| Dortmund | 77 |
| Nürnberg | 67 |
| Leverkusen | 66 |
| Bremen | 65 |
| Freiburg | 61 |
| Hamburg | 58 |
| Kaiserslautern | 58 |
| Stuttgart | 58 |
| Hannover | 57 |
| Mainz | 53 |
| Hoffenheim | 52 |
| Schalke | 52 |
| Wolfsburg | 50 |
| Köln | 47 |
| Augsburg | 46 |
| Mönchengladbach | 46 |
| Berlin | 44 |
| München | 44 |
---Bernd.
05.12.2011
Ewige Zufallstabelle
Wir von Crapstats hat die Zufallsbundesliga 1001 Jahre lang spielen lassen. Da die Globale Erderwärmung (die eine globale Erderkaltung sein wird (sehen Sie The Day After Tomorrow von Sir Roland Emmerich))) alle bis auf 18 Bundesligastadien zerstört haben wird, sind Auf- und Abstiege nicht nur unmöglich, sondern auch unnötig. Folgende Häufigkeitsverteilung gilt für die Deutschen Meister 2012 bis 3012:
---Bernd.
---Bernd.
01.12.2011
Zufallstabelle
Eine Bundesligatabelle hat die Redaktion von wir von crapstats mit einem Zufallsgenerator erzeugt.* Alle Teams wurden als gleichstark programmiert, d.h. in jeder Partie waren Unentschieden, Sieg oder Niederlage gleich wahrscheinlich.
Und so lautet die Abschlusstabelle nach 34 Spieltagen:
63 Punkte. Damit sind die Bayern 2001 Meister geworden. "Das Glück muss man sich erarbeiten", so Kaiser Franz.
---
* Natürlich mit der kostenfreien Software R.
Und so lautet die Abschlusstabelle nach 34 Spieltagen:
| Verein | Punkte | |
| 1 | Mainz | 63 |
| 2 | Leverkusen | 62 |
| 3 | Augsburg | 58 |
| 4 | Bremen | 53 |
| 5 | Hoffenheim | 52 |
| 6 | Dortmund | 46 |
| 7 | Stuttgart | 46 |
| 8 | Schalke | 46 |
| 9 | Mönchengladbach | 43 |
| 10 | Berlin | 42 |
| 11 | München | 40 |
| 12 | Hamburg | 40 |
| 13 | Freiburg | 39 |
| 14 | Köln | 39 |
| 15 | Nürnberg | 37 |
| 16 | Kaiserslautern | 37 |
| 17 | Wolfsburg | 35 |
| 18 | Hannover | 31 |
63 Punkte. Damit sind die Bayern 2001 Meister geworden. "Das Glück muss man sich erarbeiten", so Kaiser Franz.
---
* Natürlich mit der kostenfreien Software R.
13.04.2011
Heimstärke
Was ist Heimstärke?
Ein Team,das viele Punkte zuhause holt? Ein starkes Team holt zwangsläufig zuhause viele Punkte. In dieser Hinsicht sind Borussia Dortmund und Bayer Leverkusen durchaus heimstark in dieser Saison, immerhin haben sie im Schnitt die zweit- bzw. viertmeisten Punkte zuhause geholt. Allerdings sagt das nichts über ihre Heimqualitäten im Vergleich zu ihren Auswärtsqualitäten aus. Wir von crapstats meinen, dass, wer "heimstark" genannt werden will, der:
Ein Team,das viele Punkte zuhause holt? Ein starkes Team holt zwangsläufig zuhause viele Punkte. In dieser Hinsicht sind Borussia Dortmund und Bayer Leverkusen durchaus heimstark in dieser Saison, immerhin haben sie im Schnitt die zweit- bzw. viertmeisten Punkte zuhause geholt. Allerdings sagt das nichts über ihre Heimqualitäten im Vergleich zu ihren Auswärtsqualitäten aus. Wir von crapstats meinen, dass, wer "heimstark" genannt werden will, der:
- muss zuhause viele Punkte holen UND
- zuhause stärker als auswärts sein.
Um diese Stärke zu messen, eignet sich folgender Heimstärkeindikator:
Heimstärke = Durchschnittliche Heimpunkte*(Durchschnittliche Heimpunkte/Durchschnittliche Auswärtspunkte)
Mittels dieser Formel erhalten wir folgende (nach Anzahl der Heimspiele) gewichtete Werte:
Wie wir sehen, bewegen sich alle Teams in einem normalen Rahmen, nur der 1. FC Köln nicht. Deshalb wird der 1. FC Köln auch von der weiteren Analyse ausgeschlossen, da es keine erklärenden Variablen gibt, die man messen könnte. Qualitativ würde meine Erklärung für dieses Phänomen allerdings lauten, dass a) der Kölner sich außerhalb Kölns nicht zurecht findet, selbst nicht in Mönchengladbach) und b) keiner lebend aus Köln herauskommt, der dort gewinnt. In jedem Fall ist Köln eine komische Stadt.
Wie erklären wir uns nun Heimstärke? Wenn auch so mancher Bundesligatrainer gerne den ein oder anderen Schiedsrichter, das Flutlicht oder die Gegebenheiten der örtlichen Currywürstchen für die Heimstärke oder Heimschwäche mancher Teams verantwortlich machen möchte, so reduzieren Wir von Crapstats die Hypothesen zum Thema Heimstärke auf derer drei:
- Je mehr Zuschauer ins Stadion passen, desto heimstärker ist ein Team. Die durchschnittliche Zuschauerzahl wird mit der durchschnittlichen Stadionauslastung bis zum 29. Spieltag multipliziert, da es niederschmetternd sein muss, vor leeren Rängen zu spielen. Diese Variable ist insofern problematisch, als dass ein großes Stadion in der Regel mit einer hohen Wirtschaftsleistung eines Vereins einhergeht und eine solche wiederum zu einer hohen Absolutzahl von Heimpunkten führt, die wiederum in der Formel vom Heimstärkeindikator enthalten ist. Der Effekt der Zuschauer wird also tendentiell überschätzt werden.
- Je weiter ein Stadion im Schnitt von den anderen Bundesligastadien entfernt ist, desto heimstärker das Team, das in ihm spielt. Diese Variable wird quadriert ins Modell aufgenommen, weil eine sehr große Distanz häufig mit einer Flugreise verbunden ist UND dazu noch die Fans nicht mehr realistischerweise auf Verbund oder Wochenendtickets für den Nahverkehr zurückgreifen können.
- Je jünger das Team, desto nervöser ist es vor eigenem Publikum und desto heimschwächer ist es auch.
Die Modellschätzung sieht wie folgt aus:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 3.391e+00 2.955e+00 1.147 0.2719
dat[, 9] 2.279e-05 1.310e-05 1.740 0.1055
entf_sq 1.282e-05 4.669e-06 2.746 0.0167 *
dat[,12] -3.901e-05 3.228e-05 -1.208 0.2484
---
Das interessiert natürlich keine Sau. Was uns zu interessieren hat, sind die drei fett markierten Werte. Es handelt sich um die Wahrscheinlichkeiten dafür, dass die Variablen in Wirklichkeit keinen Einfluss auf die Heimstärke haben. Dabei steht dat[,9] für die Zuschauervariable, entf_sq für die Entfernung und dat[,12] für das Alter des Teams steht. Dabei zeigt sich, dass vor Allem die Entfernung eine gewichtige Rolle spielt, deutlich mehr als die Zuschauer. Bernd von Crapstats hat sogar neulich einmal gelesen, dass Geisterspiele in der Regel besser für das Heimteam ausgehen als andere Heimspiele. Das widerspricht natürlich dem sonderbaren DFB, der glaubt, er würde St. Pauli mit einem Geisterspiel bestrafen (Werder hat Pauli natürlich trotzdem weg, weil Hamburg um die Ecke ist). Mit nur 1,7%iger Wahrscheinlichkeit besteht kein Zusammenhang zwischen Entfernung und Heimstärke, zumindest wenn man den komischen 1. FC Köln beiseite lässt.
Das Modell erklärt übrigens 48% der Varianz der abhängigen Variablen, das heißt 48% der Heimstärke werden durch Zuschauer, Entfernung und Alter des Teams erklärt, wobei das Alter sogar einen negativen Zusammenhang andeutet (je älter, desto heimschwächer). Es sei allerdings darauf hingewiesen, dass die Daten vom Stand bis zum 9. Spieltag stammen.
Wir von Crapstats möchten uns überdies beschweren, dass die von SAT.1 heute diesen Schalke zeigen und gestern nicht Manchester-Chelsea. Pfui. Wir von Crapstats mögen Schalke nicht.
Beste Grüße,
Euer Jason
05.04.2011
Worte, die nichts mit Fußball zu tun haben
... aber trotzdem gerne verwendet werden, um den beteiligten einen intellektuellen Anstrich zu verleihen. Diese da sind:
Schalke raus!
Bernd
Schalke raus!
Bernd
12.03.2011
Geld schießt keine Tore? WTF!?
Natürlich schießt Geld Tore. Wir von crapstats haben mal wieder Zahlen statt Lattek sprechen lassen und die Bundesligaetats der Bundesligasaison 2008/2009 herangezogen, die hier eingesehen werden konnen. Etwaige Zweifel an den Daten werden weiter unten diskutiert.
Nun wollen wir zunächst den Rang in der Etat-Liste und die Tabellenplatzierungen der Saison 2008/2009 vergleichen und nehmen das mit Rücksicht auf das vergleichsweise ungebildete Crapstats-Publikum illustrativ in die Hand:
Nun wird auf zunächst auf der Stelle jedem Affen auffallen, dass ein Zusammenhang besteht. Zwar ist die Streuung der Tabellenplätze eindeutig größer, doch hat dies drei Gründe:
Natürlich ist der Zusammenhang nicht perfekt. Aber in der Welt des Fußballs, in der selbst scheinbare Gesetzmäßigkeiten ("Matthias Sammer verursacht als Trainer bei mindestens acht Spielern pro Saison Kreuzbandrisse", "Roman Weidenfeller hält den Ball nicht fest" oder "Beckham verschießt") bröckeln, ist der Zusammenhang beachtlich. Sehen wir uns nun gemeinsam folgende Korrelationen an:
Der Korrelationskoeffizient kann nun Werte zwischen -1 und +1 annehmen. Ein negativer Wert deutet einen negativen Zusammenhang an (z.B. "Steigt der Etat - Fällt der Tabellenplatz", Bsp. Nr. 1+2), ein positiver Wert einen positiven Zusammenhang ("Steigt der Etat - Steigen die Punkte", Bsp. Nr. 3), ein Wert nahe Null deutet auf keinen Zusammenhang hin. Es wurde dabei - worüber man streiten kann - metrisches Skalenniveau des Tabellenplatzes angenommen.
Der stärkste Zusammenhang besteht nun zwischen dem Personaletat 2007/2008 und dem Tabellenplatz noch in derselben Saison. Da der Effekt des Vorjahresetats stärker ist als der Effekt des aktuellen Etats, ist davon auszugehen, dass es sich hier eher um Folgeeffekte handelt und es sich anbietet, die Zusammenhänge noch für weiter zurückliegende Saisons zu untersuchen. Wir von Crapstats bieten uns natürlich qua Erfahrung dafür an. Ermittelt man den Effekt der Differenz des Etats zum Vorjahr, ergibt sich zwar ein negativer Effekt (bei steigenden Ausgaben ein niedrigerer (=besserer) Tabellenplatz), doch ist dieser nicht signifikant. Außerdem mag der Effekt zu einem Großteil der TSG Hoffenheim geschuldet sein, deren Werte geschätzt werden mussten (siehe unten).
Außerdem zeigt sich, dass mithilfe des Personaletats besser die erzielten Tore als die kassierten Gegentreffer erklärt werden können, wenngleich der Unterschied gering ist. Das mag wohl schlicht daran liegen, dass Stürmer teurer sind, aber dass Stürmer ihr Geld auch wert sind.
Rechnet man eine lineare Regression und regressiert den Tabellenplatz auf den Tabellenplatz der Clubs auf ihren Etat, auf den Unterschied zum Vorjahresetat und die Dynamik des Etats (Differenz * 1/Vorjahresetat, so dass Vereine mit einem geringen Vorjahresetat, die viel zusätzliches Geld ausgeben, einen höheren Wert erhalten, als Vereine mit einem hohen Vorjahresetat, die die gleiche Summe zusätzlich verwenden), so bleibt einzig der Koeffizient des aktuellen Personaletats signifikant, und zwar deutlich:
Alle Zahlen außer der rot Markierten sind für Angeber. Interessant ist für unsere Zwecke nur der rot markierte Koeffizient. Er sagt uns Folgendes:
Mit jeder Millionen Euro, die ein Bundesligist in seinen Kader investiert, sinkt sein Tabellenplatz um 0,19211 Plätze.
Das klingt zunächst nicht nach viel. Doch nehme man folgendes Beispiel an: Ein Verein auf dem 16. Platz erhöht seinen Personaletat um 30 Millionen Euro. Er springt auf Platz zehn. Gut, nicht? Schon mit einer Erhöhung von fünf Millionen Euro hätte Energie Cottbus den Abstieg vermieden. Dabei sei noch zu bedenken, dass die langfristigen Effekte womöglich noch größer sind. (Oder andersherum betrachtet, dass es keinen direkten Effekt des aktuellen Etats auf den Tabellenplatz gibt, sondern diese Effekte eine Funktion ihrer Vorgängeretats darstellen. Das lässt sich in diesem Fall nicht darstellen, wurde aber oben angesprochen und wird in Zukunft ermittelt. Doch schließlich zur Illustration der Befunde folgende Graphik, die nicht den Tabellenplatz, sondern die erzielten Punkte auf der Y-Achse abträgt (weil das schöner ist):
Sehr deutlich lässt sich ablesen, dass Kohle Erfolg bringt.
Offensichtlich scheint die Homoskedastizitätsannahme nicht verletzt.Der Koeffizient hat übrigens eine Irrtumswahrscheinlichkeit von 1,6% (rechte Spalte, zweite Zeile), was soviel heißt wie: Mit 1,6-prozentiger Wahrscheinlichkeit besteht kein Zusammenhang zwischen Personaletat und Tabellenplatz. Zweifel können deshalb getrost vernachlässigt werden.
Das Modell zur Erklärung des Tabellenplatzes hat übrigens deutlich höhere Erklärungskraft, wenn der Personaletat der Vereine logarithmiert wird. Der Korrelationskoeffizient zwischen logarithmiertem Etat und Platzierung beträgt -0,75 (statt -0,69 im nichtlogarithmierten Fall). Ein Modell, das den logarithmierten Etat in die Regression mit aufnimmt, erklärt 67% der Varianz der Tabellenplatzierungen. Sensationell.
Das bedeutet, dass sich ein finanzieller Zuwachs im unteren Einkommensbereich der Liga noch stärker auf die Tabellenposition auswirkt als unter den Reichen. Sensationell. Wir von crapstats finden, dass das ein Riesenbefund ist.
---
Noch kurz zu den Daten:
Nun wollen wir zunächst den Rang in der Etat-Liste und die Tabellenplatzierungen der Saison 2008/2009 vergleichen und nehmen das mit Rücksicht auf das vergleichsweise ungebildete Crapstats-Publikum illustrativ in die Hand:
Nun wird auf zunächst auf der Stelle jedem Affen auffallen, dass ein Zusammenhang besteht. Zwar ist die Streuung der Tabellenplätze eindeutig größer, doch hat dies drei Gründe:
- In der Etat-Rangliste können zwei Vereine ein und denselben Platz einnehmen, in der abschließenden Tabelle nicht.
- In der Etat-Rangliste sind Vereine enthalten, die keinerlei Buchführungskenntnisse besitzen und deshalb mit ihren Gesamtetats aufgeführt sind (1. FC Köln).
- Ist die X-Achse nach Etat-Platzierung geordnet; andernfalls wäre die Streuung zu Lasten der Etat-Platzierungen.
Natürlich ist der Zusammenhang nicht perfekt. Aber in der Welt des Fußballs, in der selbst scheinbare Gesetzmäßigkeiten ("Matthias Sammer verursacht als Trainer bei mindestens acht Spielern pro Saison Kreuzbandrisse", "Roman Weidenfeller hält den Ball nicht fest" oder "Beckham verschießt") bröckeln, ist der Zusammenhang beachtlich. Sehen wir uns nun gemeinsam folgende Korrelationen an:
Der Korrelationskoeffizient kann nun Werte zwischen -1 und +1 annehmen. Ein negativer Wert deutet einen negativen Zusammenhang an (z.B. "Steigt der Etat - Fällt der Tabellenplatz", Bsp. Nr. 1+2), ein positiver Wert einen positiven Zusammenhang ("Steigt der Etat - Steigen die Punkte", Bsp. Nr. 3), ein Wert nahe Null deutet auf keinen Zusammenhang hin. Es wurde dabei - worüber man streiten kann - metrisches Skalenniveau des Tabellenplatzes angenommen.
Der stärkste Zusammenhang besteht nun zwischen dem Personaletat 2007/2008 und dem Tabellenplatz noch in derselben Saison. Da der Effekt des Vorjahresetats stärker ist als der Effekt des aktuellen Etats, ist davon auszugehen, dass es sich hier eher um Folgeeffekte handelt und es sich anbietet, die Zusammenhänge noch für weiter zurückliegende Saisons zu untersuchen. Wir von Crapstats bieten uns natürlich qua Erfahrung dafür an. Ermittelt man den Effekt der Differenz des Etats zum Vorjahr, ergibt sich zwar ein negativer Effekt (bei steigenden Ausgaben ein niedrigerer (=besserer) Tabellenplatz), doch ist dieser nicht signifikant. Außerdem mag der Effekt zu einem Großteil der TSG Hoffenheim geschuldet sein, deren Werte geschätzt werden mussten (siehe unten).
Außerdem zeigt sich, dass mithilfe des Personaletats besser die erzielten Tore als die kassierten Gegentreffer erklärt werden können, wenngleich der Unterschied gering ist. Das mag wohl schlicht daran liegen, dass Stürmer teurer sind, aber dass Stürmer ihr Geld auch wert sind.
Rechnet man eine lineare Regression und regressiert den Tabellenplatz auf den Tabellenplatz der Clubs auf ihren Etat, auf den Unterschied zum Vorjahresetat und die Dynamik des Etats (Differenz * 1/Vorjahresetat, so dass Vereine mit einem geringen Vorjahresetat, die viel zusätzliches Geld ausgeben, einen höheren Wert erhalten, als Vereine mit einem hohen Vorjahresetat, die die gleiche Summe zusätzlich verwenden), so bleibt einzig der Koeffizient des aktuellen Personaletats signifikant, und zwar deutlich:
Alle Zahlen außer der rot Markierten sind für Angeber. Interessant ist für unsere Zwecke nur der rot markierte Koeffizient. Er sagt uns Folgendes:
Mit jeder Millionen Euro, die ein Bundesligist in seinen Kader investiert, sinkt sein Tabellenplatz um 0,19211 Plätze.
Das klingt zunächst nicht nach viel. Doch nehme man folgendes Beispiel an: Ein Verein auf dem 16. Platz erhöht seinen Personaletat um 30 Millionen Euro. Er springt auf Platz zehn. Gut, nicht? Schon mit einer Erhöhung von fünf Millionen Euro hätte Energie Cottbus den Abstieg vermieden. Dabei sei noch zu bedenken, dass die langfristigen Effekte womöglich noch größer sind. (Oder andersherum betrachtet, dass es keinen direkten Effekt des aktuellen Etats auf den Tabellenplatz gibt, sondern diese Effekte eine Funktion ihrer Vorgängeretats darstellen. Das lässt sich in diesem Fall nicht darstellen, wurde aber oben angesprochen und wird in Zukunft ermittelt. Doch schließlich zur Illustration der Befunde folgende Graphik, die nicht den Tabellenplatz, sondern die erzielten Punkte auf der Y-Achse abträgt (weil das schöner ist):
Sehr deutlich lässt sich ablesen, dass Kohle Erfolg bringt.
Offensichtlich scheint die Homoskedastizitätsannahme nicht verletzt.Der Koeffizient hat übrigens eine Irrtumswahrscheinlichkeit von 1,6% (rechte Spalte, zweite Zeile), was soviel heißt wie: Mit 1,6-prozentiger Wahrscheinlichkeit besteht kein Zusammenhang zwischen Personaletat und Tabellenplatz. Zweifel können deshalb getrost vernachlässigt werden.
Das Modell zur Erklärung des Tabellenplatzes hat übrigens deutlich höhere Erklärungskraft, wenn der Personaletat der Vereine logarithmiert wird. Der Korrelationskoeffizient zwischen logarithmiertem Etat und Platzierung beträgt -0,75 (statt -0,69 im nichtlogarithmierten Fall). Ein Modell, das den logarithmierten Etat in die Regression mit aufnimmt, erklärt 67% der Varianz der Tabellenplatzierungen. Sensationell.
Das bedeutet, dass sich ein finanzieller Zuwachs im unteren Einkommensbereich der Liga noch stärker auf die Tabellenposition auswirkt als unter den Reichen. Sensationell. Wir von crapstats finden, dass das ein Riesenbefund ist.
---
Noch kurz zu den Daten:
- Der Wert von Hoffenheim war unbekannt. Der Vorjahreswert lag bei 23 Millionen Euro. Um den aktuellen Wert des Jahres 2008 zu schätzen, wurde angenommen, dass mindestens der durchschnittliche Zuwachs der Bundesligaetats auf diesen Wert addiert werden muss, womit wir bei etwa 25 Millionen wären. Es ist jedoch davon auszugehen, dass Hoffenheim sich dem Bundesliganiveau annähert, weil sie a)mithalten wollten und b) die Mittel dazu hattenn. Deshalb wurde aus dem bis hierhin geschätzten Wert und dem Mittelwert aller Bundesligisten wiederum der Mittelwert gezogen, wodurch wir auf einen imputierten Wert von 30,29 Millionen Euro kommen.
- Der 1. FC Köln hatte den Bericht der RP-Online kritisiert und gesagt, man sei "im unteren Mittelfeld" der Liga, was den Etat betreffe. Das macht aber nichts, denn das erklärt einerseits, warum der Etat Kölns seinen Tabellenrang so schlecht voraussagt und lässt unsere Resultate in NOCH besserem Licht erscheinen, wenn wir von Crapstats trotz solcher Wurstvereine noch valide Resultate erzielen.
Wir bitten darum es zu vergeben, dass wir konkrete Managementempfehlungen nicht in einem kostenlosen Weblog veröffentlichen möchten. Selbstverständlich jedoch können Sie uns - ganz gleich ob Manager, Trainer oder verzweifelter Fan - kontaktieren und wir arbeiten gegen Vorkasse detaillierte Fünfjahrespläne aus.
Nichts zu danken,
Ihr Crap
07.03.2011
Good versus Evil
Wie im richtigen Leben ("IRL", wie ich zu aktiven Zeiten in Chatrooms lernte) ist es auch in der Welt des Fußballs ("IWF", was zu Missverständnissen führen kann) nicht schwer, Gut und Böse zuzuordnen. In der wirklichen Welt gibt es das Gute (Olaf Scholz, How I Met Your Mother und Nolp) und das Böse (dieser Guttenberg, Two and a Half Men und Kartenspiele). Im Fußball gibt es zwar nicht "das" Gute und "das" Böse, doch es gibt die Guten (Torschützen, Gelbsünder) und die Bösen (Rotsünder, Elfmeterverschießer), die in der Fachliteratur auch gerne einfach die Dummen genannt werden. Der Grund ist denkbar einfach: Ein Gelbsünder nützt seiner Mannschaft, weil er den Gegner schwächt, zum Beispiel indem er ihn umkloppt oder einfach den Ball wegschlägt und so wertvolle Zeit schindet. Ein Rotsünder fliegt vom Platz und kann seiner Mannschaft so nicht mehr helfen. Ein Gelbrotsünder befindet sich zwar gewissermaßen in einer Grauzone; doch sind wir von Crapstats der Meinung, dass, wer sich erwischen lässt, einfach dumm ist und deshalb zu den Bösen gehört.
Doch wie unterscheiden sich nun die Guten und die Bösen? Crapstats bewertet diese Frage anhand von Daten, die während der Fußball-Weltmeisterschaft in Südafrika gesammelt wurden. Alle 64 Spiele wurden ausgewertet und es liegen Informationen zu allen Spielern bezüglich Größe, Geburtsdatum, Berufserfahrung (gemessen in der Anzahl der Länderspiele), Arbeitgeber und Ernährungsgewohnheiten vor. Diese Daten wurden natürlich nicht von einem namhaften deutschen Fußballmagazin übernommen, sondern alle von den Spielern in mühsamer Telefonrecherche selbst angefragt. Nun mag man sich fragen: "Warum haben die wir von crapstats so lange gebraucht, denn die WM war doch im Sommer des letzten Jahres?" Solchen Leuten müssen wir indes entgegnen: UNGEBILDETES PACK!!! Gute Forschungsprojekte dauern mitunter Jahrzehnte. Und Crapstats ist ein einziges, großes Forschungsprojekt. Denn im Gegensatz zu einigen namhaften, großen Fußballmagazinen bemühen wir quantitative Daten und keinen simplen Analysescheiß.
---
Whoever. Jetzt mitten ins Datengestrüpp. Alles in Allem sind während der WM in 64 Spielen folgende Ereignisse passiert:
Welche Spiele waren in dieser Hinsicht die aufregendsten? Betrachten wir die folgende Graphik, die keine Elfmeterschießen berücksichtigt, weil Elfmeterschießen langweilige Spiele nur allzu interessant aussehen lassen würden:
Ja, das Finale konnte was. Vor Allem die Holländer haben einiges dazu beigetragen. Die konnten zwar überhaupt nicht Fußball spielen und ohne jeden Zweifel ist Wesley Sneijder der meistüberschätzte Spieler der Welt (bei allem Respekt: der kann wirklich gar nichts), aber die Holländer können treten, da gibt's nix.
Nun, zurück zur Frage. Wie steht es um die Sozialstruktur von Gut und Böse? Wir haben insgesamt 410 gute und 25 böse/dumme Aktionen. Das ist ein gutes Verhältnis (410:25, also 16:1) und spiegelt 1:1 das Crapstats'sche Verständnis der realen Verhältnisse wider: Von etwa 200 irdischen Staaten sind etwa 187 gut (außer die Schweiz, Luxemburg, China, Irland und so), von 18 Bundesligavereinen sind höchstens Schalke und Hamburg totaler Müll, und von allen Farben auf der Welt sind die meisten auch ganz gut (außer hellgrün, hellbraun und ein allzu aufdringliches rosa).
Analysiert man nun, wer für die guten und bösen Spielaktionen verantwortlich ist, tritt Erschreckendes zutage. Zwar ist weniger erschreckend, dass gute Spielaktionen früher passieren (im Schnitt nach 55,6 Minuten) als böse (74 Minuten); Dies mag zum Einen der Tatsache geschuldet sein, dass man für böse Aktionen (z.B. eine Gelb-Rote Karte) schon eine zeitaufwendige Vorleistung benötigt (z.B. eine Gelbe Karte), dass Elfmeterschießen gemeinhin erst mit fortgeschrittener Spieldauer beginnen und dass das Gewissen mit zunehmender Spieldauer nachlässt und einige Spieler - in erster Linie Holländer - dann gerne mal um sich boxen. Erschreckend ist jedoch, mit welcher Dreistigkeit Torhüter und Stürmer zu Werke gehen: Betrachtet man die relativen Häufigkeiten der guten und bösen Aktionen, sieht man, dass Torhüter nichts und Stürmer wenig zu guten Handlungen beitragen, sie bei den bösen Taten aber freimütig bei der Sache sind. Hier die guten Nummern:
Und hier die bösen:
Je länger man jedoch darüber nachdenkt, desto einleuchtender wird einem diese Statistik: Torhüter und Stürmer sind - pauschal, aber völlig zurecht ausgedrückt - voll die Schweine, während Mittelfeldspieler und Verteidiger nett, höflich und fast sympathisch sind. Wer findet denn nicht Mario Gomez unfreundlich, beinahe komisch? Wer kann schon was mit Tim Wiese anfangen? Ich bin mir außerdem sicher, dass Markus Rosenberg nachts Straßenlaternen austritt und Cyprian Marica (heißt der so?) ist ein Spacken. Diego hingegen, Mesut Özil, Lionel Messi, Samir Nasri, Mark van Bommel und Andres Iniesta, ja denen steht der Anstand ins Gesicht geschrieben.
Legionäre, auch wenn man sie für dumme Söldner halten möge, sind übrigens genauso gut oder böse wie Nichtlegionäre. Wir von crapstats fordern deshalb: Schluss mit der Verteufelung der Legionäre!! (Falls es denn eine gab. So genau wissen wir das gerade gar nicht. Aber wenn, dann Schluss damit).
Wir möchten nun folgende Länder auszeichnen, die sich um gute Taten verdient gemacht haben: Holland Deutschland und Uruguay.
Und jetzt zu unserer Lieblingsrubrik: Den Geburtsmonaten: Zunächst zeigt sich, dass sich die Monate Mai, Juni, November und Dezember ganz gut darstellen:
Doch bei genauerer Betrachtung zeigt sich, dass das alles nur scheinheiliger Mist ist und dass die Maikinder das Publikum mit herzensguten Taten nur verzaubern, um umso brutaler zuschlagen zu können:
Das, liebe Leser, ist frech. Und ich darf das sagen, wir von crapstats sind im Mai geboren.
Im Übrigen haben wir auch die Hypothese getestet, dass man mit zunehmender Berufserfahrung einfach abstumpfe und böse werde, weil das Geschäft so brutal ist und blablabla. Das ist falsch. Urheber böser Taten haben im Schnitt 37,44 Länderspiele absolviert und diejenigen guter Handlungen 37,7. Außerdem sind die Guten nicht älter als die Bösen (Geburtsjahrschnitt jeweils 1983). Wir von crapstats fordern deshalb: Schluss mit den Ausreden!
Abschließend möchten wir darauf hinweisen, dass die Guten im Schnitt 0,8cm größer sind als die Bösen (181,2 vs. 180,4cm), was darauf hindeutet, dass ein gewisser Minderwertigkeitskomplex seitens der Bösen gibt, der offenbar durch vermehrte Gewalt und schlechte Elfmeter kompensiert werden soll. Auch hier müssen wir sagen: Das gehört unterbunden! Mangelnde Körperlänge ist keine Ausrede für Gewalt oder schlechte Elfmeter. Die FIFA muss an die Vernunft der nationalen Verbände appellieren und, auf dass die ihre kleinen Spieler maßregelt oder, wenn das nichts hilft, Fußballer unter 1,81m Körpergröße von großen Turnieren ausschließen. Das durchzusetzen würde zwar einen gewaltigen politischen Kraftakt erfordern, doch wäre es langfristig im Sinne aller Fußballgourmets. Die Unterstützung von Crapstats hat die FIFA jedenfalls.
Pro Fußball!
Bernd
Doch wie unterscheiden sich nun die Guten und die Bösen? Crapstats bewertet diese Frage anhand von Daten, die während der Fußball-Weltmeisterschaft in Südafrika gesammelt wurden. Alle 64 Spiele wurden ausgewertet und es liegen Informationen zu allen Spielern bezüglich Größe, Geburtsdatum, Berufserfahrung (gemessen in der Anzahl der Länderspiele), Arbeitgeber und Ernährungsgewohnheiten vor. Diese Daten wurden natürlich nicht von einem namhaften deutschen Fußballmagazin übernommen, sondern alle von den Spielern in mühsamer Telefonrecherche selbst angefragt. Nun mag man sich fragen: "Warum haben die wir von crapstats so lange gebraucht, denn die WM war doch im Sommer des letzten Jahres?" Solchen Leuten müssen wir indes entgegnen: UNGEBILDETES PACK!!! Gute Forschungsprojekte dauern mitunter Jahrzehnte. Und Crapstats ist ein einziges, großes Forschungsprojekt. Denn im Gegensatz zu einigen namhaften, großen Fußballmagazinen bemühen wir quantitative Daten und keinen simplen Analysescheiß.
---
Whoever. Jetzt mitten ins Datengestrüpp. Alles in Allem sind während der WM in 64 Spielen folgende Ereignisse passiert:
- Tore (159)
- Gelbe Karten (251)
- Gelb-Rote Karten (6)
- Rote Karten (9)
- Verschossene Elfmeter (10)
Für den Leser, dem plumpe Zahlen nichts sagen, das Ganze als graphisches Meisterwerk:
Welche Spiele waren in dieser Hinsicht die aufregendsten? Betrachten wir die folgende Graphik, die keine Elfmeterschießen berücksichtigt, weil Elfmeterschießen langweilige Spiele nur allzu interessant aussehen lassen würden:
Ja, das Finale konnte was. Vor Allem die Holländer haben einiges dazu beigetragen. Die konnten zwar überhaupt nicht Fußball spielen und ohne jeden Zweifel ist Wesley Sneijder der meistüberschätzte Spieler der Welt (bei allem Respekt: der kann wirklich gar nichts), aber die Holländer können treten, da gibt's nix.
Nun, zurück zur Frage. Wie steht es um die Sozialstruktur von Gut und Böse? Wir haben insgesamt 410 gute und 25 böse/dumme Aktionen. Das ist ein gutes Verhältnis (410:25, also 16:1) und spiegelt 1:1 das Crapstats'sche Verständnis der realen Verhältnisse wider: Von etwa 200 irdischen Staaten sind etwa 187 gut (außer die Schweiz, Luxemburg, China, Irland und so), von 18 Bundesligavereinen sind höchstens Schalke und Hamburg totaler Müll, und von allen Farben auf der Welt sind die meisten auch ganz gut (außer hellgrün, hellbraun und ein allzu aufdringliches rosa).
Analysiert man nun, wer für die guten und bösen Spielaktionen verantwortlich ist, tritt Erschreckendes zutage. Zwar ist weniger erschreckend, dass gute Spielaktionen früher passieren (im Schnitt nach 55,6 Minuten) als böse (74 Minuten); Dies mag zum Einen der Tatsache geschuldet sein, dass man für böse Aktionen (z.B. eine Gelb-Rote Karte) schon eine zeitaufwendige Vorleistung benötigt (z.B. eine Gelbe Karte), dass Elfmeterschießen gemeinhin erst mit fortgeschrittener Spieldauer beginnen und dass das Gewissen mit zunehmender Spieldauer nachlässt und einige Spieler - in erster Linie Holländer - dann gerne mal um sich boxen. Erschreckend ist jedoch, mit welcher Dreistigkeit Torhüter und Stürmer zu Werke gehen: Betrachtet man die relativen Häufigkeiten der guten und bösen Aktionen, sieht man, dass Torhüter nichts und Stürmer wenig zu guten Handlungen beitragen, sie bei den bösen Taten aber freimütig bei der Sache sind. Hier die guten Nummern:
Und hier die bösen:
Je länger man jedoch darüber nachdenkt, desto einleuchtender wird einem diese Statistik: Torhüter und Stürmer sind - pauschal, aber völlig zurecht ausgedrückt - voll die Schweine, während Mittelfeldspieler und Verteidiger nett, höflich und fast sympathisch sind. Wer findet denn nicht Mario Gomez unfreundlich, beinahe komisch? Wer kann schon was mit Tim Wiese anfangen? Ich bin mir außerdem sicher, dass Markus Rosenberg nachts Straßenlaternen austritt und Cyprian Marica (heißt der so?) ist ein Spacken. Diego hingegen, Mesut Özil, Lionel Messi, Samir Nasri, Mark van Bommel und Andres Iniesta, ja denen steht der Anstand ins Gesicht geschrieben.
Legionäre, auch wenn man sie für dumme Söldner halten möge, sind übrigens genauso gut oder böse wie Nichtlegionäre. Wir von crapstats fordern deshalb: Schluss mit der Verteufelung der Legionäre!! (Falls es denn eine gab. So genau wissen wir das gerade gar nicht. Aber wenn, dann Schluss damit).
Wir möchten nun folgende Länder auszeichnen, die sich um gute Taten verdient gemacht haben: Holland Deutschland und Uruguay.
Und jetzt zu unserer Lieblingsrubrik: Den Geburtsmonaten: Zunächst zeigt sich, dass sich die Monate Mai, Juni, November und Dezember ganz gut darstellen:
Doch bei genauerer Betrachtung zeigt sich, dass das alles nur scheinheiliger Mist ist und dass die Maikinder das Publikum mit herzensguten Taten nur verzaubern, um umso brutaler zuschlagen zu können:
Das, liebe Leser, ist frech. Und ich darf das sagen, wir von crapstats sind im Mai geboren.
Im Übrigen haben wir auch die Hypothese getestet, dass man mit zunehmender Berufserfahrung einfach abstumpfe und böse werde, weil das Geschäft so brutal ist und blablabla. Das ist falsch. Urheber böser Taten haben im Schnitt 37,44 Länderspiele absolviert und diejenigen guter Handlungen 37,7. Außerdem sind die Guten nicht älter als die Bösen (Geburtsjahrschnitt jeweils 1983). Wir von crapstats fordern deshalb: Schluss mit den Ausreden!
Abschließend möchten wir darauf hinweisen, dass die Guten im Schnitt 0,8cm größer sind als die Bösen (181,2 vs. 180,4cm), was darauf hindeutet, dass ein gewisser Minderwertigkeitskomplex seitens der Bösen gibt, der offenbar durch vermehrte Gewalt und schlechte Elfmeter kompensiert werden soll. Auch hier müssen wir sagen: Das gehört unterbunden! Mangelnde Körperlänge ist keine Ausrede für Gewalt oder schlechte Elfmeter. Die FIFA muss an die Vernunft der nationalen Verbände appellieren und, auf dass die ihre kleinen Spieler maßregelt oder, wenn das nichts hilft, Fußballer unter 1,81m Körpergröße von großen Turnieren ausschließen. Das durchzusetzen würde zwar einen gewaltigen politischen Kraftakt erfordern, doch wäre es langfristig im Sinne aller Fußballgourmets. Die Unterstützung von Crapstats hat die FIFA jedenfalls.
Pro Fußball!
Bernd
05.03.2011
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