottenhamu i Aston Villi. „Nadmiarowe" w stosunku do oczekiwań bramki mogą być pokłosiem wysokich umiejętności strzeleckich tworzących je zawodniczek — choć warto pamiętać, że modele xG mają swoje ograniczenia i część tej różnicy może być artefaktem pomiaru, nie realną przewagą. Mniej goli niż wynikałoby to z sytuacji strzeleckich zdobyły natomiast Leicester, West Ham, Brighton i Chelsea. Być może w trwającym obecnie okienku transferowym powinny one zainwestować w zawodniczki ofensywne (co, jak się wydaje, zrobiła już Chelsea, sprowadzając Melvine Malard i Manakę Matsukubo).

Podczas gdy w aspekcie ofensywnym dominował Manchester City, w defensywie najlepszy okazał się Arsenal, przeciwko któremu oddawano najmniej strzałów, stwarzane okazje strzeleckie były słabej jakości, a tracone bramki wyjątkowo rzadkie (0,64 gola na mecz). Od wielkiej trójki nie odstawał tym razem Manchester United — pod względem liczby strzałów i strzałów celnych wyglądał lepiej niż Chelsea. Średniakiem pod względem obrony okazał się Liverpool — przedostatnia pozycja tej drużyny w tabeli końcowej wynikała zatem ze słabego ataku, a nie z braków w obronie. Ściągnięcie Vivien Endemann do Liverpoolu, przynajmniej na papierze, wydaje się tu bardzo dobrym posunięciem. Niedomaganie pod względem defensywy było natomiast realnym problemem w przypadku Tottenhamu. Transfery Alice Sombath z Lyonu i Caitlin Dijkstry z Wolfsburga mogą realnie poprawić pozycję tego zespołu w przyszłym sezonie. Warto też zwrócić uwagę na dwa zespoły sąsiadujące ze sobą w tabeli — Everton i Aston Villę, które różniły się znacząco trajektorią, jaka zaprowadziła je do środka stawki. W przypadku Evertonu była to przeciętna obrona i słaby atak. W przypadku klubu z Birmingham — przeciętny atak i słaba obrona.

strzelanie jest w dużej mierze cechĄ drużyny

Wróćmy jednak do rzeczy — co w największym stopniu decyduje o liczbie strzałów i goli? Na pytanie to odpowiada poniższy wykres, na którym przedstawiono wyniki analiz wielopoziomowych.

Za liczbę oddawanych strzałów niemalże w połowie (47%) odpowiadały czynniki związane z drużyną własną, w mniejszym zaś stopniu cechy drużyny przeciwnej (26%) czy specyfika meczu / czynnik losowy (27%). Podobne wyniki, z nieco większym udziałem czynnika losowego i mniejszym udziałem cech drużyny własnej i przeciwnej, wystąpiły dla strzałów celnych. Taki układ wyników sugeruje, że zdolność do regularnego generowania prób strzeleckich jest stosunkowo trwałą właściwością zespołu. Cechy przeciwniczek, przebieg spotkania czy losowość mają tu mniejsze znaczenie.

ALE xG JEST DUŻO BARDZIEJ ZALEŻNE OD KONKRETNEGO MECZU

Obraz zmienia się, kiedy zamiast liczby prób spojrzymy na ich jakość. Dla xG tylko około 30% wariancji wiązało się z drużyną własną, a jedynie 9% z drużyną przeciwną. Co nieco zaskakujące, jakość oddawanych strzałów w bardzo niewielkim stopniu zależy od stałych właściwości rywalek. Aż 61% zróżnicowania pod względem tego wskaźnika pozostaje na poziomie konkretnego meczu / czynnika losowego. Można to odczytać w następujący sposób: drużyny różnią się dość stabilnie tym, jak często strzelają, ale to, jak dobre sytuacje tworzą, zależy już znacznie bardziej od dynamiki spotkania.

GOLE? TU JESZCZE MNIEJ ZALEŻY OD CECH DRUŻYN

Uwidacznia się ono także na poniższym wykresie. Im bliżej końcowego wyniku, tym mniej stabilnego „podpisu" drużyny i tym więcej zmienności związanej z pojedynczym spotkaniem. Liczba oddanych strzałów pokazuje mniej lub bardziej ofensywną tożsamość zespołu. Po liczbie goli znacznie lepiej widać natomiast, co wydarzyło się na poziomie konkretnego meczu.

Najmniej związana z drużyną własną (18%) i przeciwną (14%) okazała się natomiast liczba goli. Aż 68% zróżnicowania pod względem strzelonych bramek przypadało na poziom konkretnego występu. Otrzymane wyniki wskazują zatem na istnienie ciekawego kontinuum:

strzały → strzały celne → xG → gole

To jeden z powodów, dla których ocena jakości drużyny wyłącznie na podstawie zdobytych bramek bywa zawodna. Gole są oczywiście tym, co decyduje o wyniku, ale statystycznie są też znacznie bardziej zmienne niż proces, który do nich prowadzi.

GRA SIĘ TAK, JAK SIĘ CHCE, A WYGRYWA TAK, JAK UŁOŻY SIĘ SYTUACJA

Bez względu na analizowany wskaźnik, cechy drużyny własnej wyjaśniały więcej zmienności niż cechy drużyny przeciwnej. Różnica ta była największa w przypadku strzałów, zaś najmniejsza dla liczby goli. Nie oznacza to jednak, że przeciwnik jest nieważny. Dla liczby oddawanych strzałów cechy oponenta odpowiadały za około 1/4 wariancji — to nadal dużo. Gdy jednak przychodzi co do czego - to znaczy, gdy liczymy bramki, najważniejsza jest historia spotkania / losowość.

Podczas gdy niniejsze analizy wskazują na ważność trzech analizowanych źródeł wariancji, nie mówią one nic o tym, jakie dokładnie cechy zespołu własnego, przeciwnego czy meczu wyjaśniają otrzymywane wyniki. To dobry temat na kolejne analizy, skoro wiemy już, że strzały i gole zależą w największym stopniu od, odpowiednio, właściwości drużyny własnej i przebiegu spotkania.