Análisis Goles UEFA Champions League 2021-2022
2025-10-16
Por: Juan Martin Soto, Nicolas Ruiz y Juan Jose Giraldo.
Introducción
La UEFA Champions League es uno de los torneos de fútbol más importantes del mundo, donde participan los clubes más destacados de Europa. En esta investigación se analizarán las estadísticas de los jugadores que participaron en la temporada 2021-22, enfocándose principalmente en los goles anotados. El objetivo es identificar patrones, tendencias y características de los jugadores en relación con su desempeño goleador, utilizando técnicas de estadística descriptiva. Este análisis permitirá comprender mejor cómo se distribuyen los goles según la posición, el tipo de remate y la ubicación en el campo, aportando información relevante para estudios deportivos y estrategias de rendimiento.
1. Indicar el conjunto de datos a trabajar, el tamaño de muestra y el número de variables:
Conjunto de datos: El conjunto de datos corresponde a estadísticas de goles de jugadores de la UEFA Champions League de la temporada 2021-2022. Este dataset contiene información detallada sobre el desempeño goleador de los futbolistas, incluyendo la cantidad total de goles anotados, los tipos de remates (pierna derecha, izquierda, cabeza, otros), la ubicación de los goles (dentro o fuera del área), y goles de penalti. Los datos permiten analizar quiénes fueron los máximos goleadores, los estilos de remate más frecuentes y la eficiencia goleadora de cada jugador en los partidos disputados.
Tamaño de muestra: 183 jugadores de distintos clubes europeos que participaron en la fase de grupos y etapas eliminatorias de la Champions League 2021-22.
Número de variables: 13 variables, enfocadas en información de identificación del jugador (nombre, club, posición) y estadísticas detalladas de goles por tipo, ubicación y condición de penalti, así como el número de partidos jugados.
2. Describir cada variable, si es cuantitativa o cualitativa, sus escalas de medición y unidades de medición.
La siguiente tabla recoge las principales variables consideradas de jugadores de la Champions League 2021-22 en relación con sus goles. Entre ellas se encuentran datos de identificación como el Serial y el Player_name, información contextual como el Club y la Position, así como variables de rendimiento futbolístico relacionadas con la anotación de goles: Goals, Right_foot, Left_foot, Headers, Others, Inside_area, Outside_areas y Penalties. Finalmente, se incluye la variable Match_played, que indica el número de partidos disputados por cada jugador. Además de su definición, se presenta el tipo de variable, la escala de medición y la unidad correspondiente, lo cual facilita un análisis estadístico más preciso y organizado.
| Variable | Descripción | Tipo_de_variable | Escala_de_medición | Unidad_de_medición |
|---|---|---|---|---|
| Serial | Número de identificación del jugador en el dataset | Cualitativa Ordinal | Nominal | N/A |
| Player_name | Nombre del jugador | Cualitativa nominal | Nominal | Texto |
| Club | Club al que pertenece el jugador | Cualitativa nominal | Nominal | Texto |
| Position | Posición en la que juega el futbolista (Forward, Midfielder, Defender) | Cualitativa nominal | Nominal | Texto |
| Goals | Total de goles anotados por el jugador en la Champions League 2021-22 | Cuantitativa discreta | Razón | Goles |
| Right_foot | Goles anotados con pierna derecha | Cuantitativa discreta | Razón | Goles |
| Left_foot | Goles anotados con pierna izquierda | Cuantitativa discreta | Razón | Goles |
| Headers | Goles anotados de cabeza | Cuantitativa discreta | Razón | Goles |
| Others | Goles anotados por otros métodos (ej. rebotes, tiros libres, fuera del área) | Cuantitativa discreta | Razón | Goles |
| Inside_area | Goles anotados dentro del área penal | Cuantitativa discreta | Razón | Goles |
| Outside_areas | Goles anotados fuera del área penal | Cuantitativa discreta | Razón | Goles |
| Penalties | Goles anotados de penalti | Cuantitativa discreta | Razón | Goles |
| Match_played | Número de partidos jugados por el jugador | Cuantitativa discreta | Razón | Partidos |
3. Analizar si el conjunto de datos presenta inconsistencias, errores de digitación, información faltante, entre otros. Realizar entonces la limpieza y preprocesamiento de los datos.
Tras una revisión detallada del conjunto de datos de los 183 jugadores goleadores que participaron en la Champions League 2021-22, se verificó que no existen errores de digitación, duplicados, valores faltantes o inconsistencias en las variables. Todos los nombres de jugadores, clubes, posiciones y estadísticas de goles se encuentran correctamente registrados, por lo que el conjunto de datos está listo para su análisis sin necesidad de limpieza adicional.
4. Realizar las estadísticas descriptivas de forma univariada, con los indicadores de tendencia central, dispersión y posición.
## serial player_name club position
## Min. : 1.00 Adamu : 1 Chelsea : 13 Defender :32
## 1st Qu.:43.00 Adeyemi : 1 Villarreal: 12 Forward :73
## Median :73.00 Aké : 1 Liverpool : 11 Midfielder:78
## Mean :55.02 Alaba : 1 Man. City : 11
## 3rd Qu.:73.00 Alcácer : 1 Atalanta : 10
## Max. :73.00 Alex Sandro: 1 Ajax : 7
## (Other) :177 (Other) :119
## goals right_foot left_foot headers
## Min. : 1.000 Min. : 0.0000 Min. :0.000 Min. :0.0000
## 1st Qu.: 1.000 1st Qu.: 0.0000 1st Qu.:0.000 1st Qu.:0.0000
## Median : 1.000 Median : 1.0000 Median :0.000 Median :0.0000
## Mean : 2.022 Mean : 0.9727 Mean :0.694 Mean :0.3279
## 3rd Qu.: 2.000 3rd Qu.: 1.0000 3rd Qu.:1.000 3rd Qu.:1.0000
## Max. :15.000 Max. :11.0000 Max. :8.000 Max. :3.0000
##
## others inside_area outside_areas penalties
## Min. :0.00000 Min. : 0.000 Min. :0.0000 Min. :0.0000
## 1st Qu.:0.00000 1st Qu.: 1.000 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.0000
## Median :0.00000 Median : 1.000 Median :0.0000 Median :0.0000
## Mean :0.02186 Mean : 1.814 Mean :0.2077 Mean :0.1967
## 3rd Qu.:0.00000 3rd Qu.: 2.000 3rd Qu.:0.0000 3rd Qu.:0.0000
## Max. :1.00000 Max. :13.000 Max. :3.0000 Max. :3.0000
##
## match_played
## Min. : 1.000
## 1st Qu.: 5.000
## Median : 6.000
## Mean : 6.842
## 3rd Qu.: 8.000
## Max. :13.000
## 5. Realizar algunos gráficos para tener una visión general de los datos.
El análisis de las gráficas permite observar que la distribución de los goles en la UEFA Champions League 2021-2022 estuvo concentrada en un grupo reducido de jugadores. La mayoría de los futbolistas apenas lograron entre uno y dos tantos, mientras que solo unos pocos alcanzaron cifras significativamente más altas, llegando hasta un máximo de quince goles. Esto refleja una distribución asimétrica positiva, donde el aporte goleador se encuentra fuertemente centralizado en determinados jugadores, que resultan determinantes para el desempeño de sus equipos.
En cuanto al tipo de remate, los resultados muestran una clara predominancia de la pierna derecha como recurso principal para anotar, seguida en menor medida por la pierna izquierda. Los goles de cabeza y aquellos anotados mediante otros métodos (como rebotes o tiros libres) fueron considerablemente menos frecuentes. Este patrón evidencia la importancia de los perfiles diestros en el fútbol europeo y la necesidad de los equipos de contar con jugadores versátiles que puedan definir de diferentes maneras.
Respecto a la ubicación de los goles, las gráficas confirman que la mayoría se produjo dentro del área, lo cual demuestra que la cercanía al arco es un factor clave en la eficacia goleadora. Los tantos desde fuera del área y de penalti representaron una proporción mucho menor, lo que sugiere que el juego ofensivo de la Champions League se caracteriza por la generación de oportunidades claras en espacios reducidos. Este hallazgo coincide con la tendencia moderna de un fútbol más táctico, donde las defensas reducen los espacios y obligan a definir en situaciones rápidas.
Finalmente, el análisis de los partidos jugados indica que, en promedio, los futbolistas disputaron entre seis y siete encuentros durante el torneo, cifra asociada a la fase de grupos. Sin embargo, no se encontró una relación directa entre el número de partidos jugados y la cantidad de goles anotados, ya que algunos jugadores con menos participación lograron ser altamente efectivos. Esto permite concluir que la eficiencia goleadora, más que la cantidad de minutos disputados, es lo que marca la diferencia en el rendimiento ofensivo de los jugadores.
Introducción
Como continuación del análisis iniciado en la primera entrega sobre los goles en la UEFA Champions League 2021-2022, esta segunda fase del trabajo tiene como objetivo profundizar en el estudio estadístico del conjunto de datos previamente depurado y descrito. En esta etapa, se busca pasar del análisis descriptivo a un enfoque relacional y predictivo, aplicando técnicas estadísticas más avanzadas que permitan comprender las asociaciones entre variables e identificar posibles patrones de comportamiento en el desempeño goleador de los futbolistas.
1. Análisis con dos variables:
Seleccione 2 variables cuantitativas del conjunto de datos y estudie la correlación de pearson entre las 2 variables. Si tiene más variables cuantitativas realice la matriz de correlación. Interprete los resultados y acompañe de gráficos de dispersión. También si usted lo considera plantee un modelo lineal simple e interprete el intercepto y la pendiente.
Correlación de Pearson
Interpretación
La matriz de correlación muestra la relación lineal entre las variables cuantitativas relacionadas con los goles anotados por los jugadores en la UEFA Champions League 2021-2022. Los valores cercanos a 1 indican una correlación positiva fuerte, mientras que los valores cercanos a 0 reflejan una correlación débil o inexistente.
El análisis permite destacar los siguientes hallazgos principales:
- Alta correlación entre los goles totales y los goles dentro del área (r = 0.97): Esto sugiere que la gran mayoría de los goles se anotan desde dentro del área penal, siendo esta la zona más determinante para la eficacia ofensiva.
##
## Call:
## lm(formula = y ~ x)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.5034 0.1334 0.1334 0.2061 1.0051
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -0.06077 0.05197 -1.169 0.244
## x 0.92736 0.01828 50.743 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.4944 on 181 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9343, Adjusted R-squared: 0.934
## F-statistic: 2575 on 1 and 181 DF, p-value: < 2.2e-16Intercepto (-0.06077): El intercepto representa el valor esperado de los goles dentro del área cuando el número total de goles (x) es igual a cero. En este caso, el valor es -0.06077, lo cual no tiene un significado práctico en el contexto futbolístico, ya que no se pueden tener goles negativos. Sin embargo, indica que la recta pasa muy cerca del origen, lo que sugiere una relación directa y proporcional entre ambas variables.
Pendiente (0.92736): La pendiente indica el cambio promedio en los goles dentro del área por cada gol adicional total. En este caso, el valor 0.92736 significa que, por cada gol total que un jugador marca, aproximadamente el 92.7% proviene de dentro del área. Esto demuestra una fuerte dependencia positiva entre las dos variables: a mayor número de goles, mayor número de goles dentro del área.
- Correlación fuerte entre los goles totales y los goles con pierna derecha (r = 0.74): Indica que los jugadores que anotan más goles tienden a hacerlo principalmente con la pierna derecha, lo que confirma el predominio de jugadores diestros en la competición.
Correlaciones moderadas entre los goles totales y los goles con pierna izquierda (r = 0.55) y de penalti (r = 0.57): Aunque menores que las anteriores, estas correlaciones demuestran que ambas variables también contribuyen de manera significativa al total de goles, pero en menor proporción.
Baja correlación entre los goles totales y los goles de cabeza (r = 0.47): Esto refleja que los goles de cabeza representan una fracción menor del total, aunque mantienen cierta relevancia táctica en jugadas de balón aéreo.
Las correlaciones más bajas se observan con los goles fuera del área (r = 0.28) y con el número de partidos jugados (r = 0.38): Esto implica que el número de encuentros disputados no garantiza necesariamente un mayor número de goles, y que los goles desde fuera del área son menos frecuentes en comparación con los realizados dentro del área.
En conjunto, los resultados evidencian que el rendimiento goleador en la Champions League 2021-22 depende principalmente de la capacidad de definir dentro del área y del uso efectivo de la pierna dominante, mientras que las demás formas de anotación tienen un impacto complementario pero no determinante.
Seleccione 1 variable cuantitativa y 1 variable cualitativa y realice diagrama de cajas por grupos (x=Variable cualitativa, y= cuantitativa).
El diagrama de cajas muestra la distribución de los goles de cabeza según la posición de los jugadores (Defender, Forward y Midfielder). Se observa que tanto los defensas (Defender) como los delanteros (Forward) presentan una mediana similar de 1 gol de cabeza, mientras que los mediocampistas (Midfielder) tienden a anotar pocos o ningún gol de cabeza, con valores concentrados en cero.
Esto refleja la lógica del juego:
Los defensas suelen anotar de cabeza en jugadas de pelota quieta (corners o tiros libres).
Los delanteros también destacan en este tipo de acciones por su presencia en el área rival.
Los mediocampistas, por su posición más retrasada o funciones de creación, tienen menos oportunidades de anotar por esta vía.
Los valores atípicos visibles (jugadores con 3 goles de cabeza) corresponden a casos excepcionales que confirman que, aunque la mayoría de futbolistas marcan pocos goles de cabeza, algunos especialistas destacan en este aspecto.
En conclusión, los resultados muestran que el gol de cabeza es un recurso más frecuente entre defensas y delanteros, mientras que los mediocampistas tienen una contribución limitada en este tipo de anotación.
Seleccione 2 variables cualitativas y realice una tabla cruzada, acompañe de diagrama de barras apiladas.
## [1] "Tabla cruzada entre posicion y clubes"##
## Defender Forward Midfielder
## Ajax 1 5 1
## Atalanta 2 2 6
## Atlético 1 4 1
## Barcelona 1 1 0
## Bayern 0 4 3
## Benfica 2 4 0
## Beşiktaş 1 1 1
## Chelsea 5 2 6
## Club Brugge 0 0 2
## Dortmund 0 2 2
## Dynamo Kyiv 0 0 1
## Inter 2 3 2
## Juventus 1 5 1
## Leipzig 1 2 2
## Liverpool 1 4 6
## LOSC 0 2 2
## Malmö 0 0 1
## Man. City 3 2 6
## Man. United 2 4 1
## Milan 1 3 1
## Paris 0 2 3
## Porto 0 1 1
## Real Madrid 1 4 1
## Salzburg 1 2 3
## Sevilla 0 1 3
## Shakhtar Donetsk 0 0 1
## Sheriff 0 2 3
## Sporting CP 2 3 2
## Villarreal 2 4 6
## Wolfsburg 0 1 2
## Young Boys 1 2 3
## Zenit 1 1 5La tabla cruzada entre las variables posición y club permite observar la distribución de los jugadores goleadores según su posición dentro de cada equipo. Se evidencia que la mayoría de los clubes presentan una mayor cantidad de mediocampistas y delanteros en comparación con defensas, lo que sugiere que los jugadores más ofensivos son quienes tienen mayor probabilidad de anotar goles.
Por ejemplo:
Equipos como Chelsea, Villarreal y Liverpool destacan por contar con un número equilibrado de jugadores goleadores en todas las posiciones.
Otros clubes, como Juventus y Real Madrid, muestran una presencia más marcada de delanteros goleadores, coherente con su estilo ofensivo.
En cambio, equipos como Ajax o Atalanta reflejan una mayor participación goleadora de mediocampistas, lo que indica una estrategia más distribuida en ataque.
En general, la tabla y el diagrama de barras apiladas permiten identificar patrones de contribución ofensiva por posición, revelando que los goles en la Champions League 2021-22 provienen principalmente de delanteros y mediocampistas, mientras que los defensas tienen una incidencia menor, aunque relevante en acciones específicas.
