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。

前回は敵陣ポゼッション（回数）を軸に見て行きましたので、今回は自陣ポゼッション（回数）を軸に見て行きます。

自陣ポゼッション（回数）と｜0.6｜以上の相関関係にある項目は47項目ありました。

はじめに正（プラス）の相関関係です。



赤枠の相手:総走行距離に注目しました。

自陣ポゼッション（回数）と相手:総走行距離の散布図を作成しました。



自陣ポゼッション（回数）が多いと相手:総走行距離が増えるという関係です。

自陣ポゼッションだけで言えば、相手チームは守備に追われるのだと思います。そして総走行距離が長いということは守備に追われているということになります。改めて言いますが、自陣ポゼッションという軸で見た場合です。


次は負（マイナス）の相関関係です。


赤枠のAGIに注目しました。

Football LABにおけるAGIの定義は下記の通りです。



ということを踏まえ、下記の通り散布図を作成しました。



自陣ポゼッション（回数）が多いチームはAGIが低く、自陣ポゼッション（回数）が少ないチームはAGIが高いという負（マイナス）の相関関係です。

AGIの定義から考えると、「攻撃時間のうち、自陣ポゼッション（回数）が多いチームは相手ゴールに近い位置でボールを持っていた割合が低い」、「攻撃が始まってから、敵陣のペナルティエリアまで到達するのにかかった時間が長い」ということになります。

昨今の数値評価からすると、AGIが低いということは良い評価ではないということになり、短絡的に考えると自陣ポゼッションはあまり有効的な攻撃方法ではないのではないかと推測できます。


簡単ですが、以上で終わります。