「サッカーの試合において 得点に繋がる要因」
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「サッカーの試合において 得点に繋がる要因」. テーマの理由. サッカーが好きであること 点が決まる要因としてシュート以外にあるのではないか。 予想のつきにくいサッカーをデータによって分析できるのではないか。. 仮説 Hypothesis. シュート数が多いチームは、より多く点数を取る 。 FKが 多いチームは、より多く点数を取る。 CK が多いチームは、より多く点数を取る。 退場数が少ないチームはより多くの点数を取る。 失点の少ないチームはより多くの点数を取る。. 方法 Method. 二変数間の 相関,散布図に よって分析。 ↓ - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
「サッカーの試合において得点に繋がる要因」
テーマの理由 サッカーが好きであること 点が決まる要因としてシュート以外にある
のではないか。 予想のつきにくいサッカーをデータによっ
て分析できるのではないか。
仮説 Hypothesis
シュート数が多いチームは、より多く点数を取る 。
FKが多いチームは、より多く点数を取る。 CKが多いチームは、より多く点数を取る。 退場数が少ないチームはより多くの点数を取
る。 失点の少ないチームはより多くの点数を取る。
方法 Method
二変数間の相関,散布図によって分析。
↓
得点を従属変数とし,それに影響を与えると思われる諸要因を独立変数とする。
→従属変数:得点
→独立変数:シュート数,FK,CK,退
場数,失点
データ Data
J リーグの一部,および二部の合計 37 チームを対象。
出典: J リーグ公式サイト http://www.j-league.or.jp/
シュート数 FK CK 退場 失点 得点ベガルタ仙台 427 538 165 1 46 40モンテディオ山形 324 525 147 0 42 29鹿島アントラーズ 511 550 183 3 31 51浦和レッズ 451 685 239 2 41 48大宮アルディージャ 387 579 138 7 45 39FC東京 444 541 196 3 41 36川崎フロンターレ 517 564 219 1 47 61横浜F・マリノス 489 625 191 0 39 43湘南ベルマーレ 299 543 128 2 82 31アルビレックス新潟 367 545 134 1 45 48清水エスパルス 403 607 165 4 49 60ジュビロ磐田 390 501 166 1 49 38名古屋グランパス 426 645 215 4 37 54
F.C.京都サンガ 388 504 145 4 60 30ガンバ大阪 452 531 192 1 44 65セレッソ大阪 475 591 204 4 32 58ヴィッセル神戸 444 603 144 12 45 37サンフレッチェ広島 425 525 147 1 38 45コンサドーレ札幌 321 605 148 5 38 37水戸ホーリーホック 329 556 153 6 45 29栃木SC 399 733 176 6 42 46ザスパ草津 377 683 169 4 48 36ジェフユナイテッド千葉 490 610 206 2 37 58柏レイソル 486 702 220 8 24 71東京ヴェルディ 425 700 157 4 34 47横浜FC 401 727 150 0 47 54ヴァンフォーレ甲府 475 778 176 2 40 71カターレ富山 359 600 163 6 71 39FC岐阜 312 724 128 4 45 32ファジアーノ岡山 290 600 136 2 51 27徳島ヴォルティス 365 689 150 1 47 51愛媛FC 374 604 128 6 34 34アビスパ福岡 456 764 182 3 34 63ギラヴァンツ北九州 339 609 166 3 65 20サガン鳥栖 420 676 165 7 41 42ロアッソ熊本 356 630 152 4 43 39大分トリニータ 360 693 156 3 49 39
分析 Analysis
変数 Y1 X1 X2 X3 X4 X5
得点( Y1 ) - .735 .371 .601 -.115 -.507
シュート( X1 )
.735*
* - .106 .749 -.028 -.558
FK( X2 ) .371* .106 - .158 .169 -.277
CK( X3 ) .601*
* .749 .158 - -.104 .400
退場( X4 ) -.115 -.028 .169 -.104 - -109
失点( X5 ) -.507**
-.558 -.277 .400 -.109 -* : 5% で有意** : 1% で有意
分析結果 仮説1:強い正の相関がみられる。
仮説2:シュート比べると低いが,ある程度の相関がみられる。
仮説3:強い正の相関。
仮説4:相関ほとんどなし。
仮説5:比較的強い負の相関
結論 Conclusion
今回の前提の基では退場数以外の全ての仮説が実証された。
→ 相関の強さは変数によって異なり,その結果は予想外のものであった。
終わり