こんなのを出していきます。




毎度のことながら、Football LABさんからデータを拝借しました。

対象は2023シーズンＪ１リーグです。

514項目における各チームの平均値を算出し、相関分析を行いました。

手法は2023シーズン相関分析の巻（順位編） | SPORTERIAと同様ですので割愛します。

前回はシュートCBPを軸に見て行きましたので、今回はゴールCBPを軸に見て行きます。

ゴールCBPと｜0.6｜以上の相関関係にある項目は28項目ありました。

はじめに正（プラス）の相関です。

気になったのは赤枠の項目「avg([奪取P GK])」です。

GK（ゴールキーパー）の奪取Pです。

「avg([奪取P GK])」とゴールCBPを散布図にしました。

相関係数は0.63であり、それなりに相関関係があります。

でも散布図をよく見ると、いつも提示する散布図とは異なります。

左下と右上で関係が異なっているように見えます。

まずここの部分です。


赤マルの部分だけで散布図を作成しました。

これを見るとほぼ無相関です。相関係数も0.31です。


次は右上の部分です。


右上の部分だけで散布図にしました

右上の部分だけだと負の相関です。相関係数は－0.99で、非常に強い相関関係です。

「avg([奪取P GK])」が増えると、ゴールCBPが減ります（言い換えるとゴールCBPが減ると「avg([奪取P GK])」が増える）。

反対に「avg([奪取P GK])」が減ると、ゴールCBPが増えます（言い換えるとゴールCBPが増えると「avg([奪取P GK])」が減る）。

この４チームだけで見ると上記の関係になります。

ある意味、GK（ゴールキーパー）が活躍しないということは攻め込んでいるということになりゴールCBPが上昇し、GK（ゴールキーパー）が活躍するということは攻め込まれているということになりゴールCBPが減少するということなのでしょう。

この４チームは攻撃（もしくは守備）に何か共通点があるのかもしれません。

チームによって、傾向が分かれるのであれば、大変興味深い現象です。


次は負（マイナス）の相関です。

赤枠の相手:パス本数が気になりますので散布図にしました

相関係数は－0.70で強い負の相関関係です。

相手のパス本数が増えるとゴールCBPが小さくなり、相手のパス本数が減るとゴールCBPが大きくなります。

パス本数は、単純にいうと攻めているか否か、ゲームを支配しているか否か、ボールを支配しているか否か、（あくまで単純に解釈するとですが）、の指標にもなりますので、相手のパス本数によって自チームの攻撃の回数が増減しゴールCBPと相関関係になるのだと思います。

まあ、当たり前の結果ですかね。


簡単ですが、以上で阿割ります。