Gráficos estadísticos incorrectos de la Cadena SER

Si bien, ya habíamos destacado en este blog con anterioridad manipulaciones en gráficos, vamos a seguir haciendo hincapie en ello.

Con cierta frecuencia la Cadena SER, ofrece resultados que pulsan la opinión de la sociedad, respecto a temas de interés.  En referencia a su última publicación, que pueden ver aquí, queremos de nuevo destacar la incorrección (¿o manipulación?) de los gráficos estadísticos.

En dichos gráficos de barras que mostramos, no se respeta la debida proporcionalidad en las modalidades.

En este primer gráfico, en el cual se mezcla el recuerdo de voto con la opinión acerca de la reforma del aborto, pueden por ejemplo observarse la falta de proporcionalidad existente entre el 26.6% y el 44.4%, para los votantes del PP. 

Para este otro gráfico en el cual se mezcla el recuerdo de voto con la opinión sobre el referéndum en Cataluña, puede por ejemplo observarse la falta de proporcionalidad existente entre el 15.1% y el 15.2%, de nuevo para los votantes del PP.

Aparte de que evidentemente estos gráficos son incorrectos, nos parece importante poner en discusión el método de toma de muestras que usa el Observatorio de la SER.

En este documento se tienen los resultados de la empresa que elabora el informe, la empresa My Word (dirigida por la ex-directora del CIS, Belén Barreiro Pérez-Pardo). 

La ficha técnica de la encuesta revela que: "se llevan a cabo entrevistas online a partir de un panel (comunidad de internautas) de captación activa (sólo por invitación) certificado con la norma ISO026362".

Desconociendo la norma ISO, parece ser que la muestra es seleccionada de una población ficticia (el panel de internautas) en la cual sólo se pueden registrar aquellas personas que previamente han recibido invitación. Las invitaciones se envían por correo electrónico a aquellas personas que previamente han sido seleccionadas en bases de datos validadas de websites, foros y redes sociales...

Aspectos débiles de esta encuestas son: se debería ofrecer una explicación más clara de cómo se lleva a cabo el diseño muestral, cómo se trata la no respuesta en la encuesta o cúales son los estimadores empleados...  Las encuestas con voluntarios no pueden ser consideradas como científicas (ver por ejemplo, aquí, algunas razones para justificar esta afirmación).

Adicionalmente, otro aspecto negativo para esta metodología de muestreo es que, aunque el uso de Internet está bastante extendido entre la población española (alrededor del 60-70%), está claro que no todos los grupos sociales acceden a la red. También a la hora de establecer perfiles según voto, los partidos minoritarios suelen tener proporcionalmente más apoyo en la red que los partidos mayoritarios, lo cual podría hacer que estos partidos no mayoritarios aparecieran más representados en la muestra.

Por todo ello, estos resultados ofrecidos por My Word, los tomaríamos con algunas reservas. Como reflexión final, pensamos que un medio de prestigio como la Cadena SER, debería ser más rigurosa a la hora de publicar los gráficos arriba comentados.

Las encuestas, sus errores y su interpretación: el caso de la EPA

En este post vamos a hablar sobre encuestas, y de como interpretar los resultados que aparecen en las mismas. Tomaremos como ejemplo la Encuesta de Población Activa (EPA), y veremos cómo se pueden obtener no únicamente estimaciones de tipo puntual (es decir con un único valor), sino también con una horquilla de valores (lo que se denomina un intervalo de confianza).

Aunque ha sufrido diferentes críticas, la EPA es casi seguro, la mejor encuesta que se hace en España. Como tal encuesta, permite, entrevistando a una parte muy pequeña de la población, estimar con precisión datos económicos de interés. 

Los encuestadores del INE completan personalmente o por teléfono un cuestionario amplio para describir la situación personal y las pretensiones y cualificaciones de cada persona del hogar. La encuesta gira cada trimestre sobre 65.000 hogares y 180.000 personas seleccionadas de entre 3.600 secciones censales de las 30.000 en las que divide España.

Ahora bien, las encuestas no son mágicas, y no permiten calcular exactamente cuantos ocupados o parados tenemos, sino únicamente estimar de forma aproximada. Toda encuesta tiene errores, ya que se estudia una muestra, y no toda la población.

Para analizar estos errores tomemos como referencia los datos del cuarto trimestre de 2013 sobre el número de ocupados dados en el informe del INE,  junto con la metodología de trabajo del INE para la EPA.

En los medios de comunicación y en dicho informe, se tiene que el número de ocupados se ha estimado en 16.758.200 personas. Los márgenes de error pueden ser consultados a partir de las tablas del INE. Veáse que el error de muestreo que se tiene para este trimestre es del 0.38%, por lo que se puede decir que:

• El número de ocupados estimado a nivel nacional es de 16.758.200 personas, con un error de muestreo estimado de 0.38% (63.681 personas). 
• Si se desea estimar con un intervalo de confianza (al 95%), es decir, estimar dando una horquilla de resultados, se tiene que el margen de error para dicha horquilla a un nivel de confianza del 95% es de (2 x 63.681) = 127.362 personas.  
• Por tanto, tenemos una confianza del 95% en que el verdadero número se encuentra en el intervalo (redondeando) entre 16.630.838 y 16.885.562 personas (es decir, 16.758.200 ± 127.362)

Cuando se comenta y se escribe de una encuesta, a la hora de expresar los resultados, se suele utilizar únicamente un valor de la horquilla de datos que se han estimado. 

Ahora bien, cuando esos datos se usan para hacer comparaciones entre diferentes momentos en el tiempo, hay que tener en cuenta el margen de error, ya que no se puede certificar que lo que vemos como aumentos/descensos en el número de ocupados, sea real, o sea simplemente resultado del azar. 

Analizamos esta idea a continuación: 

Cuando se trabaja con datos del tercer trimestre de 2013 se habla de un total de 16.823.200 ocupados y la estimación al 95% de confianza es de un total de ocupados entre 16.698.708 y 16.947.672 personas (el error de muestreo es del 0.37% en este trimestre).

En el gráfico, podemos observar la evolución de la serie de ocupados en el último trimeste de 2012 y todo 2013 (en azul), junto con los valores de las horquillas (en rosa los intervalos de confianza).
 
En la comparativa entre el cuarto y el tercer trimestre en el número de ocupados se habla de una bajada de la ocupación de 65.000 personas. No obstante, hay que tener en cuenta que esta estimación proviene de una encuesta y como tal, tiene un margen de error, que es de 127.362 personas. 

 Así, en realidad, con una bajada tan pequeña en la comparativa entre trimestres, y teniendo en cuenta ambas horquillas en la estimación, no se puede afirmar categóricamente que han bajado los ocupados del tercer al cuarto trimestre, ya que el número de ocupados podría hasta haber aumentado.

Si se realiza un análisis análogo para el cuarto trimestre de 2012 para llevar a cabo una comparativa interanual, y teniendo en cuenta que el error de muestreo que se tiene para ese trimestre es también de 0.38% se tiene que: 

El número de ocupados estimado a nivel nacional es de 16.957.100 personas, con un error de muestreo estimado de 0.38% (64.437 personas). El margen de error para un intervalo con un nivel de confianza del 95% es por tanto de (2 x 64.437) = 128.874 personas.  Por tanto, tenemos una confianza del 95% de que el verdadero número de ocupados se encuentra en el intervalo (redondeando) entre 16.828.226 y 17.085.974 (es decir,  16.957.100 ± 128.874).

Comparando las series interanulaes, se tiene una bajada de 16.823.200 - 16.957.100 = 198.900 personas, valor que ya se sale fuera de los márgenes de error de la encuesta, lo cual nos permite afirmar, que efectivamente, sí se ha producido una caída en el número total de ocupados en 2013.

Duelo de licencias A en la Liga Endesa IV

Comenzábamos esta serie de post dedicados al análisis estadístico de los equipos de baloncesto de Unicaja y Laboral Kutxa haciendo referencia al nuevo método de recolección de información instaurado en la NBA cuando, prácticamente al mismo tiempo, nos enterábamos por medio de Julián Felipo (periodista de Mundo Deportivo y co-administrador de Zona131.com) que ya estaban disponibles algunos datos del player tracking. Así, por ejemplo, hemos podido conocer que el jugador de L.A. Clippers Chris Paul tiene el balón en sus manos una media de 7'5 minutos por partido o que Blake Griffin lo tiene 1'6.

Si tenemos en cuenta que Paul tiene esta temporada una media de 36'4 minutos jugados por partido y suponemos que la mitad del tiempo, 18'2 minutos, está atacando, estaríamos diciendo que el 41'21% del tiempo tiene la posesión del balón. Lo cual da una clara idea del control que ejerce sobre el juego de su equipo.

En cualquier caso, dejémonos de soñar y pongamos los pies en la tierra o, lo que es lo mismo, volvamos a España.

A continuación vamos a intentar analizar al Laboral Kutxa usando las siguientes gráficas y a partir de una modalidad que llamaremos tuitera, es decir, vamos a lanzar 9 mensajes cortos con la mayor información posible.

(pinchar sobre las imágenes para ampliarlas)

Tuit 1: Tirando prácticamente los mismos tiros, el %T3 es inferior cuando pierde (40'7% en victoria y 28'8% en derrota).

Tuit 2: Rebotea menos cuando pierde: captura el 78'12% del RD y el 30'59% del RO en victoria y el 66'28% del RD y el 22'73% del RO cuando pierde.

Tuit 3: Cuando pierde anota alrededor de 6 puntos menos en el primer y último cuarto que cuando gana.

Tuit 4: Cuando gana el rival anota 67 puntos de media (DER = 0'82) y cuando pierde 89'9 puntos (1'04). Además de anotar más en derrota el rival lo hace más fácil,  ya que da una media de 7 asistencias más.

Tuit 5: Cuando pierde el rival hace más TC (unos 6 de media) y con mejores porcentajes (del 38'5% pasa al 48'4%). Seguramente esto se deba a que domina el rebote.

Tuit 6: Su probabilidad de ganar cuando domina el rebote (coge más rebotes totales que el rival) es del 80%.

Tuit 7: La probabilidad de ganar y jugar más de 81'4 posesiones en el partido (que es su media de posesiones jugadas) es del 30%.

Tuit 8: La probabilidad de ganar supuesto que han recibido más de 70 puntos es del 14'2%.

Tuit 9: La probabilidad de ganar cuando los jugadores interiores anotan (en su conjunto) menos de 40 puntos en el partido es del 20%.

Aunque el número de partidos analizados, 10, es pequeño  y las diferencias comentadas entre victoria y derrota deberian ser debidamente contrastadas con la herramienta adecuada, pensamos que se trata de una información útil de cara a afrontar un partido. ¿Debe Laboral Kutxa plantear partidos a pocos puntos? ¿Debe Laboral Kutxa plantear partidos con ritmo lento jugándose pocas posesiones? ¿Debe Laboral Kutxa poner especial atención en dominar el rebote?

Respondan ustedes mismos...

Duelo de licencias A en la Liga Endesa III

Para finalizar con esta trilogía de post dedicados a analizar desde un punto de vista estadístico al Unicaja vamos a recurrir a una serie de representaciones gráficas.

 

En la representación gráfica anterior se observa que Medley y Dragic son los jugadores con mejor promedio de puntos por minuto, mientras que Stimac y Vázquez lo son en rebotes por minuto. En la siguiente vuelven a destacar estos dos últimos jugadores como los mejores en el rebote defensivo y ofensivo. Llama la atención la tercera posición de Sabonis como tercer mejor reboteador defensivo por minuto.

 

En las dos siguientes observamos que Calloway y Granger son los jugadores que más balones pierden y más asistencias dan por minuto. Por otro lado, Calloway y Dragic son los mejores en la recuperación del balón.

Finalmente, con las dos siguientes representaciones gráficas buscamos estudiar la toma de decisiones de los jugadores. 

En esta primera gráfica podemos ver que Dragic es el jugador que más veces va a la línea de tiros libres por minuto y es el segundo en intentos de tiros de campo por minuto. Parece que está aprovechando la oportunidad que se le ha presentado con la ausencia de Urtasun y Toolson. Por otro lado, Medley parece asumir su papel de jugador referente y es el que asume más cantidad de tiros por minuto (téngase en cuenta que es el que más minutos juega).

En esta última gráfica se enfrentan el porcentaje de posesiones finalizadas, PF, por un jugador (es decir, de las posesiones que se juegan mientras está en pista qué porcentaje finaliza)  con las que finaliza con éxito, PFE. En este caso tenemos que Granger es el jugador que mayor porcentaje de posesiones finaliza y son Vázquez, Granger, Medley y Dragic los que mejor tasa de éxito tienen (superior al 60%).

Puesto que las imágenes no se ven todo con la claridad que nos gustaría, las tienen con (algo de) mejor calidad en este enlace.

¿Continuará? 

Pues a lo mejor nos animamos con el equipo vitoriano...

Duelo de licencias A en la Liga Endesa II

En esta segunda entrega sobre el duelo del próximo domingo entre equipos de euroliga en la Liga Endesa pasamos a analizar los jugadores del Unicaja:

• Granger (22'44 minutos por partido): el 71'42% de sus tiros de campo son de 2 puntos, lo que se traduce en que lanza 2'2 tiros de 2 por cada triple. Si bien abusa poco de la línea de tres, tiene un 40% en esta distancia. Da 2'09 asistencias por cada balón perdido y casi el 25% de sus puntos vienen desde la línea de tiros libres.
• Calloway (17'99 minutos por partido): al contrario que su compañero de puesto, este jugador tira más de larga distancia (realiza 0'875 tiros de 2 puntos por cada tiro de 3) y visita poco la línea de tiros libres. Recupera 0'833 balones y da 1'44 asistencias por cada balón perdido.
• Vidal (15'45 minutos por partido): el 63'6% de los tiros de campo son de 3 puntos, distancia en la que acredita un bajo 21'42%. El 22'2% de sus puntos son desde la línea de tiros libres y da 1'56 asistencias por cada balón perdido.
• Toolson (29'25 minutos por partido): sólo ha jugado dos partidos con una importante irrupción en minutos jugados. ¿Será para que coja ritmo?
• Dragic (21'7 minutos por partido): Es el principal afectado por la aparición de Toolson ya que ha pasado de jugar 23'03 minutos de media por partido a 17'07 y, lo que es más preocupante, de una valoración media de 11'71 a 0'75 (era el quinto jugador más valorado del equipo). Recupera 1'2 balones por partido, el 25% de sus puntos proceden de la línea de tiros libres y finaliza el 33'33% de las contras del equipo (dato sólo disponible para Liga Endesa).
• Suárez (23'27 minutos por partido): casi el 60% de sus tiros de campo son de 3 puntos, distancia en la que acredita un 25%, da 1'8 asistencias por cada balón perdido y sólo recupera 0'4 balones por cada que pierde. El 33'89% de sus puntos proceden de la línea de tiros libres y alrededor del 42% de los rebotes que captura son ofensivos (téngase en cuenta que es el segundo, empatado con Fran Vázquez, mejor reboteador del equipo).
• Kuzminkas (15'6 minutos por partido): Recupera 2'66 balones y da 2 asistencias por cada balón perdido, el 60% de sus rebotes son ofensivos. Aunque lejos del Kuzminkas de años anteriores.
• Sabonis (12'09 minutos por partido): junto a Fran Vázquez, los únicos jugadores que no han lanzado de 3 puntos. Tercer jugador que más balones pierde por minuto (tras los bases) y el que menos recupera.
• Medley (25'07 minutos por partido): gran referente del equipo. Hasta el momento de su lesión anotaba el 40% de los puntos de los jugadores interiores del equipo, va poco a la línea de tiros libres (realiza 4'06 tiros de campo por cada tiro libre y sólo el 8'9% de sus puntos proceden de esta distancia) y finaliza el 27'78% de las contras del equipo. Es el mejor reboteador del equipo con 6 rechaces por partido.
• Vázquez (19'024 minutos por partido): el 24'67% de sus puntos proceden de la línea de tiros libres y coloca el 55'56% de los tapones del equipo.
• Hettsheimeir (16'8 minutos por partido): junto con Medley son los interiores que tiran de 3 puntos. Cerca del 43% de sus rebotes son ofensivos.
• Stimac (11'02 minutos por partido): lider del equipo en rebote defensivo y ofensivo por minuto. Jugando muy poco es el cuarto mejor reboteador del equipo.

Por tanto, todo apunta a que:

• Estamos ante una pareja de bases que se complementa a la perfección.
• Con la incorporación de Toolson al equipo (y la posterior de Urtasun) habrá que seguir de cerca cómo evolucionan los buenos números de Dragic hasta el momento (parece claro que el peor posicionado es Vidal).
• La pareja de aleros altos es muy incisiva en el rebote ofensivo y eso que aún no ha llegado el mejor Kuzminkas del Zalguiris.
• Tras un año flojo en Maccabi, Medley es el gran referente del juego (interior) del equipo.
• Vázquez y Stimac se postulan como la pareja interior que debe paliar el problema del rebote defensivo de su equipo.

Continuará....

Duelo de licencias A en la Liga Endesa I

En la llamada mejor liga del mundo de baloncesto, la NBA,  son conscientes de que para practicar un buen juego y ganar partidos además de entrenar duro son útiles otros aspectos como el análisis estadístico de los partidos. El sabermetrics puesto de moda en EEUU por el béisbol (ya hemos hablado de Moneyball en este blog) llegó hace tiempo al baloncesto. Todos los equipos NBA tienen un departamento dedicado exclusivamente al análisis de datos. Es más, este año han dado un paso más y han anunciado la instalación de cámaras en todas las canchas para hacer un seguimiento de jugadores y árbitros. Si bien, dentro de la pista cada vez se recortan más las distancias entre el baloncesto NBA y FIBA, fuera de ellas estamos aún muy lejos.

El próximo domingo se enfrentarán en Vitoria dos de nuestros representantes en Euroliga: Laboral Kutxa y Unicaja. Con la excusa de este partido vamos a analizar estadísticamente en este post al equipo malagueño. Evidentemente nos quedaremos muy lejos de las referencias realizadas sobre la NBA ya que, entre otros motivos, nuestra fuente de información (la caja estadística) es limitada. Aún así, pensamos que la información que ofrecemos es muy interesante.

Comencemos enumerando algunos de los apartados estadísticos que más nos han llamado la atención de este equipo en los 9 partidos oficiales (entre Euroliga y Liga Endesa) que ha disputado hasta el momento:

• Tiene un 45'64% en tiros de campo, siendo cuando gana del 49'47% y cuando pierde del 37'97% (haciendo prácticamente los mismos tiros: 63'6 y 61'66, respectivamente).
• Cuando gana anota una media de 23 puntos en el segundo cuarto que pasa a ser de 14'3 puntos en derrota.
• Su rival lanza lanza una media de 14'4 tiros libres, siendo de 11'6 en victoria y de 20 en derrota (cada falta suponen 0'65 y 0'98 tiros libres intentados, respectivamente), es decir, cuando pierde el rival lanza más tiros libres (pasa de realizar 7'19 tiros de campo por cada tiro libre a 3'08), lo cual se traduce en que anotan más desde esta distancia: en victoria el rival anota el 11'63% de sus puntos desde la línea de tiros libres mientras que cuando pierde es el 20'12%.
• Es un equipo débil en su rebote defensivo (captura el 64'4% del mismo), aunque hace daño en el ofensivo (captura el 36'27% en este caso).
• Juega una media de 84'3 posesiones por partido (lo que se traduce en ataques de 14'303 segundos) perdiendo el balón en un 15'6% de las mismas.
• En victoria anota 0'995 puntos por posesión y recibe 0'779 puntos por posesión, mientras que en derrota son 0'81 y 0'936, respectivamente.
• En derrota el 69'22% de los tiros de campo son de 2 puntos mientras que en derrota es el 64'48%. Es decir, en derrota tira más de 3 puntos (pasa de 2'31 tiros de 2 puntos por cada triple en victoria a 1'88 en derrota)  y presenta peores porcentajes (34'97% y 23'45%, respectivamente).
• En victoria da una asistencia en el 21'53% de las posesiones mientras que cuando pierde lo hace en el 13'14%.

De los datos aportados se pueden obtener algunas conclusiones sobre Unicaja:

• Es un equipo que sufre en el rebote defensivo.
• Cuando pierde empeora su ataque y, especialmente, la defensa (anota menos puntos por posesión y recibe más puntos por posesión).
• Si bien cuando pierde comete 3'3 faltas más de media que cuando gana, esta diferencia se traduce en un mayor castigo del equipo rival desde la línea de tiros libres.
• En derrota tira más y peor de 3 puntos (empeoran en general los porcentajes de tiros de campo).
• Segundo cuarto flojo cuando pierde que es incapaz de compensar en la segunda parte.

Adviértase que sería ideal aplicar la inferencia estadística a los datos usados para comprobar si las diferencias aquí apuntadas son distintas desde un punto de vista estadístico. Sin embargo, necesitaríamos más partidos (más muestra) para ello.

Continuará...

Estadística aplicada: "Presuntos" enchufes en la policía local y sorteo de escolarización en Andalucía

A finales del pasado mes de Octubre, se reanudaron en la Facultad de Ciencias las charlas que en la UGR se han organizando con motivo del Año Internacional de la Estadística.

El objetivo de estas charlas, de carácter divulgativo, es poner de manifiesto el papel vital de la Estadística y la Probabilidad, así como de sus profesionales, no sólo en el mundo de la educación, la investigación y la empresa, sino en todos los ámbitos de la vida, con los beneficios que ello conlleva para la sociedad en general. 

La primera de las charlas corrió a cargo de la Profª. Ana M. Aguilera del Pino bajo el título: "Presuntos" enchufes en la administración: un problema desde una visión probabilístico-estadística.

Existiendo 26 preguntas en el examen con irregularidades en su planteamiento (irrregularidades graves, tales como que ninguna respuesta es correcta, o la pregunta no está en el temario, o que la respuesta aceptada como correcta es falsa), la persona que obtuvo la plaza contestó correctamente 23 de ellas. 

Dado que el test se diseñó con preguntas con 3 posibles respuestas, la probabilidad de acertar la respuesta que el tribunal da como correcta debería ser la misma que si se elige al azar una de las 3 posibles respuestas (que sería claramente 1/3). 

La Estadística y la Probabilidad demuestran, a partir del uso de la distribución Binomial y de un contraste de hipótesis, que la probabilidad de acertar 23 de 26 preguntas era 0.000000008183, lo cual indica que era prácticamente imposible haber acertado 23 de 26 sin que el examen se hubiese filtrado. Para que nos hagamos un idea, es ocho veces más probable acertar una quiniela de 15 resultados que conseguir el resultado en el examen del candidato que obtiene la plaza de inspector. Ante tales evidencias, el juez decidió anular esas oposiciones.

En otra de las charlas, bajo el título Una ley injusta: visión desde un punto de vista probabilístico-estadística, el Prof. Francisco J. Alonso, demostró, haciendo uso de la Probabilidad, que la normativa de 2007 (BOJA nº40 y 41) que regulaba el sorteo que se realizaba para la escolarización en Andalucía para repartir las plazas vacantes entre los alumnos empatados a puntos, no era equiprobable (y, por tanto, no era justa).  El problema radicaba en  realizar un sorteo para resolver los empates a puntos, donde entraban todas las solicitudes realizadas (independientemente de que hubiesen obtenido la plaza o no, o del nivel educativo), lo que daba más probabilidad a unos alumnos que a otros en función de su posición en la lista.

Afectado por tal injusta normativa, el citado profesor propuso un sorteo que fuese igualitario para resolver los empates y consiguió que la Junta de Andalucía cambiara el procedimiento al propuesto por él, que es el que actualmente rige desde el año 2011 (BOJA nº40 de 2011). 

Como se puede ver, ambos problemas aquí descritos son casos reales que afectaron en menor o mayor grado a los ciudadanos y son resueltos con técnicas básicas de Estadística y Probabilidad.

Para conocer cómo la Estadística resuelve problemas del día a día, os animamos a acudir a dichas charlas. Aquí podéis ver la programación de las mismas.

 

Estadística aplicada a baloncesto: Marc Gasol y España en el inicio del Eurobasket 2013

Depués de un tiempo de inactividad retomamos de nuevo el blog. Y volvemos a hablar de Estadística y baloncesto, que es una de nuestras grandes pasiones. No se va a utilizar Inferencia Estadística, únicamente Estadística descriptiva básica.

Este post va a tratar sobre algunas consideraciones en el corto discurrir de nuestra selección en el Eurobasket de Eslovenia que se disputa en estas fechas comparando las cifras de la preparación con las del campeonato.

Empecemos por nuestro jugador franquicia: Marc Gasol.

La primera cuestión es que está jugando mucho más, de 27'13 minutos de media en la preparación pasa a 35'71. Ahora bien, ¿sirve de algo? Veamos qué ocurre tras el análisis estadístico de datos.

Contras:

• Si bien aumenta ligeramente su media de puntos (de 14'875 pasa a 15'5) bajan sus porcentajes de tiro de 2 puntos (de 55'19% a 48'71%) y de tiros libres (de 78'15% a 64'14%). Además, ha pasado de anotar 0'54 puntos por minuto a 0'43.
• Ha aumentado la media de balones perdidos: de 1'4 a 4'5.
• Ha disminuido la media de asistencias: de 2'2 a 1'5.

¿Cansado?¿Mejores defensas? O quizá ambas cosas.

Pros:

• Ha aumentado la media de rebotes (de 5'875 a 9), pero no demasiado si se promedian por minutos de juego (de 0'21 a 0'25).

Por tanto, el único aspecto que ha mejorado ligeramente Marc con su mayor presencia en pista es la captura de rebote. El resto, parece que son pegas...

Por cierto, si se revisa el jugada a jugada del último cuarto de partido (obtenido de la web oficial del campeonato) podemos ver que en los últimos 4 minutos de partido, el nombre de nuestro protagonista sólo sale para lanzar dos tiros libres, y es que además tampoco tiene mucho protagonismo en los los 6 minutos anteriores...

Analicemos ahora  algunos datos estadísticos claves del juego del equipo español 

Quizá el primer dato a tener en cuenta, es que se tiene un 65'9% de acierto en los tiros libres, y así en nuestra humilde opinión, es complicado imponerse en partidos igualados.

 

Contras:

• España juega 5 posesiones menos de media que en la gira: de 78'9 a 74'3. Es decir, ritmo bajo y poco rebote ofensivo.
• Ha aumentado un 5% el número de posesiones en las que se pierde el balón y ha disminuido un 9% el mismo datos en el rival.
• La aportación de los interiores españoles ha pasado del 38'81% en la gira al 32'05% del total en el campeonato (y eso que España anota 12'5 puntos de media menos por partido).

El único aspecto positivo que tenemos es que hemos pasado de capturar el 72'75% del rebote defensivo al 81'32% (parece que se aprecian aquí el aumento de minutos de Marc en pista). Ahora bien, de poco sirve si no se traduce en un ritmo alto de partido (sólo 2 puntos de contraataque en todo el campeonato).

Y para terminar, analicemos el partido de anoche contra Eslovenia. 

Para nosotros, la clave: de los 24 puntos que anotó Eslovenia dentro de la zona en estático (30'77% del total), el 83'33% fue realizado por los jugadores exteriores. Es decir, fueron penetraciones más o menos fáciles. Seguramente, superado el jugador exterior no había nadie con presencia física o fuerzas para pararles... Además el DER de España (el número medio de puntos encajados por posesión), se situó en casi 1'1, habiendo estado siempre (excepto en el amistoso en Francia, que se ganó apuradamente) en valores inferiores a la unidad.

Comparemos la primera y segunda mitad:

• España disminuye la captura de su rebote defensivo: del 89'47% pasa al 69'23%. ¿Cansancio?
• En la segunda parte los interiores sólo capturan el 22'2% de los rebotes cogidos por España. ¿Marc cansado?
• Marc coge 7 rebotes en la primera parte y termina el partido con.... 7 rebotes. No más preguntas señoría.
• España pasa de capturar el 41'17% del rebote ofensivo al 21'42%, mientras que Eslovenia pasa del 10'52% al 30'76%.
• Eslovenia juega 27'2 posesiones en la primera parte y 44'8 en la segunda, es decir, pasa de ataques de 22'05 segundos a 13'39 segundos.
• Eslovenia pasa de anotar 4 puntos dentro de la zona a 22.
• Disminuye el porcentaje de balones perdidos por posesión en Eslovenia (del 11'02% al 6'69%), y eso que juegan el doble de posesiones.
• Eslovenia aumenta el ratio de asistencias por cada balón perdido: de 1 en la primera parte a 3'6 en la segunda.

En fin, parece que está todo relacionado... Que cada uno saque sus conclusiones, nosotros simplemente esperamos haber ayudado.

El título se decide 'en la pintura'

Mucho se está escribiendo y comentando sobre el playoff final de la ACB que están disputando en estos días las secciones de baloncesto del Real Madrid C.F. y F.C. Barcelona. Y si hay algún punto en común a todo ello es el uso de los datos para respaldar o refutar una u otra postura.

Desde @estadisxtpartes queremos aportar nuestro pequeño granito de arena al análisis del mencionado playoff con la búsqueda de algunas claves que hagan decantar el partido de esta noche en un sentido u otro.

En primer lugar analizaremos los partidos que han enfrentado a los dos equipos durante esta temporada: dos partidos de liga regular de ACB, un enfrentamiento en cuartos de final de la Copa del Rey y las semifinales de la Euroliga (la final de la Supercopa no se ha tenido en cuenta por ser un partido casi que de pretemporada). En los dos primeros partidos gana el Barcelona y en los dos últimos el Madrid.

En la tabla anterior se recoge alguna información estadística sobre dichos partidos, de la cual destaca:

• Si el Madrid domina el rebote gana, sin embargo, cuando está equilibrado la victoria es para el Barcelona.
• La victoria es para el Madrid cuando tira alrededor de 3 tiros de dos puntos por cada triple. Sin embargo, si abusa del tiro de 3 puntos pierde.
• El Barcelona gana aquellos partidos en los que hay mayor acierto (eficacia de tiro).
• El Madrid gana cuando consigue equilibrar la anotación entre su juego interior y exterior.

Además, hay algunas cuestiones que se repiten de forma sistemática independientemente del resultado final del partido:

• Equilibrio en anotación entre el juego interior y exterior del Barcelona y entre la aportación anotadora del quinteto y banquillo del Madrid.
• Desequilibrio en la anotación del quinteto y banquillo del Barcelona (¿quizás por esto sale ultimamente Rabaseda en el quinteto?).

De todo esto parece haber algo claro: cuando el juego interior del Madrid responde (ya sea dominando el rebote y/o aportando puntos) es muy difícil que el partido se le escape.

Veamos que ha pasado en los cuatro partidos disputados hasta ahora en el playoff final:  

Primer partido: dominio total del rebote del Madrid y juego interior del Barcelona desaparecido (en rebotes y anotación). Victoria del Madrid.

Segundo partido: el Madrid domina el rebote, pero el Barcelona va mucho más a la línea de tiros libres (tira algo más de 2 tiros de campo por cada tiro libre, por los cerca de 5 del Madrid). Victoria del Barcelona.

Tercer partido: rebote algo favorecedor para el Madrid y dominio anotador de sus interiores. Victoria del Madrid.

Cuarto partido: partido de ritmo lento (pocas posesiones) por la defensa del Barcelona que obliga a jugar continuamente en estático, situación en la que se impone claramente el juego interior del Barcelona que destroza al rival dominando rebote y aportando puntos. Victoria del Barcelona.

Parece entonces justificado el título del post: aquel equipo que consiga imponer su juego interior al rival estará muy cerca de alzarse con el título. Como diría Arlauckas, ex-jugador y comentarista de TVE para la Euroliga, "más balones in the paint tío!!!"

The Laso style

Como hemos dicho alguna vez nos consideramos amantes del deporte, cuestión que hemos puesto de manifiesto con posts como los dedicados al pádel o la navarrodependencia. Y hablando de deportes, son muchas las horas que hemos dedicado al baloncesto, tanto como jugadores como entrenadores.

El baloncesto,  si bien ha alcanzado cotas difícilmente repetibles a nivel de selección nacional, no atraviesa por su mejor nivel de popularidad en la competición doméstica. Y es que son muchas las voces que reclaman un cambio en cuanto filosofía de juego, un soplo de aire fresco. La reciente Final Four de la Euroliga de 2013 ha sido un claro ejemplo de entrenadores, periodistas, jugadores, ex-jugadores, y un largo etc reclamando que un juego tan vistoso como el puesto en práctica por el Real Madrid se ponga de moda en la Liga Endesa. Desde Juanma López Iturriaga en su puesto privilegiado de comentarista de TVE solicitando "un juego más vistoso y generoso con el espectador" hasta nuestro querido compañero Jose M. Puertas con su cruzada de #LaCatarsis, y pasando por una infinidad de distintas opiniones. Pero al final y al cabo, son eso, opiniones. Y las opiniones no dejan de ser subjetivas y de estar basadas en...¿qué? ¿La experiencia de cada uno? ¿En lo que nos gustaría que fuese, pero no es?

Puesto que nosotros no aprendemos, nos preguntamos, como siempre, si los datos podrían aportar algo más a este debate. ¿Podremos aportar un punto de apoyo a aquellos que defienden partidos 'relajados' con tanteos altos que ven en el 'estilo Laso' una tabla de salvación?

Observemos la siguiente tabla:

En ella se recoge información sobre las cuatro últimas finales disputadas en la Euroliga. Las tres primeras columnas son fáciles de entender, sin embargo las restantes no es usual verlas dentro de las estadísticas relacionadas con los partidos de baloncesto:

• en la cuarta se estima el número de posesiones, entendidas como el número de veces que un equipo va de una canasta a otra, es decir, un rebote ofensivo no se considera una nueva posesión.
• en la quinta se estima la eficiencia ofensiva de cada equipo, es decir, el número de puntos por posesión.
• finalmente, en la sexta se realiza una predicción de los puntos que se hubiesen anotado en dichos partidos si se hubiesen jugado 74'6 posesiones (que son el número medio de posesiones jugadas en la final del año 2013).

Considerando que el número de posesiones jugadas marca el ritmo de partido, podemos observar que la final del año 2013 es la que ha contado con un mayor número de posesiones jugadas (como hemos indicado, una media de 74'6). Sin embargo, en contra de lo que muchos puedan pensar, no existe una diferencia abismal con las posesiones medias jugadas en 2012 (70'7) o 2011 (71'3). Con respecto a los dos años anteriores, cada equipo apenas ha jugado 3 o 4 posesiones más. Además, podemos ver en las proyecciones realizadas que no nos acercamos a los guarismos registrados en 2013.

Si el tanteo tan alto de la última final no responde a un juego vertiginoso basado en posesiones cortas, ¿entonces a qué se debe? Con un simple vistazo a la eficiencia ofensiva de cada equipo observamos claramente que en el año 2013 el número de puntos por posesión es superior al resto. Incluso comparando con la final del año pasado se tiene que el Real Madrid y Olimpiacos en 2013 han anotado casi medio punto más por posesión que CSKA y Olimpiacos en 2012.

Podríamos concluir entonces que el marcador tan alto de la final de la Euroliga, ese marcador que deseamos todos ver cada fin de semana en las canchas de baloncesto, no se debe al juego vistoso y desenfadado que reclama tanta gente, sino que es fruto de una gran efectividad ofensiva de ambos equipos.

La siguiente pregunta es inmediata: ¿a qué se debe esa efectividad? Mucha gente dirá que con la calidad que atesora la plantilla del Madrid podrían anotar 90 puntos cada sábado, otros que la defensa que practica el Olimpiacos les permite anotar una gran cantidad de puntos fáciles, pero una vez más, no dejan de ser opiniones...

¿Qué dicen los datos? A nosotros nos llama fuertemente la atención las diferencias tan grandes que existen entre el número de tiros libres intentados en la última final, que casi duplica al de ediciones anteriores. Pensamos que este dato es la clave en la eficiencia ofensiva tan elevada de ambos equipos.

Estadística y baloncesto: ¿existe la "Navarrodependencia"?

A los autores de este blog les gusta el deporte, y el que más, el baloncesto. Quizás uno de los que más componente estadística tenga. 

Habiendo visto recientemente algunos partidos en televisión, pensamos en lo importante que puede llegar a ser un jugador para un equipo, concretamente el "crack" de la foto que aparece a la derecha. 

La idea de este post surge viendo los partidos 4 y 5 de la serie entre el FC Barcelona (FCB) y el Panathinaikos de la Euroliga, que acabaron con victoria del FCB (actuación decisiva de Navarro en ambos), y el reciente clásico de baloncesto entre Real Madrid y FCB, donde Navarro no jugó, y el FCB perdió. 

Viendo estos tres partidos, se puede intuir la relación existente entre el rendimiento del líder indiscutible del FC Barcelona, Juan Carlos Navarro (JCN),  y el de su equipo. Así, nuestra hipótesis de partida es: cuando JCN rinde bien, el FCB tiene más opciones de ganar. Para ver si esta hipótesis es cierta, nada mejor que acudir a la Estadística, y a sus métodos.

Como necesitamos una muestra amplia de partidos donde Navarro interviniese, acudimos a la estadística oficial de la temporada 2011-2012 donde el FCB disputó 71 partidos oficiales. JCN jugó en 58 partidos, de los cuales 48 fueron victorias y 10 fueron derrotas. Este mismo análisis se podría repetir para otros jugadores, y con datos de la temporada actual.

Vamos a analizar el rendimiento de este jugador, y tratándose de un anotador, nos centraremos en sus porcentajes de tiro y sus puntos anotados por minuto de juego. Se podrían analizar más variables. De hecho en EEUU y en la NBA, donde hay más cultura estadística que en España, se analizan todas las categoría estadísticas y además se invierte en tecnología específica para ello (desde los años 90, en la NBA se usa el IBM Advanced Scout para análisis de partidos).

En el primer gráfico podemos observar el porcentaje medio de JCN en 3 categorías estadísticas: tiros de 2 puntos, tiros de 3 puntos y en tiros de campo. Dichas variables estadísticas se han medido en la victoria y en la derrota de su equipo.  

Como puede observarse, hay diferencias sensibles de rendimiento. Por ejemplo en % de tiros de 2 puntos, JCN en derrotas tiene un promedio de 28.57%, mientras que en victorias lo eleva al 50.48%. Ahora bien, tal vez estas diferencias de rendimiento puedan deberse únicamente al azar... ¿Cómo resolver este problema?  Un test estadístico nos indica que existen diferencias significativas de rendimiento en % de tiro promedio de JCN en partidos ganados y perdidos.

Analizando la anotación media por minuto de juego de JCN, y de nuevo diferenciando entre partidos ganados y perdidos por el FCB, se tienen los rendimientos del segundo gráfico. Cuando el FCB gana, JCN ha anotado un promedio de 0.5967 ptos por minuto de juego, siendo de 0.3907 ptos por minuto en partidos perdidos. De nuevo, con un test estadístico apropiado descartamos el que esas diferencias sean debidas al azar.

¿Qué otros datos interesantes aparecen en nuestro estudio estadístico? Por ejemplo, si comparamos partidos donde JCN juega y aquellos donde no juega, el promedio de puntos encajados por el FCB en los partidos donde JCN no interviene es de 59.13 frente a un promedio de 67.21 cuando el citado jugador sí juega. Parece intuirse pues, que el FCB defiende mejor cuando este jugador no interviene...

Por todo ello, y como conclusión, hemos corroborado en base a datos, algo que quizá muchos ya intuíamos: el rendimiento de JCN influye de manera decisiva en las victorias y derrotas de su equipo. Muchos pensaréis que no hemos descubierto nada nuevo, que no hace falta análisis estadístico alguno para concluir lo dicho, pero ¿y si se aplica esta metodología a otros jugadores? ¿Nos llevaríamos alguna sorpresa?

Tal vez los agentes de jugadores, puedan utilizar este tipo de análisis estadístico para convencer a los directivos de un club de la importancia de un jugador. O el propio director deportivo, se puede plantear como una herramienta adicional para la toma de decisiones, el estudio de los registros estadísticos de un posible fichaje desde una perspectiva más profunda que quedarse simplemente con los promedios. 

¿Qué se busca en un fichaje? Entendemos que un jugador que ayude a ganar partidos, o aquel jugador que rinde de forma regular en cualquier circunstancia... No es lo mismo un jugador que rinde más en victorias, que otro que lo hace más en derrotas. O si rinde en partidos resueltos por poca diferencia de puntos, a si lo hace en partidos donde ya se ha decidido pronto el resultado...

La Estadística detecta patrones de comportamiento en grandes conjuntos de datos, como son los que se generan en partidos de baloncesto, donde hay numerosos factores que dependen del azar. Las posibilidades de análisis en este deporte son ilimitadas. 

De hecho, y volviendo al caso americano dentro del mundo del deporte, la película Moneyball ilustra cómo un equipo de beisbol profesional  de nivel medio en EEUU, amenazó el poder de grandes potencias con el uso inteligente de la Estadística para la confección de su plantilla.

Como decía un entrenador de NBA, "desaprovechamos la Estadística y todo su potencial, nosotros la usamos de la misma forma que un borracho usa la farola, para apoyarse, no por la iluminación".