View
2
Download
0
Category
Preview:
Citation preview
Faculteit Geneeskunde en Gezondheidswetenschappen
Opleiding Lichamelijke Opvoeding en Bewegingswetenschappen
Academiejaar 2011 - 2012
Exploratieve analyse van de doelpunten uit de Jupiler Pro
League
Masterproef voorgelegd tot het behalen van de graad van Master in de Lichamelijke
Opvoeding en Bewegingswetenschappen.
Door: Moerman Dennis
Van Hijfte-Ysebaert Pieter
Promotor: Prof. Dr. R. Vaeyens
Begeleider: Dhr. D. Deprez
Faculteit Geneeskunde en Gezondheidswetenschappen
Opleiding Lichamelijke Opvoeding en Bewegingswetenschappen
Academiejaar 2011 - 2012
Exploratieve analyse van de doelpunten uit de Jupiler Pro
League
Masterproef voorgelegd tot het behalen van de graad van Master in de Lichamelijke
Opvoeding en Bewegingswetenschappen.
Door: Moerman Dennis
Van Hijfte-Ysebaert Pieter
Promotor: Prof. Dr. R. Vaeyens
Begeleider: Dhr. D. Deprez
Het hierna volgende werkstuk mag in het kader van wetenschappelijk onderzoek
geraadpleegd worden na goedkeuring van de promotor.
I
VOORWOORD
Voetbal is en blijft heel populair in sportminnend België. Om steeds weer die stap voorwaarts
te kunnen zetten om competitief te kunnen blijven in de nationale en internationale
competities, zoeken clubs en hun sportieve staf steeds weer naar nieuwe manieren om aan
informatie te geraken en op basis daarvan hun trainingsprogramma’s te kunnen aanpassen en
zo de prestatiegraad te kunnen verhogen.
In de literatuur kan heel wat informatie teruggevonden worden over buitenlandse competities
en vooral analyses van de grote toernooien. Opvallend is dat informatie over België en zijn
voetbalcompetitie niet zo talrijk is. De vakgroep Lichamelijke Opvoeding van de Universiteit
Gent besliste daarom een exploratieve analyse te laten gebeuren van de technische en
tactische vaardigheden binnen de Jupiler Pro League met speciale aandacht voor de
doelpunten uit de reguliere competitie.
Wij zijn beide gebeten door de voetbalmicrobe en zijn dan ook heel blij met de kans die we
gekregen hebben om dit pionierswerk op ons te mogen nemen, in een vakgebied dat ons heel
erg interesseert. Wij hopen dan ook dat deze pilootstudie een voorbeeld mag en kan zijn voor
eventuele vervolgstudies in de komende jaren.
Aangezien dit, ons inziens, de eerste keer is dat zo’n doorlichting gebeurt van de Belgische
eerste klasse, was het niet evident om de trein snel op de rails te krijgen, maar na het vergaren
van heel wat informatie uit de beschikbare literatuur en de deskundige hulp van onze
promotor, Dr. Roel Vaeyens, en onze begeleider Dieter Deprez, zijn we tot dit eindresultaat
gekomen. Wij wensen hen dan ook te bedanken voor de begeleiding.
Een speciaal dankwoord wensen wij te richten naar Frederik Deconinck, in de eerste plaats
voor het schrijven van de macro’s, die ons toelieten de analyses te maken, maar vooral voor
zijn snelle en kwieke reacties wanneer wij in de rats zaten.
Daarnaast wensen wij ook de mensen van Club Brugge te bedanken voor het mogen
gebruiken van hun faciliteiten en de expertise van de mensen ter plaatse.
Tot slot willen we ook onze medestudenten en ouders bedanken die ons in alle opzichten door
dik en dun gesteund hebben.
II
ABSTRACT
Het gebruik van allerhande technologische systemen in de sport en specifiek in het voetbal
krijgt een meer betekenisvolle rol. Tot op heden wordt er steeds meer onderzoek uitgevoerd
dat zowel coaches als spelers moet toelaten zich beter voor te bereiden op wedstrijdspecifieke
situaties. Deze onderzoeken focussen zich over het algemeen op de grotere voetballanden,
namelijk Engeland, Italië, Frankrijk, Duitsland, Nederland en Spanje. Opvallend is dat
dergelijke studies in België weinig tot niet aan bod komen. Deze scriptie had als doel de
doelpunten van de Belgische Jupiler Pro League te analyseren aan de hand van notational
analysis. Op die manier konden verscheidene wedstrijdspecifieke situaties, zoals passing,
spelsituaties, spelbepalende zones, temporele analyses, het thuisvoordeel en dergelijke
uitgelicht worden. Dit alles werd onderzocht bij de zestien ploegen uit de Belgische eerste
klasse gedurende het seizoen 2011 – 2012. Alle wedstrijden van de reguliere competitie
(uitgezonderd de play-offs) werden geanalyseerd.
Uit huidig onderzoek wordt duidelijk dat er in de Jupiler Pro League gemiddeld 2,7 ± 0,6
passen nodig zijn om tot een doelpunt te komen. In 24,1% van de gevallen valt een doelpunt
na het geven van één pas en in 20,6% na twee passen. De aard van de passen verschilt
nauwelijks van elkaar. Ploegen uit play-off 1 scoren vaker na het geven van een keypass (de
pas voorafgaand aan een doelpunt) in vergelijking met ploegen uit play-off 2 en 3. De
doelpunten komen voornamelijk via omschakeling (41%) tot stand, ook stilstaande fasen
vormen een belangrijke bron van doelpunten in het Belgisch voetbal: 31% van de doelpunten
komen hieruit voort. Wat betreft de meest bespeelde zones, bleek dat de zones het dichtst bij
het doel van de tegenstander de meest bepalende zones vormen voor het scoren van een
doelpunt: 21,2% van de keypassen vertrekt van op de flanken, terwijl 17,4% door het centrum
gegeven wordt. Binnen het strafschopgebied worden 73,3% van de doelpunten gescoord,
13,2% van de doelpunten komt voort van een schot uit de tweede lijn. Wanneer een ploeg als
eerste scoort, heeft die 13 keer meer kans om een wedstrijd winnend af te sluiten (p < 0,01).
Indien een ploeg de nul kan houden heeft die 4,5 keer meer kans om te winnen; wanneer ze
maximaal één doelpunt tegen krijgen, hebben ze 6,7 keer meer kans om te winnen (p < 0,01).
Ploegen uit play-off 1 zullen steeds een groter winstpercentage hebben ten opzichte van
ploegen uit play-off 2 en 3. Het thuisvoordeel speelt ook in België zijn rol: in alle gevallen zal
het voordeel uitdraaien op een 60-40 verhouding voor de thuisploeg. Er zijn geen verschillen
waargenomen tussen de heen- en de terugronde. Er is een geleidelijke stijging van het aantal
doelpunten naarmate een wedstrijd vordert, met een piek in het laatste kwartier. Voor ploegen
III
uit play-off 1 geldt dat 66,7% van de ploegen scoren in het laatste kwartier van de wedstrijd,
in play-off 2 is dit 50% en in play-off 3 zullen ploegen voornamelijk op een ander tijdstip het
vaakst scoren. De trainerswissels, geanalyseerd in dit onderzoek, zijn voor de ploegen in
kwestie wel degelijk positief uitgedraaid.
IV
INHOUDSTAFEL
VOORWOORD .......................................................................................................................... I
ABSTRACT .............................................................................................................................. II
INHOUDSTAFEL ................................................................................................................... IV
LITERATUUR ........................................................................................................................... 1
Situering .................................................................................................................................. 1
1. Notational analysis .......................................................................................................... 1
1.1. Definitie ....................................................................................................................... 1
1.2. Betrouwbaarheid en validiteit ...................................................................................... 1
1.2.1. Betrouwbaarheid ................................................................................................... 1
1.2.2. Validiteit ........................................................................................................... 3
1.3. Systemen voor notational analysis in sport .................................................................. 3
1.3.1. Manuele registratie tijdens live wedstrijden .......................................................... 3
1.3.2. Audioregistratie ..................................................................................................... 4
1.3.3. Videobeelden ......................................................................................................... 5
1.3.4. Global Positioning System (GPS) ............................................................................. 7
2. Toepassingen: notational analysis in sport ...................................................................... 7
2.1. Individuele sporten ....................................................................................................... 7
2.2. Teamsporten ................................................................................................................. 8
3. Toepassingen: notational analysis in het voetbal ............................................................ 9
3.1. Time motion analysis ................................................................................................... 9
3.1.1. Atletisch profiel ..................................................................................................... 9
3.1.2. Analyse van strategieën ....................................................................................... 10
3.2. Set play ....................................................................................................................... 11
3.3. Open play ................................................................................................................... 13
4. Extrasportieve actoren in het voetbal ............................................................................ 15
V
4.1. Thuisvoordeel en teamkwaliteit ................................................................................. 15
4.2. Temporele analyse ..................................................................................................... 16
4.3. Trainerswissel in het seizoen ..................................................................................... 17
5. Onderzoeksvragen ......................................................................................................... 19
METHODIEK .......................................................................................................................... 21
1. Design en subjecten ....................................................................................................... 21
2. Dataverzameling ............................................................................................................ 21
3. Data-analyse .................................................................................................................. 24
3.1. Analyse van de passing game .................................................................................... 25
3.2. Omschakeling, stilstaande fases en opbouw .............................................................. 25
3.3. Zones op het veld ....................................................................................................... 25
3.4. Invloed van het scoreverloop ..................................................................................... 27
3.5. Thuis/uit en heen/terug .............................................................................................. 27
3.6. Temporele analyse ..................................................................................................... 27
3.7. Bepaling beste aanvallende speler ............................................................................. 28
3.8. Trainerswissel ............................................................................................................ 28
RESULTATEN ........................................................................................................................ 29
1. Passing ........................................................................................................................... 29
2. Spelsituatie .................................................................................................................... 31
3. Stilstaande fasen ............................................................................................................ 32
4. Zones ............................................................................................................................. 33
4.1 Start van de actie ......................................................................................................... 34
4.2 Balrecuperatie ............................................................................................................. 34
4.3 Zone Keypassen .......................................................................................................... 36
4.4. Zone Doelpunten ........................................................................................................ 37
5. Invloed scoreverloop ..................................................................................................... 39
6. Thuis/uit & Heen/terug voordeel ................................................................................... 42
VI
6.1 Punten voor ................................................................................................................. 42
6.2 Doelpunten voor .......................................................................................................... 43
6.3 Doelpogingen voor ...................................................................................................... 44
6.4 Efficiëntie voor ........................................................................................................... 45
6.5 Doelpunten tegen ........................................................................................................ 46
6.6 Doelpogingen tegen .................................................................................................... 47
6.7 Efficiëntie tegen .......................................................................................................... 48
7. Temporele analyse ......................................................................................................... 49
8. Trainerswissel ................................................................................................................ 50
9. Beste aanvallende speler ............................................................................................... 51
DISCUSSIE .............................................................................................................................. 54
1. Passing ........................................................................................................................... 54
2. Spelsituatie .................................................................................................................... 55
3. Zones ............................................................................................................................. 56
5. Thuis/uit en Heen/terug ................................................................................................. 58
6. Temporele analyse ......................................................................................................... 59
7. Trainerswissel ................................................................................................................ 60
CONCLUSIE ........................................................................................................................... 61
BIBLIOGRAFIE ...................................................................................................................... 62
BIJLAGEN ............................................................................................................................... 67
Literatuur
1
LITERATUUR
SITUERING
Vandaag de dag hebben coaches nood aan alle mogelijke vormen van informatie om hun
atleet of team beter te maken of hun vaardigheden te optimaliseren. Binnen teamsporten,
bijvoorbeeld, wordt algemeen aangenomen dat snel omschakelen van verdediging naar aanval
meer succesvol is dan trachten te scoren na een opbouw. Die stelling is echter gebaseerd op
ervaring uit de praktijk en is dus subjectief van aard. Dit subjectief gegeven ook objectief
ondersteunen zou dus een absolute meerwaarde kunnen zijn en zou de coach een
wetenschappelijke basis geven waarmee hij zijn redenering kan staven. Notational analysis is
een methode waar men gebruik van kan maken om die doelstelling van objectieve data te
verzamelen, te verwezenlijken. Wij maken hier dan ook gebruik van voor ons onderzoek.
1. NOTATIONAL ANALYSIS
1.1. Definitie
Notational analysis is een techniek waarbij men aan de hand van manuele registratie, hetzij
live, hetzij integraal, in staat is door codering (zie verder) een feitelijke weergave te bieden
van alle gebeurtenissen in een wedstrijd die men in kaart wil brengen, afhankelijk van hetgeen
men wil gaan onderzoeken. Daarna gaat men deze chronologisch oplijsten om te kunnen
starten met de analyse in een proces dat statistische compilatie heet (Hughes & Franks, 2004).
Dit is dus een zeer bruikbare tool voor onder andere coaches, conditietrainers en
sportwetenschappers om objectieve informatie te verkrijgen over de belangrijkste aspecten
van competitiesport en –wedstrijden, zoals het fysisch profiel van de atleet die de sport
beoefent of de technische en tactische componenten van de sport (Lupo et al., 2011).
1.2. Betrouwbaarheid en validiteit
1.2.1. Betrouwbaarheid
In een onderzoek van O’Donoghue en Ingram (2001) werden alle tenniswedstrijden van de
Grand Slams tussen 1997 en 1999 geanalyseerd, met als doel het achterhalen van de invloed
van geslacht en ondergrond op de gekozen spelstrategie. Daarin werd enerzijds het verschil
Literatuur
2
tussen de onderzoekers geanalyseerd en anderzijds werd ook gekeken of elke onderzoeker
apart één maand later zijn resultaten kon reproduceren.
Tabel 1 : Voorbeeld van inter- en intra observer reliability (naar O’Donoghue & Ingram, 2001)
Variabele Correlatie (inter) Variabele Correlatie (intra)
Lengte van de rally 0,997 Lengte van de rally 0,999
Tijd tussen opslag 0,998 Tijd tussen opslag 0,999
Tijd tussen punten 0,995 Tijd tussen punten 0,998
Wanneer we de tabel hierboven onder de loep nemen, dan kunnen we zeggen dat er weinig
verschil ligt tussen de verschillende onderzoekers, maar ook dat elke onderzoeker apart
weinig variabiliteit vertoont. Hier is dus sprake van een goede betrouwbaarheid.
Nochtans mag men niet zomaar concluderen dat elk onderzoek met notational analysis een
goede betrouwbaarheid heeft. Er is evidentie dat niet elk onderzoek met notational analysis
even betrouwbaar is. Duthie et al. (2003) analyseerden het bewegingspatroon van
rugbyspelers. De betrouwbaarheid van de onderzoeker werd bepaald door zijn toegelaten
foutenmarge (typical error of measurement of TEM) te bekijken. Een goede betrouwbaarheid
zou voorkomen bij een TEM kleiner dan 5%. Tussen 5 en 10% is er sprake van een matige
betrouwbaarheid en wanneer de TEM groter is dan 10% spreekt men van slechte
betrouwbaarheid. De onderzoeker in kwestie had op vlak van de totale bewegingstijd een
matige tot slechte betrouwbaarheid (5,8 – 11,1%). Bij analyse van de frequentie van
bewegingen had hij een goede tot slechte betrouwbaarheid (4,3 – 13,6%) en wat betreft de
duur van de bewegingen was er een matige betrouwbaarheid (7,1 – 9,3%). Notational analysis
bleek in dit onderzoek dus over het algemeen slechts een matige betrouwbaarheid te hebben.
Barris en Button (2008) denken een verklaring te hebben voor de verschillen in
betrouwbaarheid wanneer men notational analysis gebruikt. Zij beweren dat de
betrouwbaarheid van notational analysis als techniek kan variëren naargelang het aantal
onderzoekers en hun ervaring.
Literatuur
3
1.2.2. Validiteit
In een poging om aan te tonen dat notational analysis een goed alternatief is voor allerlei dure
methodes, zoals GPS, vergeleken Doğramaci et al. (2011) loopafstanden van een tiental
proefpersonen bekomen via GPS, met loopafstanden, bekomen na notational analysis via
computergestuurde verwerking (Event Recorder of ER), tijdens een af te leggen traject tussen
vlaggetjes. Men kent de afstanden die de personen afleggen (de criteriumwaarde) waarna de
waarden, gemeten door GPS en de ER, hieraan getoetst kunnen worden.
Tabel 2 : Validiteit van notational analysis (uit Doğramaci et al., 2011)
Variabele Criterium GPS ER
Wandelen 196,4 ± 16,6 68,6 ± 18,9 187,1 ± 16,7
Jog/zij/achter 796,9 ± 44,4 738,7 ± 104,1 841,5 ± 43,4
Lopen 235,6 ± 17,8 289,6 ± 117,4 229,8 ± 40,6
Sprinten 31,6 ± 7,3 5,00 ± 6,53 6,96 ± 7,82
Totaal 1260,5 ± 61,9 1101,9 ± 52,6 1265,4 ± 64,5
Op alle variabelen, behalve bij het lopen, blijken de criteriumwaarden significant (p < 0,01) te
verschillen van de waarden gemeten door de GPS, terwijl dit voor de Event Recorder enkel
het geval is bij het sprinten. Doğramaci et al. concludeerden daarom dat – in dat onderzoek
tenminste – notational analysis betere resultaten oplevert omtrent het inschatten van
loopafstanden dan de GPS. Bovendien komen de waarden, bekomen via de Event Recorder,
heel goed overeen met de werkelijkheid, waardoor notational analysis als een valide tool kan
beschouwd worden om loopafstanden in te schatten.
1.3. Systemen voor notational analysis in sport
1.3.1. Manuele registratie tijdens live wedstrijden
Aan de hand van manuele registratie zetten analisten hun eerste stappen in het verzamelen van
kwantitatieve data in de sport. Het is ook veruit de meest eenvoudige manier om aan gegevens
te geraken: er komt weinig materiaal bij kijken, het is voor iedereen toegankelijk en het is niet
duur in vergelijking met andere technieken. Uiteindelijk zijn pen en papier genoeg om
bepaalde data te gaan noteren (Bekraoui et al., 2010).
Literatuur
4
Deze analysetechniek is echter wel heel tijdrovend. Om bijvoorbeeld een live squashwedstrijd
van één uur te analyseren hadden onderzoekers daarna maar liefst 48 uur nodig om alle data te
verwerken. Om fouten te vermijden, is men genoodzaakt zich te beperken tot een klein aantal
eenvoudige variabelen, in bovenstaand geval: het aantal slagen, soorten slagen en plaatsing
van de slagen. Immers, wanneer men niet beschikt over opgenomen beelden die men voor- of
achteruit kan spoelen, moet alle informatie onmiddellijk correct genoteerd kunnen worden
(Sanderson & Way, 1977; Sanderson, 1983).
Om nog meer tijd te kunnen besparen tijdens het verzamelen van de data maken onderzoekers
vaak gebruik van codes. In onderstaande tabel staat een voorbeeld van een simpele codering
waarbij bepaalde acties die kunnen plaatsvinden in een voetbalwedstrijd een cijfercode
krijgen (Rahnama et al., 2002).
Tabel 3 : Voorbeeld van een simpele codering binnen voetbal (uit Rahnama et al., 2002)
Code Aspect Code Aspect Code Aspect Code Aspect
1 Dribbelen 5 Kopbal 9 Duwen 13 Duw krijgen
2 Vangbal (K) 6 Springen 10 Passen 14 Schieten
3 Wegslaan (K) 7 Trappen 11 Pas krijgen 15 Set play
4 Inworp (K) 8 Tacklen 12 Tackle krijgen 16 Inworp
1.3.2. Audioregistratie
Reilly en Thomas (1976) gebruikten audioregistratie als aanvulling op de manuele
dataverzameling tijdens een voetbalwedstrijd door micro’s te plaatsen rondom het terrein. Ze
waren in staat verschillende acties van de betrokken spelers te gaan identificeren, zoals het
aantal tackles, sprongen, balcontacten en zelfs verplaatsing. De onderzoekers konden, op basis
van de audiofragmenten, concluderen dat een speler slechts voor twee procent van de
wedstrijd in balbezit is. Daarnaast kon een schatting gemaakt worden van de afgelegde
afstand, aan de hand van stapfrequentie en de duur van de loopactie.
De informatie, bekomen via audioregistratie van een wedstrijd, bleek goed overeen te komen
met informatie, bekomen via videobeelden van dezelfde wedstrijd. Een tackle in de zevende
minuut op band bleek ook een tackle in de zevende minuut op video. Er is zelfs een correlatie
van 0,95 bij alle geëvalueerde acties. Audioregistratie is dus ook een valide en betrouwbare
methode voor het verzamelen van objectieve data.
Literatuur
5
Ondanks het feit dat deze techniek nieuwe inzichten kan verschaffen aan de onderzoekers en
redelijk betrouwbaar is, is ook dit een tijdrovende methode. De verklaring hiervoor is dat alle
bekomen data via audioregistratie eerst nog opnieuw gecodeerd moet worden (Bekraoui et al.,
2010).
1.3.3. Videobeelden
1.3.3.1. Manuele verwerking tijdens integrale wedstrijden
Het gebruik van opgenomen videobeelden heeft het voordeel dat de factor tijd gecontroleerd
kan worden. Bij gericht zoeken betekent dit dat er tijd gewonnen kan worden, omdat men
direct naar de fase in kwestie kan doorspoelen. Daarnaast is het ook mogelijk voor een
onderzoeker om terug te spoelen en de fase opnieuw te bekijken. Deze controle zorgt er ook
voor dat men meer variabelen kan gaan evalueren, aangezien men de beelden altijd ter
beschikking heeft. Deze methode is dus al gebruiksvriendelijker naar toepasselijkheid en
tijdsgebruik toe, maar men verliest nog altijd veel energie met het verzamelen en analyseren
van de data (Bekraoui et al., 2010).
Pollard en Reep (1997) hebben alle wedstrijden van het WK voetbal in Mexico ’86
geanalyseerd aan de hand van videobeelden en een manuele verwerkingstechniek. De studie
onderzocht de effectiviteit van bepaalde strategieën in bepaalde spelsituaties door het
rendement (yield) te evalueren van bepaalde keuzes. Dit rendement drukt de kans uit dat de
ploeg een doelpunt maakt, min de kans dat de ploeg een doelpunt tegen krijgt. Zo vond men
een rendement van 21,7 bij een verre inworp richting doel ten opzichte van een korte inworp
van op dezelfde plaats, waarbij het rendement maar 3,5 was. Dit betekent dat een verre
inworp op die plaats op het veld meer kans geeft op een doelpunt voor dan op een doelpunt
tegen, dan bij een korte inworp. Analoog vinden we ook resultaten voor flankvoorzetten: een
flankvoorzet onder heuphoogte heeft een hoger rendement, namelijk 99,6 dan een
flankvoorzet boven heuphoogte dat een rendement heeft van 33,3.
1.3.3.2. Computergestuurde verwerking
Deze methodiek laat toe dat de verzameling en verwerking van data tegelijkertijd kan
gebeuren. Naast het programmeren is er geen nood aan een menselijke tussenkomst.
Dataverzameling en –verwerking gebeuren geautomatiseerd door de voorgeprogrammeerde
Literatuur
6
computer, wat betrekkelijk veel tijdswinst betekent. Bovendien kunnen nog meer variabelen
onderzocht worden (Bekraoui et al., 2010).
In het onderzoek van Gillet et al. (2009) werden 116 tenniswedstrijden onderzocht met
speciale aandacht voor opslagstrategieën. Men onderscheidt drie verschillende opslagen: door
het centrum, op het lichaam en de wijde opslag, al dan niet met spin. Camera’s aan elke zijde
van het tennisveld filmden alle opslagen en de bekomen data werd meteen doorgestuurd naar
een computer waar alle gegevens verzameld en verwerkt werden. De onderzoekers
concludeerden dat een vlakke opslag door het centrum de meeste kans gaf op het scoren van
een punt.
Onderzoekers hoeven niet altijd zelf hun computerprogramma te schrijven. Er wordt ook
steeds meer commerciële software ontwikkeld. Een voorbeeld hiervan is AMISCO, een
computerprogramma dat gebruik maakt van een opstelling met meerdere camera’s en zo in
staat is om spelers te volgen tijdens een voetbalwedstrijd. Het programma noteert automatisch
per speler informatie over onder andere de afgelegde afstand en informatie over passen, zoals:
lengte, aantal en dergelijke. In een onderzoek van Carling (2011) werden 45 wedstrijden uit
de Franse Ligue 1 geanalyseerd aan de hand van AMISCO gedurende de seizoenen 2007 -
2008, 2008 - 2009 en 2009 - 2010. Daarin werd geëvalueerd wat de invloed is van de formatie
van de tegenstander op de fysieke eisen van het referentieteam (LOSC Lille) die in een 4-3-3/
4-5-1 spelen. Tegenstanders speelden in een 4-2-3-1, 4-4-3 of 4-4-2. Over het algemeen had
de formatie van de tegenstander geen al te grote invloed op de fysieke eisen voor het
referentieteam. De formatie van de tegenstander had wel invloed op de technische kant van de
zaak. Zo was de gemiddelde paslengte van de centrale middenvelders tegen een 4-4-2 veel
groter dan de paslengte van de centrale middenvelders tegen een 4-2-3-1 en of 4-3-3.
Het is net aangetoond dat speciale software zowel afstanden als technische aspecten kan gaan
opvolgen, maar ook looppatronen kunnen geïdentificeerd worden (zie figuur 1).
Literatuur
7
Figuur 1: Looppatronen van spelers in een voetbalwedstrijd (uit Barros et al., 2007)
1.3.4. Global Positioning System (GPS)
Dit Amerikaans satellietsysteem staat wereldwijd bekend doordat het zijn praktisch nut heeft
bewezen door mensen van punt A naar punt B te loodsen, veelal in de auto. Dit systeem wordt
echter ook vaak gebruikt in een onderzoekcontext waarbij men afstanden wil gaan inschatten
of looppatronen wil gaan identificeren.
Zo onderzochten Harley et al. (2010) de fysieke eisen van jeugdvoetballers van eliteniveau op
verschillende leeftijden (van U12 tot U16). Er werd een GPS gebruikt om elke betrokken
speler te gaan volgen. De totale loopafstand was significant hoger bij de U16 (7652 ± 2578m)
ten opzichte van de U12 (5967 ± 1277m), de U13 (5813 ± 1160) en de U14 (5715 ± 2060m).
Bovendien was ook de afstand, afgelegd aan hoge intensiteit, significant hoger bij de U16 ten
opzichte van alle andere leeftijdsgroepen.
Het nadeel van dit systeem ten opzichte van computergestuurde analysesystemen, zoals
hierboven beschreven, is dat GPS niet in staat is om ook technische aspecten van het voetbal
te gaan opvolgen, iets wat software zoals AMISCO wel kan.
2. TOEPASSINGEN: NOTATIONAL ANALYSIS IN SPORT
2.1. Individuele sporten
In individuele sporten wordt vaak gebruik gemaakt van notational analysis. Naast de eerder
besproken onderzoeken belichten we hieronder nog een tweetal voorbeelden van het gebruik
van deze tool in individuele sporten.
Literatuur
8
Wyon et al. (2011) stelden een onderzoek op om het verschil in prestatiebepalende factoren
tussen klassiek ballet en moderne dans in kaart te brengen. Deze verschillen werden
geanalyseerd aan de hand van videobeelden en computergestuurde technologie. Op die manier
trachtten de onderzoekers mogelijke verschillen tussen de twee dansstijlen op te sporen. In de
studie werden maar liefst 93 personen bestudeerd, op basis van de intensiteit,
richtingsverandering, specifieke dansvaardigheden en geslacht. Voor het klassiek ballet waren
er 48 proefpersonen, waaronder 24 mannen en 24 vrouwen, voor de moderne dans lag het
aantal proefpersonen op 45, namelijk 21 mannelijke en 24 vrouwelijke dansers. Uit de
resultaten van de studie kon geconcludeerd worden dat ballet meer richtingsveranderingen en
meer specifieke dansvaardigheden vereist ten opzichte van moderne dans. Daarentegen zal
klassiek ballet aan een beduidend lagere intensiteit beoefend worden dan moderne dans.
Behalve op artistiek vlak wordt er tevens gebruik gemaakt van notational analysis in de
zwemsport. De gemiddelde snelheid van een zwemmer is gelijk aan het product van
slaglengte en slagfrequentie. Om de zwemsnelheid te verhogen moet dus één van de twee
componenten beïnvloed worden. Aan de hand van videoanalyse voor rapportering van de
slaglengte en manuele registratie van het aantal slagen, werd waargenomen dat zwemmers die
in staat zijn de frequentie op te drijven zonder veel aan slaglengte in te boeten, de meest
succesvolle zwemmers zijn in competitie (Smith et al., 2002).
2.2. Teamsporten
Niet alleen in individuele sporten maar ook in teamsporten heeft notational analysis zijn nut al
bewezen. Dit maakt het volledige gegeven natuurlijk wel veel complexer, aangezien er veel
meer variabelen aan te pas komen.
Koch en Tilp (2009) analyseerden vijftien beachvolleybalwedstrijden om te weten te komen
welke aanvalstechnieken het meest punten opleveren en waar de belangrijkste verschillen
liggen tussen mannen en vrouwen. Op vlak van techniek werd er gekeken naar zes
prestatiebepalende spelprincipes namelijk het servicetype, receptietype, passing, aanval, block
en verdediging. Voor het onderzoek werden vijftien wedstrijden van de vrouwelijke en
veertien wedstrijden van de mannelijke competitie geanalyseerd aan de hand van “Statshot”,
een gesofisticeerde software voor wedstrijdanalyses. Er zijn opvallende verschillen tussen
mannen en vrouwen met betrekking tot keuzes van techniek. Zo kiezen vrouwen opvallend
minder voor een service met sprong (35%) terwijl men daaruit veel vaker scoort. Tegelijk ziet
men wel dat er het meeste fouten gemaakt worden op de jump serve wat de keuze voor andere
Literatuur
9
opslagtechnieken verklaart. Mannen hebben klaarblijkelijk veel minder moeite met de jump
serve en twijfelen dan ook niet om voor deze techniek te kiezen (46%).
In een studie van Lupo et al. (2011) werden Amerikaanse waterpolowedstrijden voor vrouwen
onder de loep genomen. Hiervoor werden twaalf waterpolowedstrijden gedurende de
competitie opgenomen aan de hand van videocamera’s. Er werden verschillende camera’s
geïnstalleerd rond het zwembad zodat er steeds een duidelijk beeld kon waargenomen
worden. De technisch-tactische parameters die men onderzocht waren het aantal offensieve en
defensieve acties, de verhouding van het aantal defensieve en offensieve acties ten opzichte
van de totale speeltijd, het gemiddeld aantal spelers dat betrokken was bij een actie en het
gemiddeld aantal passen die gegeven werden per actie. Bovendien werden de doelpunten
geanalyseerd en het shottype telkens bepaald. Uit de analyses, uitgevoerd op basis van de
videobeelden, kon men vaststellen dat het verschil tussen het winnende en verliezende team
lag in het feit dat het winnende team in totaal significant meer offensieve acties ondernam dan
het verliezende team, in totaal en ook ten opzichte van de totale speeltijd. Het aantal passen en
aantal spelers lagen ook hoger per actie, wat wijst op beter samenspel bij de ploeg aan de
winnende hand (Lupo et al., 2011).
3. TOEPASSINGEN: NOTATIONAL ANALYSIS IN HET VOETBAL
3.1. Time motion analysis
3.1.1. Atletisch profiel
Atletisch vermogen is, net als technisch vermogen, handelingssnelheid en spelinzicht, een van
de meest belangrijke prestatiebepalende factoren in de voetbalsport. Tijdens een
voetbalwedstrijd wordt van de speler verwacht dat hij of zij korte, intensieve loopacties
uitvoert en daar snel van recupereert, opdat dit heel vaak herhaald kan worden (Van Winckel,
2006). De totale loopafstanden en loopintensiteiten meten kan een meerwaarde bieden aan de
(conditie)trainer; zo kunnen profielen opgemaakt worden van de eigenschappen waarover een
voetballer moet beschikken in een bepaalde competitie. De resultaten vermeld in tabel 4 zijn
afkomstig na analyse van twintig wedstrijden uit de Spaanse Primera Division en tien
matchen uit de Champions League voetbal in de seizoenen 2002-2003 en 2003-2004 door Di
Salvo et al. (2007). AMISCO, specifieke software om spelers te volgen in voetbalwedstrijden,
werd gebruikt als tool voor de analyses.
Literatuur
10
Tabel 4 : Gemiddelde loopafstanden in een voetbalwedstrijd (uit Di Salvo et al., 2007)
ROL GEMIDDELDE AFGELEGDE AFSTAND
Algemeen 11 393 m ± 1 016
Centrale verdediger 10 627 m ± 893
Flankverdediger 11 410 m ± 708
Centrale middenvelder 12 027 m ± 625
Flankmiddenvelder 11 990 m ± 776
Spits 11 254 m ± 894
Deze atletische profielen moeten genuanceerd worden. Zij zijn afhankelijk van zaken zoals
speelstijl, omgevingsfactoren (zoals klimaat) en bovenal positie op het veld. Al deze zaken
kunnen voor elke voetballer afzonderlijk afstand en intensiteit gaan beïnvloeden (tabel 4). Uit
Di Salvo et al. (2007) kwam aan het licht dat centrale middenvelders veel meer afstand
afleggen, maar dit veelal aan een matige intensiteit doen, terwijl bijvoorbeeld
flankverdedigers minder afstand afleggen, maar wiens loopacties veelal intensiever dan die
van centrale spelers.
De moderne voetbaltrainer kan dan met deze informatie aan de slag om te differentiëren in de
fysische prikkels van zijn spelers. Als we het voorbeeld hanteren van Di Salvo et al. (2007),
dan zou men ervoor kunnen kiezen de centrale middenvelders meer bloot te stellen aan
duurvormen aan matige intensiteit, terwijl de flankverdedigers eerder gebaat zijn bij kort en
intensief werk.
Naast de totale loopafstanden kan ook nog een onderscheid gemaakt worden op basis van
loopintensiteit. Bij vergelijking van een Italiaans team dat in de Champions League speelde
en een matige Deense ploeg zag men dat er wel degelijk een niveauverschil op te merken was.
Het Deense team jogde betrekkelijk meer, terwijl het Italiaanse topteam het verschil maakte in
het aantal hoog intensieve loopacties (Van Winckel, 2006). Dellal et al. (2011) rapporteerden
een hoger aantal sprintacties van spelers uit de Spaanse hoogste klasse ten opzichte van hun
collega’s uit Engeland.
3.1.2. Analyse van strategieën
Wanneer er tegenstanders gescout worden, is dat veelal door een expert die zich op de dag
van een wedstrijd in het stadion bevindt en notities neemt tijdens de match, maar ook
computergestuurde analysesystemen, zoals AMISCO, kunnen gebruikt worden. Op deze
Literatuur
11
manier worden dan looplijnen, paslijnen en dergelijke objectief automatisch opgeslagen en
weergegeven. Beide systemen (manueel of computergestuurd) moeten de coach toelaten om
met 100 procent vertrouwen eventueel aanpassingen door te voeren in de opstelling met het
oog op de volgende wedstrijd.
Ali en Farrally (1990) analyseerden drie teams: twee clubs uit de Schotse Premier League en
de Schotse nationale ploeg. Zij deden dit via een manuele verwerkingstechniek en slaagden er
in bepaalde aanvalspatronen te identificeren bij de ploegen (zie figuur 2).
Figuur 2: Aanvalspatronen van Schotse clubs (a) en Schotse nationale ploeg (b) (uit Ali & Farrally, 1990)
3.2. Set play
Standaardsituaties of set plays, zoals hoekschoppen, vrije trappen en penalty’s, geven vaak de
kans op een onmiddellijke doelpoging (na één pas of minder) en is daarom van groot belang
in voetbal. Jinshan et al. (1993) analyseerden de set plays van de WK’s voetbal van 1986 in
Mexico en die van 1990 in Italië. Van alle doelpunten werden respectievelijk 27% en 32% uit
een standaardsituatie gescoord. Grant et al. (1999) rapporteerden dat 24,6% van alle
doelpunten in het WK ’98 in Frankrijk voortkwamen uit een “set play”. Tijdens het WK 2002
Literatuur
12
in Zuid-Korea en Japan was dat 28% (Carling et al., 2005). Er valt dus te concluderen dat
ongeveer 30% van de doelpunten uit een standaardsituatie komt.
In het moderne voetbal valt op te merken dat de frequentie van de standaardsituaties per
wedstrijd afneemt, maar dat men geleerd heeft efficiënter om te springen met die kansen.
Succesvolle teams hebben een verhouding van 1 op 7 als het gaat om aantal doelpunten op het
aantal standaardsituaties, terwijl dit voor minder succesvolle teams slechts 1 op 15 is. (Carling
et al., 2005). De moderne voetbaltrainer kan hier niet blind voor zijn en dus is het aangeraden
te trainen op standaardsituaties.
Er valt enkel nog na te gaan uit welke standaardsituaties het vaakst een doelpunt komt. Uit
Grant et al. (1999) blijkt dat op het WK van 1998 er 50% van de doelpunten die uit een
standaardsituatie kwamen, vanuit een vrije trap werden gescoord, zonder onderscheid over de
aard van de vrije trap (rechtstreeks of onrechtstreeks). Diezelfde bron zegt dat van alle
doelpunten uit een standaardsituatie op het WK van 1998 er 47,6% uit hoekschop kwamen,
ongeacht of die kort of lang gegeven werd. Een evaluatie van de set plays van op het
WK 2002 staat in tabel 5.
Tabel 5 : Set plays in het WK van 2002 (naar Carling et al., 2005)
Totaal Percentage
Vrije trap 27 44,3
Hoekschop 21 34,4
Penalty 13 21,3
Totaal 61 100
Er zijn ook meer diepgaande analyses gebeurd van vrije trappen en corners met speciale
aandacht voor hoe ze getrapt werden.
Op het WK van 2002 werd waargenomen dat naar binnen draaiende vrije trappen (inswingers)
meer tot doelpunten leidden dan naar buiten draaiende vrije trappen (outswingers),
respectievelijk 1 op 10 en 1 op 13. Inswingers zorgen voor het meeste doelpunten wanneer zij
naar de eerste paal worden getrapt en outswingers zijn het meest gevaarlijk wanneer ze naar
de verste paal worden getrapt, respectievelijk 1 op 7 en 1 op 5 (Carling et al., 2005).
Olsen en Larsen (1997) deden hun onderzoek naar corners bij de Noorse nationale ploeg en
vonden dat het meeste doelpunten uit outswingers kwamen ten opzichte van inswingers met
verhoudingen van respectievelijk 1 op 3 en 1 op 5. Op het vijfde wereldcongres over voetbal
Literatuur
13
en wetenschap rapporteerden Taylor et al. cijfers over hun onderzoek naar hoekschoppen in
de Engelse Premier League en zij spreken het onderzoek van Olsen en Larsen tegen. Men
vond in de twintig onderzochte wedstrijden uit het seizoen 2001 – 2002 dat de inswingers het
meest succesvol waren, vooral wanneer deze in de zone aan de eerste paal werden getrapt en
wanneer deze het eerst door een speler van de aanvallende partij werd geraakt.
3.3. Open play
Williams et al. (1999) hebben de Engelse Premier League geanalyseerd tijdens de seizoenen
1991 – 1992 en 1997 – 1998. Zo was het niet alleen mogelijk de eigenschappen van deze
competitie in kaart te brengen, maar ook de evolutie in speelstijl te gaan bekijken voor
diezelfde competitie. Bij analyse van de passing game zag men dat ongeveer 55% van de
doelpunten vielen na één pas of minder in het seizoen 1997 – 1998, terwijl dat slechts 40%
was in het seizoen 1991 – 1992. In de late jaren ’90 viel 87% van de doelpunten na 3 passen
of minder, terwijl dat begin jaren ’90 84% was. Op de WK’s van 1998 en 2002 werd het
merendeel van de doelpunten gescoord na een passequentie tussen de één en vier passen (zie
figuur 3) (Carling et al, 2005).
Figuur 3: Passen, voorafgaand aan een doelpunt in de WK's van 1998 en 2002 (uit Carling et al., 2005)
Hughes en Franks (2005) namen tijdens de WK’s van 1990 en 1994 waar dat, hoe langer men
in balbezit bleef, hoe moeilijker het was om nog tot een doelkans te komen (zie figuur 4). Snel
omschakelen om snel tot een doelkans te komen is dus de boodschap. Het is wel zo dat
Literatuur
14
succesvolle teams schijnbaar beter in staat waren om na lange passequenties nog tot een
doelkans te komen, een stelling die ondersteund wordt door eerder onderzoek van Hook en
Hughes (2001) tijdens Euro 2000.
Figuur 4: Shotfrequentie in relatie tot aantal passen (uit Hughes & Franks, 2005)
Tenga et al. (2009) nuanceert de bevinding die suggereert dat er snel omgeschakeld moet
worden. Zij hebben tijdens het seizoen 2004 – 2005 90% van de wedstrijden in de Noorse
competitie geanalyseerd aan de hand van opgenomen beelden van op televisie. De conclusie
was dat snel omschakelen pas zinvol is wanneer de verdediging uit positie is; dan is er maar
liefst 2,69 keer meer kans om een doelpoging te kunnen ondernemen dan wanneer er voor
opbouw gekozen wordt. Wanneer de tegenpartij balverlies doet en relatief goed in positie
staat, maakt het niet uit of men kiest voor opbouw of snel probeert te scoren. In datzelfde
onderzoek werd nagegaan of de zone waar men de bal recupereert een invloed heeft op de
kans om een doelpoging te ondernemen. Wanneer de bal gerecupereerd wordt in het laatste
derde van het terrein, dan is er 3,7 keer meer kans dat men een doelpoging kan ondernemen
tegen een verdediging in positie, in vergelijking met wanneer de bal in het eerste derde van
het terrein wordt veroverd. Deze kans is zelfs 15,67 keer groter wanneer het gaat om een
verdediging uit positie.
Williams et al. (1999) rapporteerden ook cijfers over waar de bal gerecupereerd werd,
voorafgaand aan een doelpunt. Men deelde het veld zowel op in drie zones, zoals de studie
van Tenga et al. (2009), als in zes zones. En men vond volgende cijfers:
Literatuur
15
Tabel 6: Zone van balrecuperatie in de Engelse Premier League (uit Williams et al, 1999)
De resultaten tonen aan dat er veel meer doelpunten vallen na recuperatie van de bal in het
laatste derde van het terrein in vergelijking met andere plaatsen op het veld. Vanuit het laatste
derde – en zelfs zesde – van het terrein vertrekken ook de meeste passen die aanleiding geven
tot een doelpunt. In het seizoen 1991 – 1992 zien we dat het merendeel van de keypassen
gegeven wordt van op de flanken, maar na analyse van het seizoen 1997 – 1998 zien we een
meer uitgebalanceerd gebruik van al de zones, dus ook het centrum wordt niet geschuwd en er
komt ook meer gevaar vanuit het middenveld. Het zal niemand verbazen dat de bal het vaakst
in de zone vlak voor het doel is geweest voor hij in doel verdween. In het seizoen 1991 –
1992 was dat 74,03%; in het seizoen 1997 – 1998 was dat 68,57%. Terwijl er een daling is in
het scoren vanuit de zone vlak voor het doel, is er tegelijk een stijging van 3,90% naar 8,57%
op het vlak van scores vanuit de tweede lijn (Williams et al., 1999).
4. EXTRASPORTIEVE ACTOREN IN HET VOETBAL
4.1. Thuisvoordeel en teamkwaliteit
Of het nu ligt aan het toeschouwersaantal of aan het feit dat de scheidsrechter meer
discutabele fases in het voordeel van de thuisploeg fluit, toch gaat de thuisploeg vaker met de
volle buit lopen (Johnston, 2008). Een studie van Pollard (2006) beschreef het thuisvoordeel
voor competities in Europa, Noord- en Zuid-Amerika, Noord-Afrika en Azië voor zes
volledige seizoenen, voorafgaand aan 1 januari 2004. Als we enkel Europa onder de loep
nemen, dan merkt men dat het thuisvoordeel zich sterk manifesteert in competities in de
Balkan; zo is er een thuisvoordeel in Bosnië en Servië van respectievelijk 78,95% en 77,20%.
De grote competities liggen daar net onder; dan spreekt men van: Frankrijk (65,26%),
Portugal (64,79%), Spanje (63,90%), Italië (63,83%), Duitsland (62,81%), Nederland
(62,17%) en Engeland (61,19%). België staat in die rangschikking met een thuisvoordeel
genoteerd van 60,76%. De competities in Scandinavië, zoals in Denemarken (56,77%), scoren
heel wat minder wat betreft het thuisvoordeel en ook de competities in Groot-Brittannië, met
Zone 1 Zone 2 Zone 3 Zone 4 Zone 5 Zone 6
1997-1998 14,3% 35,7% 50,0%
1997-1998 2,9% 11,4% 14,3% 21,4% 17,1% 32,9%
1991-1992 9,0% 11,7% 14,3% 11,6% 7,8% 45,6%
1991-1992 20,7% 25,9% 53,4%
Literatuur
16
uitzondering van de Engelse competitie, zoals in Wales en Noord-Ierland, respectievelijk
55,40% en 54,78% hebben ogenschijnlijk minder voordeel in thuiswedstrijden.
Studies van Poulter (2009) en Lago-Peñas en Lago-Ballesteros (2011), respectievelijk
handelend over wedstrijden in de Champions League en de Spaanse eerste klasse, rapporteren
dat het thuisvoordeel zich op sportief vlak vooral manifesteert als het scoren van meer
doelpunten, het creëren van meer doelkansen en het hebben van meer balbezit. Daarnaast
kreeg de thuisploeg minder fouten tegen en ook minder gele en rode kaarten. Er is wel een
discrepantie tussen topteams en staartploegen: topteams scoren bijvoorbeeld significant meer
thuis dan op verplaatsing (2,29 vs. 1,74) terwijl dat bij staartploegen nauwelijks waar te
nemen is (1,19 vs. 1,11). Topteams en staartploegen genieten blijkbaar niet van hetzelfde
thuisvoordeel (Lago-Peñas & Lago-Ballesteros, 2011).
4.2. Temporele analyse
Williams et al. (1999) toonden in hun analyse van twee seizoenen in de Engelse Premier
League aan dat er voornamelijk gescoord werd vlak voor en vlak na de rust. Daarnaast
rapporteerden ze ook een grotere kans op doelpunten in het laatste kwartier van de wedstrijd.
Jinshan et al. (1993) vonden, tijdens analyse van de WK’s van 1986 en 1990, dat het aantal
doelpunten steeg naarmate de wedstrijd vorderde met een piek in het laatste kwartier. Een
identieke analyse werd gemaakt van de gescoorde doelpunten in de wereldkampioenschappen
voetbal van 1998 en 2002 (zie figuur 5). In 1998 werd er in het eerste kwartier al vaak raak
getroffen en verder werd er vooral gescoord voor en na de rust, maar het meest van al in het
laatste kwartier van de match. In 2002 werd er blijkbaar furieus gestart om daarna een kleine
terugval op te merken. Net voor de rust valt terug een stijging op te merken van het aantal
doelpunten. In de tweede helft valt er geen onderscheid op te merken tussen de verschillende
kwartieren, dus men kan zeggen dat men gedurende de volledige tweede helft even gevaarlijk
was (Carling et al., 2005).
Literatuur
17
Figuur 5: Temporele analyse van de doelpunten in de WK's van 1998 en 2002 (uit Carling et al., 2005)
Er bestaat evidentie dat het scoreverloop een invloed heeft op de tegenstander. Zo zou, na
analyse van 380 wedstrijden van de Spaanse eerste klasse in het seizoen 2008 – 2009, blijken
dat wanneer een team op achterstand komt veel meer de bal in hun bezit gehouden wordt
(Lago-Peñas & Dellal, 2010). Verder is er ook rapportering van het gebruik van andere
spelstrategieën vanaf het moment dat een ploeg op achterstand komt, wellicht na ingrijpen
van de coach, tijdens wedstrijden in de Engelse Premier League (Bloomfield et al., 2005). Er
is echter weinig tot geen evidentie – we hebben die thans niet gevonden – die aangeeft dat het
team dat het eerst scoort daadwerkelijk ook de match nog wint, ondanks alle aanpassingen bij
de tegenpartij.
4.3. Trainerswissel in het seizoen
Trainerswissels zijn schering en inslag in het moderne voetbal en zijn bedoeld om een dip in
de prestaties op korte termijn om te vormen in positieve prestaties door een zeker schokeffect.
De Paola en Scoppa (2012) hebben bij hun analyse van trainerswissels in de Italiaanse Serie A
geen verschillen waargenomen tussen het aantal behaalde punten, het aantal gemaakte
doelpunten en het aantal doelpunten tegen tussen de oude en de nieuwe coach. In een studie
van Lago-Peñas (2011) werden trainerswissels geanalyseerd tussen de seizoenen 1997 – 1998
en 2006 – 2007 in de Spaanse Primera División. Daaruit bleek dat een trainerswissel een heel
kortstondig, positief effect teweegbracht, maar op lange termijn bleken de teams in kwestie
resultaten te behalen met de nieuwe coach die te vergelijken waren met die van de oude
coach. Balduck et al. (2010) rapporteren gelijkaardige resultaten over de Belgische nationale
competities, tot en met de derde afdeling, in de seizoenen tussen 1998 – 1999 tot 2002 – 2003.
Literatuur
18
Uit die studie bleek zelfs dat de controlegroep, bestaande uit ploegen met een gelijkaardige
vormcrisis, die niet van trainer zijn veranderd, op lange termijn zelfs betere resultaten boekten
dan de ploegen die wel een trainerswissel hebben doorgevoerd.
Het lijkt dus beter andere strategieën te gebruiken om uit de negatieve spiraal te geraken, dan
de coach te ontslaan (Balduck et al., 2010).
Literatuur
19
5. ONDERZOEKSVRAGEN
1. Hoe komen de doelpunten in de Belgische 1ste
klasse tot stand ?
a. Hoeveel passen heeft men gemiddeld nodig om tot een doelpunt te komen?
i. Wat is het gemiddeld aantal passen per ploeg per doelpunt?
ii. Wat is de verhouding tussen korte, halflange en lange passen?
b. Wat is het aandeel omschakeling, stilstaande fasen en opbouw in de doelpunten?
i. Wat is de verhouding tussen omschakeling, stilstaande fasen en opbouw
per ploeg?
ii. Welke stilstaande fases leiden het meeste doelpunten in?
c. Welke zones op het veld leveren het meeste gevaar op?
i. Welke zones worden het vaakst gebruikt?
ii. In welke zone wordt de bal het vaakst gerecupereerd?
iii. Vanuit welke zones vertrekt de keypass voornamelijk?
iv. Welke zone was de laatste bespeelde zone voor de bal in doel verdween?
2. Wat is de invloed van het scoreverloop op de uitslag van de wedstrijd?
a. Als een ploeg eerst scoort, hoe groot is de kans dat ze de wedstrijd winnen?
b. Als een ploeg de nul houdt of maximaal één doelpunt slikt, hoe groot is de kans
dat ze de wedstrijd winnen?
3. Is er een sprake van een thuisvoordeel?
a. Is er een verschil in aantal doelpunten voor en tegen?
b. Is er een verschil tussen doelpogingen voor en tegen?
c. Is er een verschil in efficiëntie?
d. Is er een verschil tussen PO 1, PO 2 en PO 3?
4. Is er een verschil tussen de heen- en terugronde?
a. Is er een verschil in aantal doelpunten voor en tegen?
b. Is er een verschil tussen doelpogingen voor en tegen?
c. Is er een verschil in efficiëntie?
d. Is er een verschil tussen PO 1, PO 2 en PO 3?
Literatuur
20
5. In welk deel van de wedstrijd wordt het meest gescoord?
a. In welk kwartier is men het meest gevaarlijk?
b. Is er een verschil tussen PO 1, PO 2 en PO 3?
6. Heeft een trainerswissel invloed op de geleverde prestaties?
a. Is er een verschil tussen twee trainers op vlak van gemaakte doelpunten en
doelpunten tegen?
b. Is er een verschil tussen twee trainers op vlak van behaalde punten?
7. Wie kan men de beste aanvallende speler van de JPL noemen in het seizoen 2011 -2012?
a. Welke spelers zijn het meest betrokken in de acties, gecorrigeerd voor het aantal
speelminuten en het aantal doelpunten?
b. Welke spelers zijn het meest betrokken in de acties, gecorrigeerd voor het aantal
speelminuten en het aantal doelpunten, met extra aandacht voor keypassen?
c. Welke spelers zijn het meest betrokken in de acties, gecorrigeerd voor het aantal
speelminuten en het aantal doelpunten, met extra aandacht voor keypassen én
doelpunten?
Methodiek
21
METHODIEK
1. DESIGN EN SUBJECTEN
De doorlichting van de Jupiler Pro League was een descriptieve studie. Het onderzoek
beperkte zich namelijk tot het beschrijven van alle acties die tot doelpunten geleid hebben in
de reguliere competitie (zonder play-offs). Dit aan de hand van manuele registratie tijdens het
bekijken van opgenomen videobeelden.
De subjecten voor deze studie, waar data van verzameld en geanalyseerd werd, waren alle
ploegen, met hun spelers, die in het seizoen 2011 – 2012 deel uitmaakten van de Jupiler Pro
League. Dit zijn, in alfabetische volgorde: RSC Anderlecht, Beerschot, Bergen, Cercle
Brugge, Club Brugge, Racing Genk, AA Gent, KV Kortrijk, OH Leuven, SK Lierse, Sporting
Lokeren, KV Mechelen, Sint-Truiden, Standard de Liège, Westerlo en SV Zulte Waregem. In
bijlage 1 is een voorbeeld weergegeven van de spelerslijst van Club Brugge.
2. DATAVERZAMELING
Aan de hand van de beschikbare literatuur, suggesties van mensen in het werkveld en eigen
ervaring zijn er parameters geïdentificeerd, die het mogelijk moeten maken onze
onderzoeksvragen te beantwoorden. Deze parameters omvatten onder andere: algemene
informatie over de wedstrijd (datum, speeldag, thuis of uit, …), informatie over hoe het
doelpunt tot stand is gekomen (aantal passen en de verhouding van de korte, halflange en
lange passen), hoe en wanneer de actie begon (interceptie, stilstaande fase, minuut, …),
informatie over de betrokken spelers en de bespeelde zones op het veld (zone waar het
doelpunt gemaakt wordt of zone van waaruit laatste pas voorafgaand aan het doelpunt
(keypass) vertrekt). Deze parameters werden uitgewerkt in drie verschillende tabbladen die
aan de hand van macro’s met elkaar in verbinding stonden. De macro’s zorgen ervoor dat
gegevens uit het ene tabblad konden overgezet worden naar een ander tabblad. Dit houdt in
dat er per ploeg een tabblad “Ruw”, “Actie” en “Wedstrijd” ontstond (bijlage 2). Alle
parameters staan in een codeboek, te vinden in bijlage 3. Op die manier werd het mogelijk
gemaakt om op een eenvoudige manier te schakelen tussen de tabbladen en zo duidelijke
conclusies te kunnen trekken. Alle wedstrijden binnen de competitie van het seizoen 2011 –
2012 dienden geanalyseerd te worden; dit zijn acht wedstrijden per speeldag gedurende dertig
speeldagen. Dit komt neer op een totaal van 240 wedstrijden. Tabel 7 geeft een overzicht van
al deze wedstrijden.
Methodiek
22
Tabel 7: Geanalyseerde wedstrijden en uitslagen in de Jupiler Pro League, seizoen 2011 - 2012 (n = 240)
AND BEE BER CERCLE CLUB GENK GENT KVK OHL LIERSE LOK KVM STVV STA WES ZWA
AND ---- 3-2 2-2 4-0 3-0 4-2 3-1 2-0 0-0 4-0 3-2 3-1 3-1 5-0 3-1 2-1
BEE 0-0 ---- 2-0 4-0 1-1 2-0 2-2 0-1 2-1 0-0 2-2 2-2 3-2 1-1 3-1 2-0
BER 1-1 4-2 ---- 0-2 0-2 1-2 1-1 3-1 2-2 2-1 3-3 5-1 4-2 1-1 2-1 3-1
CERCLE 1-0 2-1 1-1 ---- 1-2 3-2 0-1 1-2 2-0 0-0 1-1 1-0 2-2 0-1 3-1 1-0
CLUB 1-1 5-1 2-1 1-0 ---- 4-5 2-0 2-1 1-0 1-0 3-0 0-1 1-0 1-0 5-0 1-0
GENK 0-1 3-1 2-0 4-2 3-0 ---- 3-1 2-2 5-0 4-0 0-1 0-0 2-1 3-0 3-0 2-2
GENT 0-1 0-1 2-0 0-1 1-3 2-0 ---- 3-1 6-1 1-0 3-1 6-2 6-0 3-1 3-1 0-0
KVK 0-1 2-0 2-2 2-0 2-1 3-2 0-4 ---- 2-0 1-1 2-5 1-0 4-0 2-0 1-0 0-0
OHL 2-1 3-2 3-1 2-3 3-1 1-1 2-3 0-2 ---- 0-0 1-1 1-2 3-1 1-3 1-1 2-2
LIERSE 0-0 1-1 1-1 2-2 0-1 0-0 2-1 2-0 3-1 ---- 1-1 2-2 0-2 0-2 0- 0 2-1
LOK 0-1 1-1 3-1 1-0 1-2 3-1 1-1 1-4 0-1 2-0 ---- 3-2 0-0 1-1 4-0 0-0
KVM 2-1 2-1 4-1 1-2 1-2 3-2 0-2 0-0 2-2 2-1 0-2 ---- 2-1 1-2 1-0 1-1
STVV 2-2 2-4 2-3 0-1 3-3 3-4 3-4 0-0 2-1 1-1 0-2 0-0 ---- 1-1 0-3 1-0
STA 1-2 6-1 2-1 0-0 2-1 0-0 0-0 3-1 4-0 2-0 3-1 3-2 0-0 ---- 1-0 1-0
WES 1-2 3-1 2-1 1-3 0-1 3-2 2-3 0-0 1-3 0-2 2-4 1-3 2-0 0-0 ---- 1-1
ZWA 2-3 1-0 2-3 1-1 1-1 1-1 1-3 1-0 2-1 1-2 1-1 2-0 0-0 4-2 3-1 ----
Methodiek
23
In de uiterst linkse kolom wordt telkens de thuisploeg weergegeven, waarnaast alle
thuiswedstrijden van deze ploeg zijn opgesomd, van links naar rechts. In deze rij staat het
aantal doelpunten van de thuisploeg altijd als eerste aangeduid. Indien we bijvoorbeeld kijken
naar de uitslag in de wedstrijd tussen Anderlecht en Beerschot, waar de score 3-2 was, staat
de drie voor het aantal doelpunten gemaakt door Anderlecht. De bovenste rij daarentegen
duidt de ploeg aan die op verplaatsing speelt, de uitslagen van deze ploeg staan genoteerd
onder de naam van deze ploeg. Het aantal doelpunten van de uitploeg staat als tweede
aangeduid. Indien we opnieuw het voorbeeld gebruiken van Anderlecht – Beerschot, staat de
twee voor het aantal doelpunten gemaakt door Beerschot.
Om deze wedstrijden te analyseren waren in de eerste plaats wedstrijdbeelden nodig. Dankzij
de samenwerking met Club Brugge konden wij gebruik maken van online applicaties, zoals
Videoprofile en Wyscout, die ons in staat stelden integrale wedstrijden van het internet te
downloaden. Daarnaast kregen wij ook een account aangeboden om Soccerlab te kunnen
gebruiken, de allernieuwste online software, specifiek van toepassing in de voetbalwereld
voor het analyseren van videobeelden. Dit programma is in staat verschillende soorten acties
en fases te identificeren en op te sporen aan de hand van de minuut waarin de fase gebeurde
en het type actie waarvan sprake is, bijvoorbeeld een doelpoging in de 63ste
minuut. Deze
annotaties staan reeds klaar binnen Soccerlab en zijn ingevoerd door professionele
videoanalysten, verbonden aan Soccerlab. Het enige wat nog moest gebeuren, is het koppelen
van de wedstrijdbeelden aan de annotaties. Daarom werden eerst en vooral de gedownloade
wedstrijdbeelden opgeladen in dit programma. Vervolgens hoefden we enkel nog het startpunt
gelijk te stellen met het fluitsignaal, voor de start van de eerste helft en de start van de tweede
helft voor elke wedstrijd van de competitie. Eenmaal dit gebeurd was, kon naar de te
analyseren fases doorgespoeld worden en kon de eigenlijke dataverzameling beginnen.
Uiteindelijk moesten we enkel nog de werkbladen en de onderzoekers testen op hun
betrouwbaarheid. In eerste instantie werden enkele wedstrijden samen bekeken om een
standpunt in te nemen over fases waar discussie kon over bestaan. Daarna hebben we, als
onderzoekers, apart de eerste zes wedstrijden van Club Brugge gecodeerd. Voor fases zoals
penalty’s en hoekschoppen is er sowieso weinig discussie mogelijk, dus spitsten we onze
analyse toe op parameters zoals omschakeling en passing. Voor omschakeling is er tussen de
twee onderzoekers een correlatie r = 0,89, wat betekent dat er een goede samenhang is tussen
de resultaten van onderzoeker 1 en onderzoeker 2. Analoog vinden we voor korte, halflange
en lange passen, respectievelijk een score van r = 0,90; r = 0,84 en r = 0,92. Eén maand later
Methodiek
24
codeerden we opnieuw dezelfde wedstrijden om na te gaan hoe consequent onze resultaten
zijn aan de hand van de intraclass correlation coefficient. Deze correlatiecoëfficiënt r bedroeg
1,0 voor de omschakeling. Analoog vinden we voor korte, halflange en lange passen,
respectievelijk: r = 0,99, r = 0,97 en r = 0,92. Ook de resultaten van onderzoeker 2 werden
onder loep genomen; ook daar was r = 1,0 voor de omschakeling. Net zoals bij onderzoeker 1
werd ook de passing betrokken in de analyse en daar vonden we voor korte, halflange en
lange passen, respectievelijk: r = 0,99 en r = 0,94 en r = 0,98. Er is dus een grote samenhang
tussen enerzijds de onderzoekers onderling en een grote consequentie per onderzoeker in het
coderen van de parameters anderzijds.
De dataverzameling en codering bestonden voornamelijk uit het zetten van een 1 in de kolom
en rij wanneer de parameter zich voordeed. Enkel zaken zoals de minuut waarin het gebeurde,
de betrokken spelers en de bespeelde zones verschilden van de ja/nee-situatie.
Alle fases die aanleiding gaven tot een doelpunt werden nu bekeken, gecodeerd en ingevoerd
in Excel, maar sommige data konden gewoonweg niet afgeleid worden vanuit de bekeken
videobeelden. Gezien onze analyse zich beperkte tot de doelpunten, maar we tegelijk ook de
efficiëntie van bepaalde ploegen wilden gaan berekenen, was het noodzakelijk om het aantal
doelpogingen per ploeg per wedstrijd te weten. Daarom contacteerden we de krant Het
Laatste Nieuws met de vraag of zij ons aan statistieken konden helpen. Zij komen aan hun
informatie via de gespecialiseerde firma, ORTEC. Hun antwoord was positief en zij speelden
ons alle nodige informatie door. Deze ruwe data waren nu klaar voor verdere analyse.
3. DATA-ANALYSE
Om een meer overzichtelijk beeld te krijgen, dienden alle data van het ruwe werkblad van
elke ploeg samengevat te worden. Met behulp van macro’s konden we alle acties per
wedstrijd samenvatten en van daaruit werd ook per wedstrijd een resumé gemaakt. Voor deze
samenvattingen werd voornamelijk gebruik gemaakt van sommaties van de verschillende
lijnen in Excel. Er worden bijvoorbeeld tien passen na elkaar gegeven, voorafgaand aan een
doelpunt: dit zijn tien aparte lijnen in het werkblad ruw, maar in het wedstrijdtabblad zal
slechts één lijn gebruikt worden die een waarde van 10 krijgt. Daarnaast werden ook macro’s
geschreven die ons de doelpuntenmakers konden geven, die de gevaarlijkste zones op het veld
konden aanduiden en die een overzicht kon geven van de spelers die verantwoordelijk zijn
voor het geven van de keypassen en waar de keypass juist vertrekt.
Methodiek
25
3.1. Analyse van de passing game
Voor de analyse van de passing maakten we gebruik van de macro en de samenvattende
tabbladen van actie en wedstrijd waarin we een overzicht vonden van het aantal passen en het
aandeel korte (0-10m), halflange (10-20m) en lange passen (>20m). In een tabel werd een
overzicht gecreëerd per ploeg met onder andere het gemiddeld aantal passen per doelpunt per
ploeg en de percentages korte, halflange en lange passen. Daarna werden de gemiddeldes
berekend per play-off en voor de volledige competitie.
3.2. Omschakeling, stilstaande fases en opbouw
In het tabblad actie kunnen we nagaan in welke acties er sprake is van omschakeling. Dit
betekent elk doelpunt dat, na interceptie, binnen de tien seconden gescoord werd. Door dit
aantal per ploeg te toetsen aan het totaal aantal doelpunten, verkregen we het procentueel
aandeel van doelpunten die in omschakeling gebeurden.
Ook de standaardsituaties konden via de samenvattende tabbladen achterhaald worden. We
sommeerden het aantal rechtstreekse en onrechtstreekse vrije trappen, korte en lange
hoekschoppen en penalty’s en spiegelden dat terug aan het totaal aantal doelpunten, zodat we
een procentueel aandeel van doelpunten na standaardsituatie kregen. Het verschil tussen een
korte en lange hoekschop bestaat er in dat bij een lange hoekschop de bal rechtstreeks voor
doel getrapt wordt. Zo niet is er sprake van een korte hoekschop. Er werd ook nog gezocht
naar de stilstaande fases die het meeste doelpunten inleiden door de verhouding te berekenen
tussen korte en lange hoekschoppen, penalty’s en rechtstreekse en onrechtstreekse vrije
trappen op het totaal aantal doelpunten, gescoord uit standaardsituatie.
Het aandeel doelpunten dat op een andere manier tot stand kwam (onder andere door opbouw
van achteruit) werd bepaald door het procentueel aandeel van de doelpunten in omschakeling
en het procentueel aandeel van de doelpunten na standaardsituatie af te trekken van het totaal.
3.3. Zones op het veld
Elke zone op het veld kreeg een nummer toegewezen, zoals te zien is op figuur 6. De start van
de actie werd aangegeven als “zone received” (ZR). Plaatsen waar de bal passeerde waren de
“zone between” (ZB) en waar de bal eindigde, werd beschouwd als “zone delivered” (ZD).
Methodiek
26
Er zijn speciale macro’s geschreven om per ploeg na te gaan waar de bal gerecupereerd werd,
waar de keypass vertrok en waar de bal laatst was voor hij in doel werd verwerkt. Al die
informatie hebben we samengevat per play-off en voor de competitie en uitgezet op een veld.
Figuur 6: Verdeling van het veld in zones
18 16
14 15 13
10
00
11 12
9 8 7
4 5 6
3 1
Thuisploeg
24
23
22
21
25
174
171
172
173
175
Tegenstander
Methodiek
27
3.4. Invloed van het scoreverloop
Aan de hand van het ruwe tabblad binnen de macro en na controle op de website
www.sporza.be konden we nagaan welke ploeg eerst had gescoord. Daarnaast kon in het
tabblad wedstrijd nagegaan worden of de ploeg in kwestie die wedstrijd daadwerkelijk met
winst heeft kunnen afronden. Vervolgens werd via logistische regressie gekeken of eerst
scoren een goede voorspeller is voor het meepikken van de drie punten.
Opnieuw aan de hand van logistische regressie werd gekeken of de nul houden een goede
voorspeller is voor het winnen van een wedstrijd. Hetzelfde werd gedaan in het geval dat men
slechts één doelpunt tegen krijgt. Alle informatie kwam uit het tabblad wedstrijd.
3.5. Thuis/uit en heen/terug
In het tabblad wedstrijd zijn alle thuis- en uitwedstrijden aangeduid via een 1 of een 0 in de
desbetreffende kolom. We nemen voor elke parameter alle thuiswedstrijden of alle
uitwedstrijden in beschouwing. Deze parameters zijn behaalde punten, gemaakte doelpunten,
doelpunten tegen, doelpogingen voor, doelpogingen tegen en efficiëntie. Om doelpogingen en
efficiëntie te kunnen evalueren maken we gebruik van het document van de krant Het Laatste
Nieuws. Naast de gemiddelden per play-off en voor de volledige competitie is ook het verschil
nagegaan tussen thuis en uit spelen aan de hand van een paired samples t-test.
Naar analogie met het thuis en uit spelen, is ook onderzocht of er een verschil bestaat tussen
de heen- en de terugronde. Dezelfde methodiek werd gebruikt zoals hierboven beschreven.
3.6. Temporele analyse
In het tabblad actie is per doelpunt aangegeven in welke minuut de goal is gevallen. We delen
de 90 minuten op in zes kwartieren. We duiden per ploeg in welk kwartier het doelpunt
gescoord werd, dit voor alle doelpunten afzonderlijk. Op basis van het totaal aantal
doelpunten kunnen we per ploeg nagaan welk percentage doelpunten in welk kwartier is
gevallen. We vatten dit daarna nog samen per play-off en voor de ganse competitie.
Methodiek
28
3.7. Bepaling beste aanvallende speler
Voor de bepaling van de beste aanvallende spelers hebben we geopteerd om zes verschillende
categorieën te maken. Deze indeling werd als volgt opgebouwd:
1. Aantal keer een speler betrokken was bij een doelpunt / aantal speelminuten
2. Aantal keer een speler betrokken was bij een doelpunt / aantal doelpunten van zijn
ploeg
3. Betrokkenheid + aantal keypassen van een speler / aantal speelminuten
4. Betrokkenheid + aantal keypassen van een speler / aantal doelpunten van de ploeg
5. Betrokkenheid + keypassen + doelpunten van een speler / aantal speelminuten
6. Betrokkenheid + keypassen + doelpunten van een speler / aantal doelpunten van de
ploeg
Het aantal keer een speler betrokken was, het aantal keypassen, aantal doelpunten van een
speler en het totaal aantal doelpunten van een ploeg werden gehaald uit het tabblad Actie
binnen onze macro. Voor het juiste aantal speelminuten van een speler binnen de reguliere
competitie hebben we gebruik gemaakt van www.voetbalkrant.com. Per ploeg werd per
categorie een top drie opgesteld, waaruit vervolgens een top vijf kon gemaakt worden per
categorie over de Jupiler Pro League in het algemeen. Een belangrijk gegeven is dat de
zestien spelers met het meeste aantal speelminuten per ploeg gebruikt werden om deze
analyse uit te voeren, omdat anders een vertekend beeld zou gevormd worden van de beste
speler. Deze zestien spelers worden door de coach geacht de beste spelers van die ploeg te
zijn, aangezien ze het meeste speelminuten gekregen hebben.
3.8. Trainerswissel
Er waren enkele trainerswissels in het seizoen 2011 – 2012, maar in slechts twee van de
gevallen hadden zowel de ex-trainer als de nieuwe coach genoeg wedstrijden onder hun hoede
opdat er vergeleken zou kunnen worden. Deze ploegen waren SV Zulte Waregem en Club
Brugge. Via de website www.vbal4.be waren we in staat na te gaan op welke speeldag de
nieuwe trainer aan het hoofd van de club kwam te staan.
De parameters die getoetst werden, zijn de punten, de doelpunten voor en de doelpunten
tegen. Zij werden gehaald uit het tabblad wedstrijd. Door te filteren in de gegevens konden we
de wedstrijdgegevens per coach gaan afzonderen en analyseren.
Resultaten
29
RESULTATEN
1. PASSING
Er is bijna geen verschil merkbaar tussen ploegen uit play-off 1, 2 en 3 op vlak van gemiddeld
aantal passen om tot een doelpunt te komen. Wanneer naar de waarden in onderstaande tabel
gekeken wordt, is het grootste verschil zichtbaar tussen play-off 1 en 3 ploegen ten opzichte
van play-off 2, met een respectievelijk verschil van 0,5 en 0,4 passen per doelpunt.
Wanneer gekeken wordt naar de soorten passing is er tevens geen duidelijk onderscheid te
maken tussen ploegen uit de verschillende play-offs. Het grootste verschil bedraagt slechts
4%, namelijk tussen het percentage lange passen bij ploegen uit play-off 1 ploegen ten
opzichte van ploegen uit play-off 3. Zowel op vlak van korte, halflange en lange passing staan
alle ploegen dus min of meer op hetzelfde niveau.
Op vlak van keypassen is er een klein verschil zichtbaar, waarbij een kleine stijging merkbaar
is van play-off 3 naar play-off 1 toe. Maar ook hier is slechts een verschil van maximum 6,8%
te zien.
De volledige tabel is zichtbaar in bijlage 4.
Tabel 8: Passing: soorten passing om tot een doelpunt te komen
ALGEMEEN
PLOEG Totaal aantal passen
per doelpunt Gemiddelde % Kort % Halflang % Lang % Keypass
PO I 152 3.0 ± 0,6 33.9 32.3 33.7 27.8
PO II 97.9 2.5 ± 0,6 30.5 32.8 36.8 24.1
PO III 86.5 2.9 ± 0,8 31.6 31.4 37.0 21.2
JPL 116,9 2,7 ± 0,6 31,9 32,4 35,7 25,1
Resultaten
30
Figuur 7: Passen per doelpunt
In bovenstaande figuur is een overzicht weergegeven van het percentage doelpunten bij een
bepaald aantal passen. Dit voor zowel ploegen uit play-off 1, 2 en 3 als de Jupiler Pro League
in het algemeen. Uit de resultaten kan afgeleid worden dat over het algemeen eenzelfde lijn
kan getrokken worden waarbij een lager aantal passen zal resulteren in een hoger percentage.
Opvallend voor ploegen uit play-off 1 is dat zij de het meeste aantal doelpunten maken na
gemiddeld één pas, net zoals de ploegen uit play-off 2 en 3. Daarnaast zullen ploegen uit play-
off 1 een hoger percentage van 10 passen of meer hebben voor het maken van een doelpunt.
Bij play-off 2 ploegen is het duidelijk dat ze meer scoren bij een lager aantal passen,
bovendien zit er een lineaire evolutie in naarmate het aantal passen zal verhogen. Voor
ploegen uit play-off 3 is er geen duidelijk onderscheid te maken. De hoogste score wordt
behaald bij een gemiddelde van 1 pas per doelpunt. Voor het overige liggen de scores dicht bij
elkaar, behalve wanneer het over een gemiddelde van 8, 9, 10 of meer passen per doelpunt
gaat. Wanneer we kijken naar het percentage van de Jupiler Pro League kunnen we afleiden
dat gemiddeld 1 en 2 passen per doelpunt een score halen boven de 15%. Een passenaantal
van 3 en 4 krijgt een resultaat dat zich tussen de 10% en 15% bevindt. Bij 5% tot 10% van de
doelpunten worden gemiddeld geen, 5 of 6 passen gegeven. Bij minder dan 5% van de
doelpunten werden gemiddeld 7, 8, 9, 10 of meer passen gegeven. Naarmate meer passen
gegeven worden zullen de percentages dalen, met uitzondering van 10 passen of meer waar en
kleine stijging merkbaar is.
De absolute en relatieve waarden zijn beschikbaar in bijlage 5.
0
5
10
15
20
25
30
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10+
%
Passen
Passen per doelpunt
PO I
PO II
PO III
JPL
Resultaten
31
2. SPELSITUATIE
Uit de grafiek kan duidelijk afgelezen worden dat het grootste aantal doelpunten voorkomen
na omschakeling, dit met een score van 41% ten opzichte van 31% uit stilstaande fasen en
28% uit opbouw. Bij alle ploegen is deze situatie van toepassing.
Bij play-off 1 ploegen zullen de verschillen namelijk dichter bij elkaar liggen dan bij play-off
2 en 3 ploegen waar een duidelijk onderscheid kan gemaakt worden. Bij play-off 2 en 3
ploegen ligt het percentage waarbij doelpunten uit omschakeling gescoord worden boven de
40%, respectievelijke waarden van 42,5% en 44,8%, waartegenover vervolgens de waarden
voor andere fasen daalt tot respectievelijk 25,6% en 26,3%. Rekening houdend met de
standaarddeviaties blijft alles echter dicht bij elkaar liggen.
De tabel is bijgevoegd in bijlage 6.
Figuur 8: Oorsprong van een doelpunt
Omschakeling 41 %
Stilstaande fasen 31 %
Opbouw 28 %
Oorsprong van een doelpunt in de JPL (%)
Resultaten
32
3. STILSTAANDE FASEN
Tabel 9: Verhouding stilstaande fasen
Wanneer we nu dieper ingaan op de stilstaande fasen valt het op dat het grootste aandeel
ingenomen wordt door de vrije trappen met een waarde van 42,4% binnen de Jupiler Pro
League. Daarop volgen de hoekschoppen met een score van 34,4% en sluiten de penalty’s de
lijn met percentage van 23,2%.
De vrije trappen kunnen opgesplitst worden in onrechtstreekse en rechtstreekse vrije trappen.
Er werd vaker gescoord aan de hand van een onrechtstreekse vrije trap (55,7%) dan met een
rechtstreekse vrije trap (44,3%). Uit deze scores valt het op dat zowel play-off 1 als 3 ploegen
meer uit onrechtstreekse vrije trap scoren terwijl ploegen uit play-off 2 meer uit rechtstreekse
vrije trappen scoren.
Op vlak van hoekschoppen hebben we het verschil onderzocht tussen hoekschoppen die kort
gegeven worden en hoekschoppen waarbij een lange bal getrapt wordt. Ook hier is er weinig
verschil te merken tussen beide categorieën. Doelpunten uit hoekschoppen komen namelijk in
46,2% van de gevallen voort uit een korte hoekschop en in 53,8% van de gevallen uit een
lange hoekschop. Opvallend is dat indien ploegen uit play-off drie gescoord hebben uit een
hoekschop, dit altijd voortkwam vanuit een kort gegeven hoekschop. Terwijl ploegen uit play-
off 1 eerder doelpunten zullen scoren uit een lange hoekschop. Bij play-off 2 ploegen liggen
beide soorten ongeveer in balans.
De volledige tabel is ter beschikking in bijlage 7.
Korte hoekschop Lange hoekschop
PO I 1,0 ± 0,6 26,0% ± 22,8% 4,5 ± 3,3 74,0% ± 22,8%
PO II 1,4 ± 1,3 47,9% ± 48,3% 3,0 ± 4,0 52,1% ± 48,3%
PO III 2,0 ± 1,4 100,0% ± 0,0% 0,0 ± 0,0 0,0% ± 0,0%
JPL 1,3 ± 1,1 46,2% ± 42,6% 3,2 ± 3,6 53,8% ± 42,6%
Onrechtstreekse vrije trap Rechtstreekse vrije trap
PO I 4,5 ± 2,3 67,0% ± 37,1% 1,8 ± 1,6 33,0% ± 37,1%
PO II 3,0 ± 2,5 44,3% ± 35,1% 2,5 ± 1,8 55,7% ± 35,1%
PO III 3,5 ± 3,5 67,9% ± 25,2% 1,0 ± 0,0 32,2% ± 25,2%
JPL 3,6 ± 2,4 55,7% ± 34,9% 2,1 ± 1,6 44,3% ± 34,9%
Resultaten
33
4. ZONES
Figuur 9: Start van de actie
16
7,9%
174
0,6%
171 0,5%
18
7,5%
48,6 %
172
10,1%
173
0,5%
13 3,7%
14 12,3%
15 5,0%
10
2,8%
11
9,5%
12
2,9%
31,5 %
7
3,0%
8
11,0%
9
2,3%
4 1,7%
5 8,2%
6 1,0%
19,9 %
1
0,5%
24
0,5%
23
5,5%
25
0,4%
3
0,6%
22
0,9%
21
1,8%
Resultaten
34
Onder deze rubriek zijn steeds reproducties weergegeven van een voetbalveld onderverdeeld
in achttien grote zones. Deze achttien zones verdeeld over het veld werden samengebonden
tot drie grote zones, zoals zichtbaar in bovenstaand schema’s. Hierdoor kon een duidelijk
onderscheid gemaakt worden over drie grote sectoren op een voetbalveld, namelijk het eerder
verdedigend, midden en aanvallend compartiment.
4.1 Start van de actie
Figuur 9 stelt alle waarden voor, voor alle zones, waar gemiddeld de actie, dat tot een
doelpunt leidt, start binnen de Jupiler Pro League.
Wanneer we de drie zones met elkaar vergelijken is er een duidelijke overgang zichtbaar. In
het verdedigende compartiment startten relatief weinig acties (19,4%) in vergelijking met het
midden (31,5%) en aanvallende (48,6%) gedeelte. Ook tussen het middelste compartiment en
het aanvallend gedeelte is er een duidelijk verschil te merken. Indien er dieper ingegaan wordt
op de zones wordt het duidelijk dat de zones 8, 14 en 172 met respectievelijke waarden van
11% , 12,3% en 10,1%, de zones zijn van waaruit het vaakst een actie gestart wordt in de
Belgische competitie.
4.2 Balrecuperatie
Figuur 10 geeft ook een beeld weer van waar een actie, dat tot een doelpunt leidt, start, maar
met de stilstaande fasen er uit gefilterd. Dit houdt in dat alle hoekschoppen, vrije trappen en
penalty’s eruit gehaald werden om op die manier de plaats waarop de bal gerecupereerd werd
zo duidelijk mogelijk weer te geven.
Dit zorgde voor een opvallend verschil met de eerste tabel (start van de actie), namelijk dat
het grootste aantal ballen gerecupereerd wordt op het middenveld, die vervolgens tot een
doelpunt leiden, namelijk 40,2%. Het aanvallend en verdedigend compartiment leunen dicht
tegen elkaar aan met een respectievelijk percentage van 31,8% en 28%.
Opvallend is dat het meeste ballen gerecupereerd worden centraal op het middenveld, cf.
hoogste percentages in 5, 8, 11 en 14. Deze scores bedragen respectievelijk 11,9%, 15,6%,
11,1% en 11,0%, zoals zichtbaar op volgende figuur.
Resultaten
35
Figuur 10: Balrecuperatie
16 3,4%
174 0,9%
171 0,7%
175 0,6%
18 2,9%
31,8 %
Omschakeling
69,2 %
172 3,0%
173 0,7%
13 3,8%
14 11,0%
15 4,8%
10 3,3%
11 11,1%
12 3,2%
40,2 %
19,4 %
7 4,0%
8 15,6%
9 3,0%
4 2,5%
5 11,9%
6 1,5%
28 %
11,4%
1 0,6%
24 0,3%
23 5,6%
25 0,9%
3 1,1%
22 1,5%
21 2,5%
Resultaten
36
4.3 Zone Keypassen
Figuur 11: Zone waaruit de keypass vertrekt
16
9,6%
174
7,2%
171 1,9%
9,2%
18
11,6%
83,4 %
172
10,6%
173
3,5%
13 5,5%
14 17,4%
15 6,9%
10
0,6%
11
9,4%
12
1,6%
15,4 %
7
0,7%
8
1,9%
9
1,2%
4 0,0%
5 0,6%
6 0,3%
1,2 %
1
0,0%
24
0,0%
23
0,3%
25
0,0%
3
0,0%
22
0,0%
21
0,0%
Resultaten
37
Op de vorige pagina werden de zones weergegeven met bijhorende scores, van waaruit de
keypass vertrekt. Uit de resultaten blijkt dat hoe dichter bij het doel van de tegenstander, hoe
hoger het percentage keypassen zal zijn. Er is een duidelijke evolutie zichtbaar van de zones
aan het eigen doelgebied naar het doelgebied van de tegenstander toe. Vanuit het
verdedigende compartiment worden slechts 1,2% van de keypassen verstuurd. Dit percentage
wordt groter wanneer gekeken wordt naar het middelste gedeelte met een waarde van 15,4%
en is het hoogst vanuit het aanvallend deel, namelijk 83,4%.
Het valt zeker te vermelden dat in de Jupiler Pro League het grootste aantal keypassen vanuit
zone 14 (17,4%) vertrekken, dus centraal voor het doel, terwijl van op beide flanken een
lagere score verkregen werd: zone 18 (11,6%) en zone 16 (9,6%)
4.4. Zone Doelpunten
De laatste voorstelling van het voetbalveld is in figuur 12 afgebeeld en geeft een beeld weer
van de zones van waaruit de doelpunten gescoord werden.
Uit deze resultaten is het meer dan duidelijk dat hoe dichter men zich bij het doel van de
tegenstander bevindt, hoe meer doelpunten zullen gemaakt worden.
De hoogste scores zijn gemeten in het zestienmetergebied van de tegenstanders, namelijk in
zone 172, rond de penaltystip, met een waarde van 43,1 % en in zone 171, binnen de vijf
meter lijn van het doel, met een score van 21,8 %. De top drie wordt afgesloten met zone 14,
net buiten het strafschopgebied met een percentage van 13,2 %.
Alle tabellen zijn bijgevoegd in bijlage 8.
Resultaten
38
Figuur 12: Zone van waaruit een doelpunt gescoord werd
16
0,6%
174
6,6%
171 21,8%
5,6%
18
0,0%
99,9 %
172
43,1%
173
8,4%
13 0,5%
14 13,2%
15 0,1%
10
0,0%
11
0,1%
12
0,0%
0,1 %
7
0,0%
8
0,0%
9
0,0%
4 0,0%
5 0,0%
6 0,0%
0,0 %
1
0,0%
24
0,0%
23
0,0%
25
0,0%
3
0,0%
22
0,0%
21
0,0%
Resultaten
39
5. INVLOED SCOREVERLOOP
Tabel 10: Invloed van het scoreverloop op de winstkansen
Eerst scoren Nul houden Max 1 doelpunt tegen
PLOEG
% eerst
gescoord
% win als
eerst
gescoord
% win + eerst
scoren tov totaal
win
% 0
houden
% win als 0
houden
% win + 0 houden
tov totaal win
% max 1
doelpunt
tegen
% win als
max 1
doelpunt
tegen
% win + max
1 doelpunt
tegen tov
totaal win
AND 56.7 88.2 75.0 40.0 78.0 45.0 73.3 72.7 80.0
CLUB 70.0 81.0 89.5 40.0 100.0 63.2 76.7 82.6 100.0
GENT 50.0 86.7 76.5 30.0 77.8 41.2 66.7 65.0 76.5
STA 53.3 81.3 92.9 33.3 60.0 42.9 76.7 56.5 92.9
GENK 46.7 64.3 69.2 30.0 66.7 46.2 56.7 53.0 59.2
KVK 46.7 85.7 92.3 43.3 69.2 69.2 63.3 63.2 92.3
PO I 53,9 81,2 82,6 36,1 75,3 51,3 68,9 65,5 83,5
CERCLE 56.7 70.6 92.3 30.0 77.8 53.8 66.7 55.0 84.6
LOK 46.7 64.3 81.8 26.7 75.0 54.5 63.3 42.1 72.7
KVM 36.7 72.7 80.0 16.7 40.0 20.0 50.0 60.0 90.0
BER 40.0 41.7 55.6 0.0 0.0 0.0 33.3 50.0 55.6
BEE 36.7 63.7 77.8 23.3 71.4 55.5 50.0 46.7 77.9
LIERSE 36.7 45.5 83.3 26.7 25.0 33.3 66.7 30.0 100.0
ZWA 46.7 35.7 83.3 23.3 42.9 50.0 63.3 26.3 83.3
OHL 30.0 44.4 66.7 10.0 33.3 16.7 40.0 41.7 83.3
PO II 41,3 54,8 77,6 19,6 45,7 35,5 54,2 44.0 81.0
WES 33.3 40.0 80.0 20.0 33.3 40.0 46.7 28.6 80.0
STVV 33.3 30.0 100.0 23.3 28.6 66.0 40.0 25.0 100.0
PO III 33,3 35 90 21,7 30,9 53 43,4 26,8 90
JPL 45,0 62,2 13,16 ** 81,0 26,0 54,9 4,58 ** 43,6 58,3 49,9 6,69 ** 83,0
Resultaten
40
In tabel 10 werd de invloed berekend, indien een ploeg eerst scoort, de nul houdt of maximum
één doelpunt tegen krijgt, op het scoreverloop in een wedstrijd. Uit de tabel valt af te leiden
dat, over het algemeen in de Jupiler Pro League, zowel het eerst scoren in een wedstrijd, de
nul houden als maximum een doelpunt tegen krijgen een significante invloed zal hebben op
het scoreverloop. Indien een ploeg eerst scoort zal het over het algemeen 13,16 keer meer
kans hebben om te winnen in de Jupiler Pro League. Wanneer een ploeg gedurende de
volledige wedstrijd geen enkel doelpunt binnen krijgt, zal de kans op een overwinning 4,58
keer groter zijn dan dat ze een doelpunt tegen krijgen. Maar opvallend is dat wanneer een
ploeg maximum 1 doelpunt tegen krijgt ze 6,69 keer meer kans hebben om de overwinning
binnen te halen.
Uit onderstaande tabellen wordt het onderscheid weergegeven tussen ploegen uit play-off 1, 2
en 3 op vlak van de drie categorieën.
Zoals te zien is in de eerste grafiek zullen ploegen uit play-off 1 gemiddeld in 53,9% van de
wedstrijden als eerste scoren. Ploegen uit play-off 2 daarentegen zullen in 41,3% van de
wedstrijden als eerste scoren en play-off 1 ploegen in 33,3% van de wedstrijden. Dit geeft een
gemiddelde waarde van 45,0% voor de Jupiler Pro League.
Figuur 13: Percentage dat elke ploeg eerst scoort in een wedstrijd
De grafieken zijn opgesteld in functie van het al dan niet eerst scoren van een doelpunt in de
wedstrijd. Voor alle grafieken geldt dat gelijkaardige resultaten bekomen zijn bij de twee
andere categorieën, namelijk “het houden van de nul” en “maximum één doelpunt binnen
krijgen”.
0
10
20
30
40
50
60
PO I PO II PO III JPL
% Eerst gescoord
Resultaten
41
Figuur 14: Percentage winst indien een ploeg eerst scoort
In bovenstaande grafiek werd het percentage winst in een wedstrijd waarin een ploeg eerst
scoort uitgezet. Aan de resultaten is te zien dat dezelfde lijn kan doorgetrokken worden als in
de vorige grafiek waarbij play-off 1 ploegen beter scoren dan play-off 2 en 3. En play-off 2
ploegen beter dan play-off 3. Wanneer een ploeg uit play-off 1 als eerste zal scoren in een
wedstrijd zullen ze in 81,2% van de gevallen de wedstrijd winnend afsluiten. Voor ploegen uit
play-off 2 geldt dat ze 54,8% kans hebben om de wedstrijd te winnen indien ze als eerste
scoren. Tenslotte zullen ploegen uit play-off 3 in 35% van de wedstrijden winnen als ze eerst
scoren. Dit geeft een gemiddeld percentage van 62,2%.
Figuur 15: verhouding winst + eerst scoren op totaal aantal gewonnen wedstrijden
In de laatste grafiek werden de wedstrijden waarin ploegen eerst gescoord hebben en deze
wedstrijden ook tot een overwinning volbracht hebben uitgezet ten opzichte van alle
wedstrijden die ze gewonnen hebben. Hierbij valt het op dat play-off 3 ploegen het hoogst
scoren. Play-off 3 ploegen zullen in 90% van hun gewonnen matchen als eerste scoren. Play-
0
20
40
60
80
100
PO I PO II PO III JPL
% winst als eerst gescoord
70
75
80
85
90
PO I PO II PO III JPL
verhouding winst + eerst scoren op totaal winst
Resultaten
42
off 1 ploegen volgen met een percentage van 82,6%, en daarop aansluitend ploegen uit play-
off 2 die in 77,6% van de wedstrijden die ze winnen als eerste gescoord hebben.
6. THUIS/UIT & HEEN/TERUG VOORDEEL
6.1 Punten voor
Tabel 11: Aantal punten voor thuis/uit en heen/terug
Algemeen
Voor de categorieën “punten voor”, “doelpunten voor”, “doelpogingen voor” en “efficiëntie
voor” geldt telkens dat ploegen uit play-off 1 een hogere score zullen hebben dan ploegen uit
play-off 2 en 3. Daarnaast zullen ploegen uit play-off 2 steeds een hogere score hebben dan
ploegen uit play-off 3. De volledige tabellen zijn beschikbaar in bijlage 9.
Thuis/uit
Uit bovenstaande tabel en na verdere statistische analyses is er een significant verschil
(p < 0,01) vast te stellen tussen de punten die thuis behaald zijn en de punten die ploegen op
verplaatsing behalen. Er worden met andere woorden thuis dus significant meer punten
behaald dan op verplaatsing. Dit geldt voor ploegen uit zowel play-off 1, 2 als 3 met
respectievelijke verschillen tussen thuis en uit van 25,8%, 30,8% en 38,4%.
PUNTEN VOOR
Play-off Totaal Thuis Uit
PO I 54,5 ± 8,5 34,3 ± 4,1 62,9% 20,2 ± 5,5 37,1%
PO II 36,1 ± 6,3 23,6 ± 2,8 65,4% 12,5 ± 5,6 34,6%
PO III 19,5 ± 0,7 13,5 ± 2,1 69,2% 6,0 ± 1,4 30,8%
JPL 40,9 ± 13,8 26,4 ± 7,8 64,5% 14,6 ± 7,0 35,5%
Play-off Totaal Heen Terug
PO I 54,5 ± 8,5 28,3 ± 4,6 51,9% 26,2 ± 5,0 48,1%
PO II 36,1 ± 6,3 17,0 ± 4,8 47,1% 19,1 ± 3,8 52,9%
PO III 19,5 ± 0,7 10,0 ± 0,0 51,3% 9,5 ± 0,7 48,7%
JPL 40,9 ± 13,8 20,4 ± 8,0 49,9% 20,7 ± 6,7 50,1%
Resultaten
43
Heen/terug
Tussen de behaalde punten in de heen- en terugronde werd er geen significant verschil
vastgesteld in het aantal punten uit de heenronde ten opzichte van het aantal punten in de
terugronde. Alle scores liggen te dicht bij elkaar om een duidelijk verschil te kunnen opmeten.
6.2 Doelpunten voor
Tabel 12: Aantal doelpunten voor thuis/uit en heen/terug
Thuis/uit
Uit de resultaten werd een significant verschil (p < 0,01) gevonden tussen het aantal
doelpunten die thuis gemaakt worden door een ploeg ten opzichte van deze die op
verplaatsing gemaakt worden. Voor play-off 1 ploegen houdt dit in dat gemiddeld 33,0
doelpunten thuis gemaakt worden ten opzichte van 19,8 op verplaatsing. Dit geldt ook voor
play-off 2 met een score van 23 doelpunten thuis en 16,1 uit en play-off 3 met gemiddeld 19,5
doelpunten thuis en 11 doelpunten op verplaatsing. Er worden met andere woorden dus
significant meer doelpunten gescoord thuis dan op verplaatsing.
Heen/terug
Indien de resultaten voor de heen- en terugronde geanalyseerd worden is er geen significant
verschil te merken tussen het aantal gemaakte doelpunten in de heenronde en die van de
terugronde. Dit valt ook af te lezen uit de tabel waarbij de waarden tussen de heen- en
terugronde zeer dicht tegen elkaar aanleunen en dus geen duidelijk verschil kan opgetekend
worden. De gemiddelde waarden voor de Jupiler Pro League verschillen 3,2 % van elkaar.
DOELPUNTEN VOOR
Play-off Totaal Thuis Uit
PO I 52,8 ± 10,1 33,0 ± 7,1 62,5% 19,8 ± 5,0 37,5%
PO II 39,1 ± 8,6 23,0 ± 4,8 58,8% 16,1 ± 6,1 41,2%
PO III 30,5 ± 2,12 19,5 ± 0,7 63,9% 11,0 ± 1,4 36,1%
JPL 43,2 ± 11,7 26,3 ± 7,6 60,9% 16,9 ± 5,9 39,1%
Play-off Totaal Heen Terug
PO I 52,8 ± 10,1 28,2 ± 6,3 53,4% 24,7 ± 5,2 46,6%
PO II 39,1 ± 8,6 19,0 ± 5,8 48,6% 18,9 ± 5,0 51,4%
PO III 30,5 ± 2,12 17,5 ± 6,4 57,4% 13,0 ± 4,2 42,6%
JPL 43,2 ± 11,7 22,3 ± 7,4 51,6% 20,3 ± 6,1 48,4%
Resultaten
44
6.3 Doelpogingen voor
Tabel 13: Aantal doelpogingen voor thuis/uit en heen/terug
Thuis/uit
Wanneer naar de gemiddeld aantal doelpogingen gekeken wordt is er een duidelijk verschil
vast te stellen bij de verschillende play-offs tussen het aantal doelpogingen thuis en uit. Voor
play-off 1 worden er thuis gemiddeld 259 doelpogingen ondernomen ten opzichte van 193,5
op verplaatsing. Bij play-off 2 ploegen wordt een score van 215,4 doelpunten gemiddeld thuis
tegenover 175,1 uit gemeten en bij ploegen uit play-off 3 is er een verschil van gemiddeld 25
doelpogingen merkbaar. Wanneer we dit alles statistisch gaan analyseren verkrijgen we een
significant (p < 0,01) verschil tussen de doelpogingen thuis ten opzichte van de doelpogingen
op verplaatsing. Dit betekent dat er meer doelkansen gecreëerd worden wanneer ploegen thuis
spelen dan op verplaatsing.
Heen/terug
Ook voor het aantal doelpogingen voor in de heen- en terugronde valt er geen significant
verschil vast stellen. Alle gemiddelde scores liggen te dicht bij elkaar om hier een verschil te
kunnen opmeten.
DOELPOGINGEN VOOR
Play-off Totaal Thuis Uit
PO I 452,7 ± 70,5 259,0 ± 33,8 57,2% 193,5 ± 38,1 42,8%
PO II 390,5 ± 47,2 215,4 ± 31,7 55,2% 175,1 ± 21,3 44,8%
PO III 345,0 ± 12,7 185,0 ± 7,1 63,6% 160,0 ± 5,7 36,4%
JPL 408,1 ± 64,8 227,9 ± 39,6 55,8% 180,1 ± 28,9 44,2%
Play-off Totaal Heen Terug
PO I 452,7 ± 70,5 226,3 ± 51,4 50% 226,3 ± 29,9 50%
PO II 390,5 ± 47,2 195,3 ± 29,2 50% 195,3 ± 26,0 50%
PO III 345,0 ± 12,7 182,5 ± 9,2 52,9% 162,5 ± 3,5 47,1%
JPL 408,1 ± 64,8 205,3 ± 39,8 50,3% 202,8 ± 32,1 49,7%
Resultaten
45
6.4 Efficiëntie voor
Tabel 14: Efficiëntie voor thuis/uit en heen/terug
Thuis/uit
De efficiëntie werd bepaald door het aantal doelpunten in verhouding tot het aantal
doelpogingen. Uit tabel blijkt dat de resultaten voor ploegen uit play-off 1, 2 en 3 op vlak van
thuis/uit voordeel dicht bij elkaar aanleunen met een maximum verschil van 3,6% bij ploegen
uit play-off 3. Wanneer gekeken wordt naar het verschil tussen play-off 1, 2 en 3 is er tevens
weinig verschil te vinden.
Heen/Terug
Op vlak van heen en terug is hetzelfde zichtbaar als hierboven, waarin er een maximum
verschil van 1,8% gemeten werd. Ook tussen ploegen uit de verschillende play-offs is er
weinig verschil op te meten.
EFFICIENTIE VOOR
Play-off Totaal Thuis Uit
PO I 11,8 % ± 1,8 12,7 % ± 2,0 10,5 % ± 2,5
PO II 10,1 % ± 2,7 11,0 % ± 3,3 9,1 % ± 2,9
PO III 8,8 % ± 0,3 10,5 % ± 0,1 6,9 % ± 0,6
JPL 10,6 % ± 2,3 11,6% ± 2,7 9,4 % ± 2,7
Play-off Totaal Heen Terug
PO I 11,8 % ± 1,8 12,7 % ± 2,5 10,9 % ± 1,7
PO II 10,1 % ± 2,7 10,9 % ± 3,3 9,8 % ± 2,7
PO III 8,8 % ± 0,3 9,5 % ± 3,0 8,0 % ± 2,8
JPL 10,6 % ± 2,3 10,9 % ± 3,1 10,0 % ± 2,4
Resultaten
46
6.5 Doelpunten tegen
Tabel 15: Aantal punten tegen thuis/uit en heen/terug
Algemeen
Voor de categorieën “doelpunten tegen”, “doelpogingen tegen” en “efficiëntie tegen” geldt
telkens dat ploegen uit play-off 1 een lagere aantal doelpunten tegen zullen hebben dan
ploegen uit play-off 2 en 3. Daarnaast zullen ploegen uit play-off 2 steeds een lagere score
hebben dan ploegen uit play-off 3.
Thuis/uit
Na statistische analyses werd een significant verschil (p < 0,01) gevonden voor het feit dat
ploegen thuis minder doelpunten tegen krijgen. Dit betekent dat een ploeg thuis minder
tegendoelpunten krijgt dan op verplaatsing. In de tabel is dit zichtbaar aangezien voor alle
ploegen uit de verschillende play-offs de waarden uitermate verschillen. Ploegen uit play-off
1 zullen gemiddeld 35% van de doelpunten thuis tegen krijgen, wat een percentage van 65%
geeft op verplaatsing. Voor play-off 2 geldt dat 39,3% van de tegendoelpunten thuis vallen en
60,7% op verplaatsing. Ploegen uit play-off 3 krijgen gemiddeld 45,8% van de doelpunten
thuis tegen, terwijl dit op verplaatsing 54,2% bedraagt.
Heen/terug
Er is geen significant verschil te zien tussen het aantal doelpunten dat een ploeg tegen krijgt in
de heen- en terugronde. De verschillen tussen de scores wijken met een maximum van slechts
4,0 doelpunten van elkaar af. Voor play-off 1 geldt dat de ploegen gemiddeld 17,3 doelpunten
in de heenronde scoorden ten opzichte van 17,0 in de terugronde. Hetzelfde is zichtbaar bij
play-off 2 en 3 waar scores van 22,9 heen, 22,8 terug en 32,0 heen en respectievelijk 28,0
terug te vinden zijn.
DOELPUNTEN TEGEN
Play-off Totaal Thuis Uit
PO I 34,3 ± 5,9 12,0 ± 2,5 35% 22,3 ± 6,5 65%
PO II 45,6 ± 8,8 17,9 ± 4,2 39,3% 27,8 ± 6,8 60,7%
PO III 60,0 ± 1,4 27,5 ± 2,1 45,8% 32,5 ± 0,7 54,2%
JPL 43,2 ± 11,0 16,9 ± 6,0 39,1% 26,3 ± 6,9 60,9%
Play-off Totaal Heen Terug
PO I 34,3 ± 5,9 17,3 ± 3,2 50,4% 17,0 ± 3,0 49,6%
PO II 45,6 ± 8,8 22,9 ± 5,5 50,2% 22,8 ± 5,7 49,8%
PO III 60,0 ± 1,4 32,0 ± 5,7 53,3% 28,0 ± 4,2 46,7%
JPL 43,2 ± 11,0 21,9 ± 6,5 50,7% 21,3 ± 5,8 49,3%
Resultaten
47
6.6 Doelpogingen tegen
Tabel 16: Aantal doelpunten tegen thuis/uit en heen/terug
Thuis/uit
Ploegen zullen in het algemeen thuis significant (p < 0,01) minder doelpunten tegen krijgen
dan op verplaatsing. Voor play-off 1 ploegen krijgen we resultaten waarbij thuis gemiddeld
149,0 en uit 192,8 doelpogingen gemeten werden, in play-off 2 zijn scores bekomen van thuis
194,8 en uit 247,9 doelpogingen en voor play-off 3 krijgen ploegen thuis gemiddeld 215,5 en
op verplaatsing 253,5 doelpogingen tegen.
Heen/terug
Op gebied van heen- en terugwedstrijden is er geen significant verschil te vinden tussen het
aantal doelpogingen dat ploegen tegen krijgen tijdens een wedstrijd. Wanneer naar de
gemiddelden gekeken wordt is dit tevens zichtbaar. Met in play-off 1, 2 en 3 respectievelijke
scores van heen: 173,7 en terug; 168,2; heen: 223,4 en terug: 219,3; heen: 228,0 en terug:
241,0 doelpogingen.
DOELPOGINGEN TEGEN
Play-off Totaal Thuis Uit
PO I 341,8 ± 74,4 149,0 ± 27,9 43,6% 192,8 ± 49,7 56,4%
PO II 442,6 ± 44,7 194,8 ± 17,4 44% 247,9 ± 38,1 56%
PO III 469,0 ± 4,2 215,5 ± 13,4 45,9% 253,5 ± 9,2 54,1%
JPL 408,1 ± 75,3 180,2 ± 32,9 44,2% 227,9 ± 47,9 55,8%
Play-off Totaal Heen Terug
PO I 341,8 ± 74,4 173,7 ± 37,2 50,8% 168,2 ± 40,8 49,2%
PO II 442,6 ± 44,7 223,4 ± 26,4 50,5% 219,3 ± 25,7 49,5%
PO III 469,0 ± 4,2 228,0 ± 11,3 48,6% 241,0 ± 7,1 51,4%
JPL 408,1 ± 75,3 205,3 ± 37,9 50,3% 202,8 ± 41,0 49,7%
Resultaten
48
6.7 Efficiëntie tegen
Tabel 17: Efficiëntie tegen thuis/uit en heen/terug
Thuis/uit
De efficiëntie werd net als in tabel 14 bepaald door het aantal doelpunten in verhouding tot
het aantal doelpogingen. Uit tabel 17 blijkt dat de resultaten voor ploegen uit play-off 1, 2 en
3 op vlak van thuis/uit voordeel dicht bij elkaar aanleunen met een maximum verschil van
1,9% bij ploegen uit play-off 1. Ploegen uit play-off 3 zijn even efficiënt thuis als op
verplaatsing. Wanneer gekeken wordt naar het verschil tussen play-off 1, 2 en 3 is er tevens
weinig verschil te vinden.
Heen/Terug
Op vlak van heen en terug is hetzelfde zichtbaar als hierboven, waarin er een maximum
verschil van 2,4% gemeten werd. Ook tussen ploegen uit de verschillende play-offs is er
weinig verschil op te meten.
EFFICIENTIE TEGEN
Play-off Totaal Thuis Uit
PO I 10,1 % ± 0,8 8,2 % ± 2,1 11,7 % ± 2,5
PO II 10,4 % ± 2,2 9,2 % ± 2,1 11,4 % ± 3,2
PO III 12,8 % ± 0,2 12,8 % ± 0,2 12,8 % ± 0,2
JPL 10,6 % ± 1,8 9,3 % ± 2,4 11,7 % ± 2,7
Play-off Totaal Heen Terug
PO I 10,1 % ± 0,8 10,1 % ± 1,5 10,2 % ± 0,7
PO II 10,4 % ± 2,2 10,5 % ± 2,9 10,4 % ± 2,5
PO III 12,8 % ± 0,2 14,0 % ± 1,8 11,6 % ± 1,4
JPL 10,6 % ± 1,8 10,8 % ± 2,6 10,5 % ± 1,9
Resultaten
49
7. TEMPORELE ANALYSE
Tabel 18: Aantal doelpunten per kwartier
KWARTIER
1 2 3 4 5 6
AND 8 13,1% 6 9,8% 10 16,4% 8 13,1% 12 19,7% 17 27,9%
CLUB 5 9,8% 7 13,7% 7 13,7% 16 31,4% 7 13,7% 9 17,6%
GENT 6 9,5% 7 11,1% 10 15,9% 13 20,6% 10 15,9% 17 27,0%
STA 5 11,6% 4 9,3% 11 25,6% 4 9,3% 12 27,9% 7 16,3%
GENK 7 11,7% 5 8,3% 11 18,3% 7 11,7% 15 25,0% 15 25,0%
KVK 4 10,3% 8 20,5% 4 10,3% 7 17,9% 7 17,9% 9 23,1%
PO 1 5,8 11,0% 6,2 12,1% 8,8 16,7% 9,2 17,3% 10,5 20,0% 12,3 22,8%
CERCLE 2 5,6% 11 30,6% 6 16,7% 4 11,1% 6 16,7% 7 19,4%
LOK 7 14,6% 5 10,4% 6 12,5% 9 18,8% 9 18,8% 12 25,0%
KVM 5 12,5% 6 15,0% 3 7,5% 8 20,0% 7 17,5% 10 25,0%
BER 4 8,0% 5 10,0% 12 24,0% 8 16,0% 9 18,0% 12 24,0%
BEE 4 8,9% 4 8,9% 7 15,6% 8 17,7% 13 28,9% 9 20,0%
LIERSE 1 4,2% 6 25,0% 2 8,3% 6 25,0% 4 16,7% 5 20,8%
ZWA 5 15,6% 2 6,3% 7 21,9% 7 21,9% 8 25,0% 3 9,4%
OHL 2 5,3% 3 7,9% 5 13,2% 10 26,3% 7 18,4% 11 28,9%
PO 2 3,8 9,3% 5,3 14,3% 6,0 15,0% 7,5 19,6% 7,9 20,0% 8,6 21,6%
WES 4 13,8% 5 17,2% 7 24,1% 5 17,2% 4 13,8% 4 13,8%
STVV 3 9,4% 5 15,6% 2 6,3% 4 12,5% 10 31,3% 7 25,0%
PO 3 3,5 11,6% 5,0 16,4% 4,5 15,2% 4,5 14,9% 7,0 22,6% 5,5 19,4%
JPL 4,4 10,6% 5,5 14,3% 6,4 15,6% 7,1 17,3% 8,5 20,9% 8,8 21,3%
In de Jupiler Pro League valt op dat het merendeel van de doelpunten die gescoord worden in
het laatste half uur vallen en zelfs in het laatste kwartier, respectievelijk bij 75% en 50% van
de ploegen. Deze tendens is overigens ook op te merken voor elke play-off wanneer wij de
resultaten apart bekijken (zie grafiek).
Figuur 16: Percentage doelpunten per kwartier
0
5
10
15
20
25
1 2 3 4 5 6
Doelpunten per kwartier (%)
PO 1
PO 2
PO 3
JPL
Resultaten
50
8. TRAINERSWISSEL
Tabel 19: Vergelijking voor en na een trainerswissel
In bovenstaande tabel wordt een beschrijvende vergelijking weergegeven wat een
trainerswissel bij Club Brugge en Zulte Waregem tot stand heeft gebracht. Dit op basis van
het aantal punten, gemaakte doelpunten en tegendoelpunten over het aantal gespeelde
wedstrijden onder een bepaalde trainer. Wanneer we de resultaten van Club Brugge KV
bekijken merken we op dat de ploeg onder Adrie Koster (trainer 1) gemiddeld twee
doelpunten per wedstrijd realiseerden, dit staat tegenover een gemiddelde van 1,47
doelpunten per wedstrijd onder Christoph Daum (trainer 2). Op vlak van doelpunten tegen
scoort Daum dan weer beter met een gemiddelde van 0,82 ten opzichte van 1,38 onder Adrie
Koster. Wanneer uiteindelijk gekeken wordt naar het rendement dat de ploeg gehaald heeft
onder de twee trainers zien we dat onder Christoph Daum relatief meer punten behaald
werden dan onder Koster. Respectievelijke waarden van 76,5% en 56,4%.
Als tweede ploeg binnen de Jupiler Pro League werd de trainerswissel van Zulte Waregem
onder de loep genomen. Hieruit blijkt dat de verschillen op vlak van gemaakte doelpunten
niet zo groot zijn, maar dat bij de twee andere categorieën een duidelijk verschil merkbaar is.
Onder Darije Kalezic (trainer 1) scoorde Zulte Waregem een gemiddelde van één doelpunt
per match, wat staat tegenover een score van 1,18 onder Franky Dury (trainer 2). Wanneer
gekeken wordt naar het gemiddelde aantal tegendoelpunten zien we dat onder Franky Dury
slechts een gemiddelde van 0,91 doelpunten tegen per match gerealiseerd werd ten opzichte
van 1,47 onder Kalezic. Op vlak van punten scoren beide trainers onder de helft. Onder
Kalezic wordt een rendement behaald van slechts 26,3%, terwijl het onder Franky Dury iets
beter was met een relatieve score van 45,5%.
Doelpunten voor Doelpunten tegen Punten
Club Coach Wedstrijden Aantal Aantal/wed Aantal Aantal/wed Aantal %
Club
Brugge
1 13 26 2,00 18 1,38 22 56,4
Club
Brugge
2 17 25 1,47 14 0,82 39 76,5
Zulte
Waregem
1 19 19 1,00 28 1,47 15 26,3
Zulte
Waregem
2 11 13 1,18 10 0,91 15 45,5
Resultaten
51
9. BESTE AANVALLENDE SPELER
Hieronder werd voor zes verschillende categorieën een top 5 samengesteld over alle spelers
die actief waren binnen de Jupiler Pro League seizoen 2011-2012.
Alle resultaten per ploeg bevinden zich in de bijlage. Afhankelijk van de categorie hebben we
bekeken hoe vaak een speler betrokken was, hoeveel keypassen door hem gegeven werden en
hoeveel doelpunten gemaakt werden door een speler. Voor de eerste twee categorieën hebben
we het aantal keer een speler betrokken was eenmaal op het aantal speelminuten van de speler
en eenmaal op het aantal doelpunten gemaakt door de ploeg berekend. Bij de derde en vierde
categorie gold niet enkel het aantal keer betrokken, maar daarbij werden het aantal keypassen
opgeteld. Dit ook ten opzichte van het aantal speelminuten en het aantal doelpunten. Ten
slotte telden we bij de twee laatste categorieën, bij het aantal keer betrokken en aantal
keypassen, ook nog het aantal doelpunten van een speler op. Dit opnieuw ten opzichte van het
aantal speelminuten en het aantal doelpunten. De top 3 per ploeg is ter beschikking in
bijlage 10.
Tabel 20: Aantal keer betrokken ten opzichte van het aantal speelminuten
1. Aantal keer betrokken ten opzichte van het aantal speelminuten
Plaats Speler Club Betrokken Speelminuten Score
1 Dirar Nabil Club Brugge 13 1695 18,71
2 El Ghanassy Yassine KAA Gent 20 1502 13,35
3 De Bruyne Kevin Racing Genk 24 1811 13,25
4 Akpala Joseph Club Brugge 19 1437 13,22
5 Camus Fabien Racing Genk 17 1298 13,10
Tabel 21: Aantal keer betrokken ten opzichte van het totaan aantal doelpunten
2. Aantal keer betrokken ten opzichte van het totaal aantal doelpunten
Plaats Speler Club Betrokken Doelpunten ploeg Score
1 Reza Sint-Truiden 19 32 71,86
2 Perbet Jeremy Bergen 31 50 62
3 Losada Hernan Beerschot 25 45 55,56
4 Dufer / Gorius Sint-Truiden / KV Mechelen 14 / 20 32 / 40 50
5 Remacle OH Leuven 18 32 47,37
Resultaten
52
Tabel 22: Aantal keer betrokken + aantal keypassen ten opzichte van het aantal speelminuten
3. Aantal keer betrokken + aantal keypassen ten opzichte van het aantal speelminuten
Plaats Speler Club Betrokken Keypassen Speelminuten Score
1 Dirar Nabil Club Brugge 13 7 1695 28,77
2 El Ghanassy Yassine Kaa Gent 20 5 1502 18,77
3 De Bruyne Kevin Racing Genk 24 10 1811 18,46
4 Akpala Joseph Club Brugge 19 5 1437 17,12
5 Camus Fabien Racing Genk 17 5 1298 16,95
Tabel 23: Aantal keer betrokken + aantal keypassen ten opzichte van het totaal aantal doelpunten
4. Aantal keer betrokken + aantal keypassen ten opzichte van het aantal doelpunten
Plaats Speler Club Betrokken Keypassen Doelpunten ploeg Score
1 Reza Sint-Truiden 19 4 32 84,38
2 Losada Hernan Beerschot 25 7 45 71,11
3 De Bruyne Kevin Racing Genk 24 10 60 70
4 Perbet Jeremy Bergen 31 2 50 66
5 Maric / Gorius Lierse / KV
Mechelen
11 / 20 4 / 5 24 / 40 62,5
Resultaten
53
Tabel 24: Aantal keer betrokken + aantal keypassen + aantal doelpunten ten opzichte van het aantal speelminuten
Tabel 25: Aantal keer betrokken + aantal keypassen + aantal doelpunten ten opzichte van het totaal aantal doelpunten
6. Aantal keer betrokken + aantal keypassen + aantal doelpunten ten opzichte van het aantal totaal
aantal doelpunten
Plaats Speler Club Betrokken Keypassen Doelpunten Doelpunten
Ploeg
Score
1 Reza Sint-Truiden 19 4 11 32 118,75
2 Perbet Jeremy Bergen 31 2 22 50 110
3 Gorius Julien KV Mechelen 20 5 15 40 100
4 Losada Hernan Beerschot 25 7 10 45 93,33
5 Maric Milos Lierse 11 4 5 24 83,33
5. Aantal keer betrokken + aantal keypassen + aantal doelpunten ten opzichte van het aantal
speelminuten
Plaats Speler Club Betrokken Keypassen Doelpunten Speelminuten Score
1 Dirar Nabil Club Brugge 13 7 4 1695 34,53
2 Akpala Joseph Club Brugge 19 5 13 1437 25,75
3 Barda Eljaniv Racing Genk 15 7 9 1313 23,51
4 De Bruyne Kevin Racing Genk 24 10 8 1811 23,19
5 Benteke Christian Racing Genk 16 3 10 1309 22,15
Discussie
54
DISCUSSIE
Aan de hand van notational analysis hebben wij verscheidene prestatiebepalende parameters
in voetbal geanalyseerd in de reguliere competitie van de Belgische eerste klasse in het
seizoen 2011 - 2012. Deze parameters omvatten algemene informatie over de wedstrijd,
informatie over hoe het doelpunt tot stand gekomen is, hoe en wanneer de actie begon,
informatie over de betrokken spelers en de bespeelde zones op het veld.
1. PASSING
Na analyses van de Engelse Premier league in de seizoenen 1991 – 1992 en 1997 – 1998
werd duidelijk dat het grootste aantal doelpunten in een wedstrijd vallen na drie passen of
minder (Williams et al. 1999). Ook in de Jupiler Pro Leaugue is dit het geval met een
gemiddelde van 2,7 passen per doelpunt. Op vlak van gemiddeld aantal passen per doelpunt
zijn er zo goed als geen verschillen op te merken tussen de verschillende play-offs.
In onze resultaten wordt ook duidelijk dat in de Jupiler Pro League het grootst aantal
doelpunten gemaakt werden na het geven van één pas, namelijk in maar liefst 24,1 % van de
gevallen. Daarna volgen de doelpunten, gescoord na twee passen, met 20,6%. Deze resultaten
liggen in de lijn met de bevindingen van Williams et al. (1999) uit het seizoen 1997 – 1998.
Carling et al. (2005) opperden dat in het moderne voetbal steeds efficiënter gebruik wordt
gemaakt van stilstaande fases. Zo denken wij aan fases zoals onrechtstreekse vrije trappen en
hoekschoppen die beter benut worden en waar dus minimum één pas aan voorafgaat. Ook in
omschakeling dient het aantal passen beperkt te worden teneinde zo snel mogelijk de ruimte
te kunnen benutten die de tegenstander weggeeft ten gevolge van zijn eigen balbezit. Immers
wanneer een ploeg in balbezit is, wordt het speelveld optimaal benut door de afstanden
onderling te vergroten. Het is dus niet onlogisch dat de frequentie van het aantal keer dat men
na drie passen of minder scoort zo hoog ligt, gezien het aantal doelpunten die voorkomen
vanuit omschakeling of stilstaande fasen in de Belgische competitie.
Onze resultaten ondersteunen de stelling dat doelgevaar gerelateerd is aan de duur van het
balbezit, zoals die gesuggereerd wordt in de literatuur (figuur 4) (Hook & Hughes, 2001;
Hughes & Franks, 2005) omdat we waarnemen dat, wanneer we de frequenties laten lopen
van alle gescoorde doelpunten, er een dalende trend te zien is van het aantal passen die er aan
voorafgingen. Hoe langer het duurt voor de ploeg in balbezit om tot scoren te komen, dus hoe
langer ze in balbezit zijn, hoe meer tijd de tegenstander heeft om in organisatie te komen, hoe
Discussie
55
moeilijker het wordt om een gaatje te vinden in deze organisatie voor de ploeg in balbezit. Er
bestaat evidentie dat succesvolle teams beter in staat zijn om na lange passequenties nog tot
scoren te komen (Hook & Hughes, 2001; Hughes & Franks, 2005). Het valt alleszins op te
merken dat ploegen uit play-off 1, die de succesvolle teams vertegenwoordigen, betrekkelijk
meer scoren na 10 passen of meer dan andere ploegen, wellicht door de hogere kwaliteit van
de spelers aanwezig in de kern (figuur 7). Opmerkelijk is wel dat ploegen uit play-off 3
verhoudingsgewijs meer scoren na vijf, zes of zeven passen ten opzichte van ploegen uit play-
off 1 en 2, wat toch ook als lang kan worden beschouwd in termen van balbezit. Deze
resultaten dienen echter genuanceerd te worden aangezien het gaat om een beperkte populatie,
namelijk twee ploegen.
Wanneer vervolgens gekeken werd naar de soorten passing werd duidelijk dat ook hierbij het
verschil tussen play-off 1, 2 en 3 relatief klein was; de verhoudingen zijn telkens vrij mooi
verdeeld rond de 30%. Voor de Jupiler Pro League geldt dat in gemiddeld 31,9% van de
gevallen korte passen gegeven worden, dus passen korter dan tien meter. Daarnaast wordt
32,4% van alle passen gezien als een halflange pas (10 – 20 m) en 25,7% lange pas, met
andere woorden een pas langer dan 20 meter. Tenslotte werd op vlak van keypassen een klein
verschil gemeten tussen de drie play-offs. Er zal een dalende lijn merkbaar zijn van play-off 1
naar play-off 3 toe. Bij ploegen uit play-off 1 zullen 27,8% van de passen keypassen zijn voor
ploegen uit play-off 2 bedraagt deze waarde 24,1% en voor play-off 3 21,2%. Kortom,
ploegen uit play-off 1 scoren vaker op aangeven van een ploegmaat dan ploegen uit de andere
play-offs.
2. SPELSITUATIE
Uit analyses van Tenga et al. (2009) bleek dat wanneer de verdediging uit positie is en er snel
kan omgeschakeld worden er maar liefst 2,9 keer meer kans was om een doelpoging te
ondernemen. In ons onderzoek werd duidelijk dat er in 41% van de gevallen gescoord werd
na omschakeling, dit betekent binnen de tien seconden na balrecuperatie. Balrecuperatie,
gevolgd door een snelle omschakeling, is de meest succesvolle bron voor doelpunten in de
Belgische competitie, gevolgd door 31% na stilstaande fasen en 28% na opbouw.
Overeenkomstig met de literatuur (Jinshan et al., 1993; Grant et al., 1999) hebben wij
gevonden dat ongeveer 30% van de doelpunten zijn oorsprong vindt in standaardsituaties.
Met andere woorden, ongeveer 70% van de doelpunten in de Jupiler Pro League valt na
omschakeling en na stilstaande fasen. Dus lijkt het ons zinvol om enerzijds tijdens
Discussie
56
oefenvormen op training het accent te leggen op het snel omschakelen en de functies van elk
individu tijdens de omschakeling (wie doet wat wanneer?), anderzijds werd het belang van
stilstaande fasen aangetoond, waardoor het noodzakelijk lijkt om hier voldoende aandacht aan
te besteden tijdens trainingen. De meeste aandacht moet gericht worden naar vrije trappen,
aangezien in de Jupiler Pro League de stilstaande fasen overheerst worden door de
rechtstreekse en onrechtstreekse vrije trappen, met een score van 42,4 % van alle stilstaande
fasen, gevolgd door de hoekschoppen (34,4 %) en tenslotte de penalty’s (23,2 %). Deze
verhoudingen zijn vergelijkbaar met de bevindingen van op het WK van 2002, zoals ze
geciteerd worden in Carling et al. (2005).
Zoals eerder vermeld wordt er gemiddeld 41% van de doelpunten uit omschakeling gescoord.
Ploegen uit play-off 1 scoren 37,8% uit omschakeling, terwijl dit voor minder succesvolle
teams boven de 40% ligt (play-off 2: 42,5% en play-off 3: 44,8%). Omgekeerd zien we dat
succesvolle teams (play-off 1) verhoudingsgewijs meer scoren via opbouw in vergelijking
met minder succesvolle teams uit de andere play-offs. Op vlak van stilstaande fasen is er
vrijwel geen onderscheid. Dit sluit aan bij de bevinding dat succesvolle teams beter kunnen
omgaan met een tegenstander die in organisatie speelt (opbouw), waardoor men niet alleen
moet teren op een snelle omschakeling.
Van alle hoekschoppen waren 46,2% kort en 53,8% lang; van alle vrije trappen waren er
55,7% onrechtstreeks en 44,3% rechtstreeks. Voor toekomstig onderzoek raden wij aan dat er
ook gekeken wordt naar meer details bij deze stilstaande fasen, zoals Olsen en Larsen (1997)
die keken naar het succes van inswingers en outswingers en of deze aan de eerste of tweede
paal getrapt werden.
3. ZONES
We zien in figuur 9 dat de start van de actie voornamelijk in zones 8, 14 en 172 plaatsvindt.
Dit geeft echter een vertekend beeld gezien de talrijke stilstaande fasen rond en in het
strafschopgebied. Daarom werden deze er uit gefilterd. In figuur 10 zien we dat de meeste
balrecuperatie voorafgaand aan een doelpunt plaatsvindt in het middenveld (40,2%). Dit komt
niet overeen met de literatuur die zegt dat hoe dichter de plaats van balrecuperatie bij het doel
van de tegenstander is, hoe groter de incidentie is van gescoorde doelpunten (Williams et al.,
1999). Van alle ballen, gerecupereerd op het middenveld, voorafgaand aan een doelpunt,
wordt slechts 19,4% in omschakeling gescoord, terwijl dat balrecuperatie op het aanvallende
derde van het veld, gevolgd door een snelle omschakeling 69,2% van de doelpunten inleidt.
Discussie
57
Het is logisch dat balrecuperatie op het aanvallende derde van het veld, gevolgd door een
snelle omschakeling, zo succesvol is, omdat de afstand tot het doel vanuit die zone beperkt is.
Wanneer de bal gerecupereerd wordt op het aanvallende derde van het veld en er niet snel
omgeschakeld wordt, daalt de kans op succes, volgens ons, omdat de tegenstander dan tijd
heeft om de ruimte daar heel klein te maken. Er zijn dan weinig tot geen perspectieven meer
op een doelpoging, in tegenstelling tot wanneer de bal gerecupereerd wordt op het
middenveld waarna er in principe nog steeds ruimte ligt in de rug van de tegenstander. Met
andere woorden: de juiste keuze is dus situatieafhankelijk. Bovendien zijn er nog andere
factoren die gaan bepalen waar de pressing gezet wordt, zoals het niveau van de tegenstander,
het moment in de wedstrijd, scoreverloop, …
In het onderzoek van Williams et al. (1999) werd een evolutie waargenomen waarbij de
laatste pas in de vroege jaren ’90 hoofdzakelijk van op de flanken kwam en mettertijd een
meer uitgebalanceerd gebruik van de zones rond het strafschopgebied een feit werd. Ons
onderzoek neigt naar het laatste: zowel van op de flanken als vanuit het centrum wordt er
gevaar gecreëerd.
Tenslotte werden ook de zones bepaald van waaruit het vaakst gescoord werd in de Jupiler
Pro League. Het is geen verrassing dat in de zone vlak voor het doel de meeste doelpunten
vallen, namelijk 73,3%, een waarde die te vergelijken valt met de Engelse Premier League.
Het onderzoek van Williams et al. (1999) rapporteerde een efficiënter gebruik van het schot
uit de tweede lijn doorheen de jaren ’90 (van 3,90% naar 8,57%). Voor de Belgische eerste
klasse bedraagt dit 13,2%. Deze waarden voor de Belgische competitie moeten echter
genuanceerd worden, want hier zijn ook standaardsituaties, zoals een vrije trap van buiten het
strafschopgebied, is bijgeteld, terwijl dit in het onderzoek van Williams et al. (1999) niet zo
was.
4. SCOREVERLOOP
Uit de beschikbare literatuur hebben we geen evidentie gevonden dat wanneer een ploeg als
eerste scoort deze de wedstrijd ook daadwerkelijk winnend zal afsluiten. Voor dit onderzoek
hebben we deze test uitgevoerd en werd er wel degelijk een bepaalde invloed gevonden van
het eerst scoren van een doelpunt. Wanneer een ploeg als eerste scoort in een wedstrijd zal het
significant meer kans hebben om deze wedstrijd als winnend team af te sluiten. In de Jupiler
Pro League zullen ploegen gemiddeld 13,16 keer meer kans hebben om een wedstrijd te
winnen indien zij als eerste scoren. Eerst scoren is met andere woorden een goede voorspeller
Discussie
58
voor het winnen van een wedstrijd. We zien dat ploegen uit play-off 1 een hoger percentage
van hun wedstrijden winnen wanneer zij het eerst scoren (81,2%), dit ligt veel lager voor
minder succesvolle teams met name 54,8% en 35% voor respectievelijk play-off 2 en 3. Deze
resultaten zijn niet verwonderlijk, want ploegen uit play-off 1 hebben meer kwaliteit om een
opgebouwde voorsprong vast te houden.
Daarnaast werd ook bekeken wat de invloed was van “het houden van de nul” en “het
maximaal binnenkrijgen van één doelpunt” op het scoreverloop en de einduitslag van een
wedstrijd. Indien een ploeg de nul kon houden, was er 4,58 keer meer kans om de wedstrijd te
winnen. Het is met andere woorden belangrijk voor de Belgische ploegen om geen doelpunt
te slikken, om zo een grotere kans te hebben om de overwinning naar zich toe te trekken. Dit
is een logisch resultaat, aangezien de kans op een overwinning sowieso hoger zal zijn
wanneer men de nul kan houden. Ook hier speelt teamkwaliteit een rol: meer succesvolle
teams winnen een groter percentage van de wedstrijden indien ze de nul houden.
Ten slotte werd geanalyseerd of het slikken van maximaal één doelpunt een invloed zou
hebben op het al dan niet winnen van een wedstrijd. Ploegen die in een wedstrijd maximum
één doelpunt binnenkrijgen zullen 6,69 keer meer kans hebben om een wedstrijd te winnen.
Het is opvallend dat deze kans hoger is dan wanneer men geen enkel doelpunt binnen krijgt.
Dit kan te wijten zijn aan het feit dat wanneer een ploeg op achterstand komt, ze extra
gemotiveerd worden om de wedstrijd toch winnend af te sluiten en een tandje zullen
bijsteken. Anderzijds is het ook mogelijk dat wanneer de tegenstander tijdens een wedstrijd
op voorsprong komt, de ban wat gebroken is en dat ze minder gefocust of op een laksere
manier zullen spelen waardoor de kans om een doelpunt tegen te krijgen, stijgt.
5. THUIS/UIT EN HEEN/TERUG
Verscheidene onderzoeken ondersteunen het fenomeen van het thuisvoordeel (Pollard, 2006;
Poulter, 2009; Lago-Peñas & Lago-Ballesteros, 2011), maar wat de oorzaak juist is, blijft een
punt ter discussie. Hoe het tot uiting komt, is wel al gerapporteerd, namelijk onder andere op
vlak van het scoren van doelpunten, het creëren van doelkansen en het balbezit. We hebben
daarom onze analyses toegespitst op dit soort variabelen. Uit deze resultaten is gebleken dat
een ploeg wel degelijk een groter voordeel zal hebben aangezien er meer punten, doelpunten
voor en doelpogingen gecreëerd worden, indien deze thuis spelen. Wanneer cijfers van de
Jupiler Pro League verder uitgelicht worden zien we dat ploegen 64,5% van hun punten thuis
halen, 60,9% van de doelpunten worden gescoord op eigen veld en 55,8% van de
Discussie
59
doelpogingen voor worden thuis afgedwongen. Opvallend is ook dat thuisploegen dat tikkeltje
efficiënter omgaan met de kansen dan op verplaatsing.
Indien we de omgekeerde analyse maken, namelijk van de doelpunten tegen, doelpogingen
tegen en dergelijke, dan zien we dat ook op verdedigend vlak er een zeker thuisvoordeel is.
Slechts 39,1% van de tegendoelpunten werden thuis geslikt, het merendeel van de doelkansen
tegen (55,8%) vonden plaats in uitwedstrijden. De thuisploeg zorgde er ook voor dat de
tegenstander in thuiswedstrijden minder efficiënt omging met de opgelegde kansen.
Uit een voorgaande studie (Lago-Peñas & Lago-Ballesteros, 2011) blijkt bovendien dat
succesvolle ploegen die aan de top spelen van een competitie een ander voordeel hebben dan
minder succesvolle ploegen. Wij merken dat alvast niet op in de Belgische Jupiler Pro
League, de verschillen tussen ploegen uit play-off 1 en play-off 3 zijn te klein om te kunnen
spreken van een ander voordeel voor bepaalde ploegen.
We hebben dezelfde parameters ook vergeleken voor de heen- en terugronde van de
competitie. Opvallend is dat er zowel op vlak van punten voor, doelpunten voor,
doelpogingen voor, doelpunten tegen en doelpogingen tegen geen significante resultaten waar
te nemen zijn. Er is geen verschil tussen de heen- en terugronde in de Jupiler Pro League. Dit
strookt niet met onze verwachtingen. Wij hadden gedacht dat er een verschil zou bestaan
tussen de heen- en terugronde voor de minder succesvolle ploegen, terwijl wij menen dat
succesvolle ploegen constanter moeten presteren teneinde hun plaats in het klassement te
kunnen handhaven. Aangezien elke ploeg sowieso periodes heeft waarin men minder
presteert, raden wij aan dat men in de toekomst met kleinere periodes werkt, zodat fluctuaties
in prestatie beter tot uiting komen. We denken dan aan periodes van zes wedstrijden.
6. TEMPORELE ANALYSE
Figuur 16 toont aan dat er een geleidelijke stijging is van het aantal doelpunten naarmate de
wedstrijd vordert met een piek bij het laatste kwartier, wat identiek is aan de analyse van
Jinshan et al. (1993) en tegelijk Williams et al. (1999) tegenspreekt, die nog een piek zagen
net voor en na de rust. Bij een diepere analyse van onze resultaten, zien we dat acht van de
zestien ploegen uit de Belgische competitie het vaakst scoren in het laatste kwartier van de
wedstrijd. Voor ploegen uit play-off 1 geldt dat 66,7% van de ploegen het meest zullen scoren
in het laatste kwartier. In play-off 2 werd een waarde gevonden van 50% van de ploegen die
in het laatste kwartier het vaakst zullen scoren. Ploegen uit play-off 3 gaan hier niet in mee,
zij behalen een hogere score op een ander tijdstip in de wedstrijd. Een mogelijke verklaring is
Discussie
60
het conditionele aspect: naar het einde van de wedstrijd toe geraken de basisspelers meer en
meer uitgeput en dringen vervangingen zich op. Succesvolle teams hebben enerzijds sowieso
wellicht meer fysische kwaliteiten in huis en slagen er in hun basisspelers te vervangen
zonder veel kwaliteitsverlies, terwijl vervangingen bij minder succesvolle teams vaak tot
kwaliteitsverlies leiden. Een andere verklaring kan zijn dat meer succesvolle teams reeds voor
staan naar het einde van de wedstrijd toe, zodat de tegenstander meer risico’s moet nemen om
nog iets uit de brand te slepen, met alle gevolgen van dien.
7. TRAINERSWISSEL
Trainerswissels worden steeds vaker gebruikt in het voetbal om een ploeg in nood op korte
termijn om te zetten in een ploeg met vertrouwen. Deze trainerswissels hebben wisselend
succes, als er al van succes kan gesproken worden (De Paola & Scoppa, 2012 ; Balduck et al.,
2010; Lago-Peñas, 2011). Uit onze resultaten blijkt dat voor Club Brugge en Zulte Waregem
in het seizoen 2011 – 2012 de trainerswissel wel degelijk een positief effect gehad heeft.
Beide clubs haalden een opvallend groter percentage punten onder de nieuwe coach dan onder
de coach die aanvankelijk aan het roer stond. Opvallend is vooral de daling van de
tegendoelpunten tot onder de één per wedstrijd, terwijl dit voor de trainerswissel nog relatief
ver boven de één lag. Onze indruk is dan ook dat de betere resultaten te danken zijn aan een
betere defensieve organisatie ten opzichte van voorheen. Het betreft hier wel slechts twee
clubs in één seizoen, verder onderzoek is hier dus zeker aangewezen omdat het om zo een
kleine populatie gaat. In dit onderzoek draaiden de trainerswissels positief uit, maar een
algemeen standpunt kan op basis hiervan niet ingenomen worden.
Conclusie
61
CONCLUSIE
Tijdens het seizoen 2011-2012 van de Jupiler Pro League werden het meest aantal doelpunten
gescoord na balrecuperatie en een snelle omschakeling, gevolgd door de stilstaande fasen en
dan pas via opbouw. Ongeveer 70% van alle doelpunten vindt zijn oorsprong in ofwel snelle
omschakeling of stilstaande fasen. Het is dan ook niet verwonderlijk dat het merendeel van de
doelpunten gescoord worden na drie passen of minder. Succesvolle teams gaan beter om met
een opbouw van tien passen of meer en zijn dan ook minder afhankelijk van omschakeling
dan minder succesvolle teams.
We zien dat balrecuperatie zich vooral in het centrum situeert, maar keypassen worden zowel
van uit het centrum als van op de flanken gegeven. De meeste doelpunten worden vooraf
gegaan door balrecuperatie op het middenveld, balrecuperatie op het meest aanvallende derde
van het veld is meest succesvol indien men snel tot een doelpoging komt.
Zowel “eerst scoren”, “de nul houden” als “maximum één doelpunt tegen krijgen” verhogen
de kans van teams om een wedstrijd winnend af te sluiten. Er is een verschil tussen ploegen
van een verschillend niveau. Ploegen uit play-off 1 hebben telkens een hoger winstpercentage
wanneer aan één van deze drie parameters is voldaan ten opzichte van play-off 2 of 3.
Daarnaast is het al dan niet thuis spelen ook een belangrijke voorspeller voor het al dan niet in
de wacht slepen van de overwinning. Hier zijn echter geen verschillen op te merken tussen de
verschillende niveaus. Ook tussen de heen- en terugronde werden geen verschillen
opgemerkt. Naarmate een wedstrijd vordert stijgt de mate waarin doelpunten voorkomen
geleidelijk aan met een piek in het laatste kwartier van de wedstrijd.
De trainerswissels in dit onderzoek draaiden positief uit, maar er kan hier geen algemene
conclusie uit getrokken worden, door het lage aantal ploegen in de steekproef.
Dergelijke resultaten zijn reeds gerapporteerd in andere nationale competities en grote
toernooien. Deze studie is de eerste die, bij ons weten, handelt over de Belgische competitie.
Onze bevindingen kunnen enerzijds gebruikt worden om andere resultaten, hetzij van de
Belgische, hetzij van buitenlandse competities, met elkaar te vergelijken. Anderzijds vormt
het een bron van informatie die gebruikt kan worden door de coaches en de sportieve staf van
de Belgische profclubs (cf. discussie).
Bibliografie
62
BIBLIOGRAFIE
BOEKEN
Carling C, Williams A & Reilly T. (2005). Handbook of soccer match analysis: a systematic
approach to improving performance. Uitgeverij : Routledge.
Hughes M & Franks I. (2004). Notational analysis of sport: systems for better coaching and
performance in sport (2nd
edition). Uitgeverij : Routledge.
Van Winckel J. (2006). Voetbalconditie: een praktische en wetenschappelijke benadering.
Uitgeverij : ACCO.
ARTIKELS
Ali A & Farrally M. (1990). An analysis of patterns of play in soccer. Science of Football 3:
37-44
Balduck A, Buelens M & Philippaerts R. (2010). Short-term effects of midseason coach
turnover on team performance in soccer. Research Quarterly for Exercise and Sport 81 (3):
379-383
Barris S & Button C. (2008). A review of vision-based motion analysis in sport. Sports
Medicine 38 (12): 1025-1043
Barros R, Misuta M, Menezes R, Figueroa P, Moura F, Cunha S, Anido R & Leite N. (2007).
Analysis of the distances covered by first division Brazilian soccer players obtained with an
automatic tracking method. Journal of Sport Science and Medicine 6: 233-242
Bekraoui N, Cazorla G & Léger L. (2010). Les systèmes d’enregistrement et d’analyse
quantitatifs dans le football. Science and Sports 25: 177-187
Bloomfield J, Polman R & O’Donoghue P. (2005). Effects of score-line on team strategies in
FA Premier League soccer. Journal of Sports Science 23: 192-193
Bibliografie
63
Carling C. (2011). Influence of opposition team formation on physical and skill-related
performance in a professional soccer team. European Journal of Sport Science 11 (3): 155-
164
Dellal A, Chamari K, Wong D, Ahmaidi S, Keller D, Barros R, Bisciotti GN & Carling C.
(2011). Comparison of physical and technical performance in European soccer match-play :
FA Premier League and La Liga. European Journal of Sport Science 11 (1): 51-59
De Paolo M & Scoppa V. (2012). The effects of managerial turnover : evidence of coach
dismissals in Italian soccer teams. Journal of Sport Economics 13 (2): 152-168
Di Salvo V, Baron R, Tschan H, Calderon Montero F, Bachl N & Pigozzi F. (2007).
Performance characteristics according to playing position in elite soccer. International
Journal of Sports Medicine 28: 222-227
Doğramaci S, Watsford M & Murphy A. (2011) The reliability and validity of subjective
notational analysis in comparison to global positioning systems tracking to assess athlete
movement patterns. Journal of Strength and Conditioning Research 25 (3): 852-859
Duthie G, Pyne D & Hooper S. (2003). The reliability of video based time motion analysis.
Journal of Human Movement Studies 44: 259-272
Gillet E, Leroy D, Thouvarecq R & Stein JF. (2009). A notational analysis of elite tennis
serve and serve-return strategies on slow surface. Journal of Strength and Conditioning
Research 23 (2): 532-539
Grant A, Williams A & Reilly T. (1999). Analysis of goals scored in the 1998 World Cup.
Journal of Sport Sciences 17: 826-827
Harley J, Barnes C, Portas M, Lovell R, Barrett S, Paul D & Weston M. (2010). Motion
analysis of match-play in elite U12 to U16 age-group soccer players. Journal of Sport
Sciences 28 (13): 1391-1397
Hook C & Hughes M. Patterns of play leading to shots in Euro 2000. In “Pass.com” door
Center of Performance Analysis (CPA): 295-302.
Bibliografie
64
Hughes M & Franks I. (2005). Analysis of passing sequences, shots and goals in soccer.
Journal of Sport Sciences 23 (5): 509-514
Jinshan X, Xiaoke C, Yamanaka K & Matsumoto M. (1993). Analysis of goals in the 14th
World Cup. In “Science and Football II”, door Reilly T, Clarys J & Stibbe A: 203-205
Johnston R. (2008). On referee bias, crowd size and home advantage in the English soccer
Premiership. Journal of Sports Sciences 26 (6): 563-568
Koch C & Tilp M. (2009). Beach volleyball techniques and tactics : a comparison of male
and female playing characteristics. Kinesiology 41 (1): 52-59
Lago-Peñas C & Dellal A. (2010). Ball possession strategies in elite soccer according to the
evolution of the match-score : the influence of situational variables. Journal of Human
Kinetics 25: 93-100
Lago-Peñas C. (2011). Coach mid-season replacement and team performance in professional
soccer. Journal of Human Kinetics 28: 115-122
Lago-Peñas C & Lago-Ballesteros J. (2011). Game location and team quality effects on
performance profiles in professional soccer. Journal of Sports Science and Medicine 10: 465-
471
Lupo C, Tessitore A, Minganti C, King B, Cortis C & Capricana L. (2011). Notational
analysis of American women’s collegiate water polo matches. Journal of Strength and
Conditioning Research 25 (3): 753-757
O’Donoghue P & Ingram B. (2001). A notational analysis of elite tennis strategy. Journal of
Sport Sciences 19: 107-115
Olsen E & Larsen O. (1997). Use of match analysis by coaches. In “Science and Football III”,
door Reilly T, Bangsbo J & Hughes M: 209-220
Pollard R & Reep C. (1997). Measuring the effectiveness of playing strategies at soccer. The
Statistician 46 (4): 541-550
Bibliografie
65
Pollard R. (2006). Worldwide regional variations in home advantage in association football.
Journal of Sports Sciences 24 (3): 231-240
Poulter D. (2009). Home advantage and player nationality in international club football.
Journal of Sports Sciences 27 (8): 797-805
Rahnama N, Lees A & Reilly T. (2002). A novel computerized notation and analysis for
assessment of injury and injury risk in football. Physical Therapy in Sport 3: 183-190
Reilly T. (1994). Physiological aspects of soccer. Biology of Sport 11: 3-20
Sanderson F & Way K. (1977). The development of an objective method of game analysis in
squash rackets. British Journal of Sports Medicine 11: 188
Sanderson F. (1983). A notation system for analyzing squash. Physical Education Review 6:
19-23
Smith D, Norris R & Hogg J. (2002). Performance evaluation of swimmers : scientific tools.
Sports Medicine 32 (9): 539-554
Taylor J, James N & Mellalieu S. (2005). Notational analysis of corner kicks in English
Premier League Soccer. In “Science and Football V”, door Reilly T, Cabri J & Araújo D:
225-230
Tenga A, Holme I, Ronglan L & Bahr R. (2010). Effect of playing tactics on achieving score-
box possessions in a random series of team possessions from Norwegian professional soccer
matches. Journal of Sport Sciences 28 (3): 245-255
Thomas V & Reilly T. (1976). Application of motion analysis to assess performance in
competitive football. Ergonomics 19: 530
Williams M, Lee D & Reilly T. (1999). A quantitative analysis of matches played in the 1991-
92 and 1997-98 seasons.
Bibliografie
66
Wyon M, Twitchett E, Angioi M, Clarke F, Metsios G & Koutedakis Y. (2011). Time motion
and video analysis of classical ballet and contemporary dance performance. International
Journal of Sports Medicine 32: 851-855
Bijlagen
67
BIJLAGEN
Bijlage 1: Spelerslijst Club Brugge
1. COOSEMANS Colin
2. HOGLI Tom
3. ALMEBACK Michael
4. HOEFKENS Carl
5. STENMAN Frederik
6. ZIMLING Niki
7. BACCA Carlos
8. REFAELOV Lior
9. VLEMINCKX Björn
10. ODJIDJA Vadis
11. BLONDEL Jonathan
12. KUJOVIC Vladan
13. VAZQUEZ Victor
14. DHOEST Sven
15. AKPALA Joseph
16. LESTIENNE Maxime
17. CAMOZZATO Marcos
18. DONK Ryan
19. MEUNIER Thomas
20. VAN ACKER Thibaut
21. PERDICHIZZI Pietro
22. FIGUERAS Jordi
23. JORGACEVIC Bojan
24. VAN GYSEGHEM Daan
25. BAKENGA Mushaga
26. DESCHILDER Fries
27. DE JONGHE Jimmy
28. VANSTEENKISTE Jannes
29. GANO Zinho
30. VAN BELLE Nick
31. DIRAR Nabil
Bijlagen
68
Bijlage 2:Excelfile
MATCH DATUM SPEELDAG SCORE PLAATS CLUB TEGENSTANDER W/V/G T/U ACTIE DOELPOGIN NUMMER RANKING LINKS RECHTS HOOFD
1 31/07/2011 1 5-0 1 15 3 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 2 1 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 1 4 1 4 1 4 1 4 1 1 5 1 5 1 5 1 5 1 5 1 5 1 2 07/08/2011 2 3-3 1 13 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1
Bijlagen
69
G GOAL MINUUT SPELER ZONES DRIJVEN INTERCEPTI INWORP OWN ZONE NUMMER POSITIE STATUUT ZR ZB ZD
51 3 2 1 5 5 51 18 2 1 5 8 14 1
1 5 1 51 9 7 1 14 172 30 1 60 13 4 1 11 14 1 60 9 7 1 14 173 60 8 6 1 173 172 5 1 60 13 4 1 172 30 67 10 4 1 5 8 1 67 13 4 1 8 8 10 1 67 10 4 1 10 11 67 13 4 1 11 14 175 1 67 31 6 1 175 171 171 1 5 1 67 10 4 1 171 30 81 1 1 1 22 9 81 19 5 1 9 12 81 4 3 0 12 12 5 1 81 19 5 1 12 14 30 1 86 1 1 1 24 6 86 18 2 1 6 12 86 19 5 0 12 14 14 1 86 18 2 1 14 14 86 9 7 1 14 14 3 1 86 18 2 1 14 172 30 1 10 4 3 1 6 9 1 10 8 6 1 9 6 10 4 3 1 6 23 10 1 1 1 23 5 10 3 2 1 5 8 10 6 4 1 8 7 10 28 3 1 7 7 10 13 4 1 7 10
Bijlagen
70
PENALTY VRIJE TRAP HOEKSCHOP UITTRAP UITWORP OMSCHAKELING PASSING KORT PASSING HALFLANG
RR OR KORT LANG
1 1
1
1
1 1
1
1
1
1
1
1
1
1 1
1
1
1
1
1
1
1
Bijlagen
71
PASSING LANG KEYPASSEN DUEL :KOPBAL 2DE BAL DUEL 1-1:DRIBBEL SPRINTDUEL
+ - + - + -
1 1 1
1
1 1
1
1
1
1
1
1
1
1
Bijlagen
72
Bijlage 3:Codeboek
CODEBOEK RUW (PER PLOEG)
Elke ploeg krijgt een vast nummer toegewezen die in de verdere analyse van de data gebruikt
wordt.
KOLOM ONDERWERP OMSCHRIJVING
B Match Het rangnummer van de match
C Datum De dag waarop de match gespeeld wordt:dd/mm/jj
D Speeldag Het nummer van de speeldag
E Plaats “ploeg” De positie die de ploeg op dat moment in de
competitierangschikking heeft
F-G Tegenstander F:Nummer: Het nummer van de tegenstander
G:Ranking:De positie die de tegenstander op dat
moment heeft in de competitierangschikking
H W/V/G Hier wordt de uiteindelijke uitslag aangegeven (W
=3= winst, V = 0= verlies, G =1= gelijk)
I T/U Hier wordt aangegeven of er thuis (T=1) of uit
(U=0) werd gespeeld
J Actie Het nummer van de actie
K-O Doelpoging Hier wordt aangegeven of de doelpoging in
kwestie met de linker- of rechtervoet of met het
hoofd gemaakt werd. Indien er sprake is van een
owngoal wordt dit tevens aangegeven.
De zone staat voor de zone waar de bal in het doel
belandt. (zie bijlage)
P Goal Hier wordt aangegeven of de doelpoging een
doelpunt opleverde of niet. (1 = JA) (0= Nee)
Q Minuut Hier wordt aangegeven in welke minuut het
doelpunt viel
R-T Speler R:Nummer:Het rugnummer van de speler die de
actie uitvoert
S:Positie:De positie die de speler heeft bij het
begin van de wedstrijd (K:1, CV:2, FV:3, CM:4,
FM:5, FA:6, S:7)
T:Statuut:Is de speler een Basisspeler (1) of
invaller (0)?
U-W Zones U:ZR :Zone Received:de zone waar de speler de
bal ontvangt
V:ZB :Zone Between:De zone waar de speler
opnieuw inspeelt
W:ZD :Zone Delivered:de zone waar de bal
terecht komt na het inspelen van de speler in
kwestie
X Drijven Er wordt geturfd of er binnen de zone gedreven
wordt met de bal aan de voet (1 = JA)
Z Interceptie Hier wordt aangegeven of er een interceptie van de
bal plaatsvond (1 = JA)
AA Inworp Hier wordt aangegeven of er een inworp
Bijlagen
73
plaatsgevonden heeft (1 = JA)
AB Penalty Hier wordt aangegeven of er gescoord werd via
penalty
AC-AD Vrije trap Hier wordt aangegeven of er na een rechtstreekse
(RR) of onrechtstreekse (OR) vrije trap
plaatsgevonden heeft. (1= JA)
AE-AF Hoekschop Hier wordt aangegeven of er een korte of lange
hoekschop gegeven werd (1 = JA)
AG Uittrap Hier wordt aangegeven of er een uittrap van de
keeper (uit de hand of vanop de grond) gegeven
werd (1 = JA)
AH Uitworp Hier wordt aangegeven of er een uitworp van de
keeper plaatsgevonden heeft(1 = JA)
AI Omschakeling Hier wordt aangegeven of de actie in
omschakeling plaatsvindt (1 = JA)
AK Passing kort Hier wordt aangegeven of een pas kort gegeven
werd. Een korte pas is een pas van minder dan 10
meter. (1 = JA)
AL Passing halflang Hier wordt aangegeven of een pas halflang
gegeven werd. Een halflange pas is een pas tussen
10 en 20 meter. (1=JA)
AM Passing lang Hier wordt aangegeven of een pas lang gegeven
werd. Een lange pas is een pas langer dan 20
meter.(1 = JA)
AN Keypassen Hier wordt aangegeven of een gegeven pas een
keypas is (1 = JA)
AO-AP Duel :kopbal Hier wordt geturfd of een kopduel gewonnen werd
of niet (+ = JA ; - = NEE)
AQ 2de
bal Hier wordt aangegeven of een speler een 2de
bal
oppikt, ja dan nee (1 = JA)
AS-AT Duel 1:1 dribbel Hier wordt aangegeven of een duel 1 tegen 1
gewonnen werd of niet (+ = JA ; - = NEE)
AU-AV Sprintduel Hier wordt aangegeven of een sprintduel
gewonnen werd of niet (+ = JA ; - = NEE)
CODEBOEK ACTIE
Voor de berekeningen hiervoor wordt het nummer van de actie uit “Ruw ploeg” in acht
genomen. Alle lijnen met hetzelfde actienummer worden samengevoegd.
KOLOM ONDERWERP OMSCHRIJVING BEREKENING
B Match Het rangnummer van de match “RUW” B
C Datum De dag waarop de match gespeeld
wordt:dd/mm/jj “RUW” C
D Speeldag Het nummer van de speeldag “RUW” D
E Plaats “ploeg” De positie die de ploeg op dat moment
in de competitierangschikking heeft “RUW” E
Bijlagen
74
F-G Tegenstander F:Nummer: Het nummer van de
tegenstander
G:Ranking:De positie die de
tegenstander op dat moment heeft in de
ompetitierangschikking
Nummer:“RUW” F
Ranking:“RUW” G
H W/V/G Hier wordt de uiteindelijke uitslag
aangegeven (W = winst, V = verlies, G
= gelijk)
“RUW” H
I T/U Hier wordt aangegeven of er thuis (T)
of uit (U) werd gespeeld “RUW” I
J Actie Het nummer van de actie “RUW” J (voor alle acties met
hetzelfde nummer)
K-O Doelpoging Hier wordt aangegeven of de
doelpoging per actie met de linker- of
rechtervoet of met het hoofd gemaakt
werd.
Links:“RUW” K
Rechts:“RUW” L
Hoofd:“RUW” M
Own:“RUW” N
Zone:“RUW” O
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
P Goal Hier wordt aangegeven of de
doelpoging per actie een doelpunt
opleverde of niet. (1 = JA) (0= Nee)
“RUW” P
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
Q Minuut Hier wordt aangegeven in welke
minuut het doelpunt viel “RUW” Q
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
R-AK Speler Hier worden per actie alle nummers van
de spelers die deelnamen aan de actie
geturfd
“RUW” R
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
AL-AR Zones AL:ZR :Zone Received:de zone waar
de actie begint
AK-AQ:ZB :Zone Between:alle zones
die de actie doorloopt
AR:ZD :Zone Delivered:De zone waar
de actie eindigt.
ZR:“RUW” U
ZB:“RUW V (voor een andere
zone wordt een
nieuwe kolom
gebruikt)
ZD:“RUW” W
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
AS Drijven Er wordt geturfd of er binnen de actie
gedreven wordt met de bal aan de voet
(1 = JA)
“RUW” X
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
AU Interceptie Hier wordt aangegeven of de actie start
na een interceptie van de bal (1 = JA) “RUW” Z
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
AV Inworp Hier wordt aangegeven of de actie start
na een inworp (1 = JA) “RUW” AA
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
AW Penalty Hier wordt aangegeven of er in de actie “RUW” AB
Bijlagen
75
gescoord werd via penalty (voor alle acties met
hetzelfde nummer)
AX-AY Vrije trap Hier wordt aangegeven of de actie start
na een rechtstreekse (RR) of
onrechtstreekse (OR) vrije trap. (1= JA)
RR:“RUW” AC
OR:“RUW” AD
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
AZ-BA Hoekschop Hier wordt aangegeven of de actie start
na een korte of lange hoekschop (1 =
JA)
Kort:“RUW” AE
Lang:“RUW” AF
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
BB Uittrap Hier wordt aangegeven of de actie start
na een uittrap van de keeper (uit de
hand of vanop de grond) (1 = JA)
“RUW” AG
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
BC Uitworp Hier wordt aangegeven of de actie start
na een uitworp van de keeper (1 = JA) “RUW” AH
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
BD Omschakeling Hier wordt aangegeven of de actie in
omschakeling plaatsvindt (1 = JA) “RUW” AI
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
BF Passing kort Hier wordt aangegeven hoeveel korte
passen er tijdens de actie gegeven
werden (kort < 10 meter)
“RUW” AK
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
BG Passing halflang Hier wordt aangegeven hoeveel
halflange passen per actie gegeven
werden. (halflang:10-20 meter)
“RUW” AL
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
BH Passing lang Hier wordt aangegeven hoeveel lange
passen er per actie gegeven werden.
(lang > 20)
“RUW” AM
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
BI Totaal aantal
passen
Hierin worden het totaal aantal passen
per actie bepaald Som van “ACTIE”
AK,AL en AM
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
BJ Keypassen Hierin wordt aangegeven of er in de
actie een keypas gegeven is (1 = JA) “RUW”AN
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
BK-BL Duel :kopbal Hierin wordt berekend hoeveel
kopduels per actie gewonnen (+) en
verloren (-) zijn
+:“RUW” AO
-:“RUW” AP
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
BM 2de
bal Hierin wordt weergegeven hoeveel keer
per actie de tweede bal opgepikt werd
door de ploeg
“RUW” AQ
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
BO-BP Duel 1:1 dribbel Hierin wordt aangegeven hoeveel keer
een 1-1 duel gewonnen (+) en verloren
(-) is per actie
+:“RUW” AS
-:“RUW” AT
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
BQ-BR Sprintduel Hierin wordt aangegeven hoeveel keer
een 1-1 duel gewonnen (+) en verloren
(-) is per actie
+:“RUW” AU
-:“RUW” AV
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
Bijlagen
76
CODEBOEK wedstrijd
Voor alle berekeningen wordt er rekening gehouden met de tabbladen per team. Er wordt
enkel gekeken naar de doelpunten per wedstrijd en voor sommige ploegen ook naar de
doelpogingen. Dus er wordt een berekening gemaakt voor alle data van eenzelfde speeldag.
KOLOM ONDERWERP OMSCHRIJVING BEREKENING
B Datum De dag waarop de match gespeeld
wordt:dd/mm/jj “RUW” C
C Speeldag Het nummer van de speeldag “RUW” D
D Plaats “ploeg” De positie die de ploeg op dat moment
in de competitierangschikking heeft “RUW” E
E-F Tegenstander E:Nummer: Het nummer van de
tegenstander
F:Ranking:De positie die de
tegenstander op dat moment heeft in de
ompetitierangschikking
Nummer:“RUW” F
Ranking:“RUW” G
G W/V/G Hier wordt de uiteindelijke uitslag
aangegeven (W = winst, V = verlies, G
= gelijk)
“RUW” H
H T/U Hier wordt aangegeven of er thuis (T)
of uit (U) werd gespeeld “RUW” I
I-K Doelpoging Hier wordt aangegeven hoeveel
doelpogingen per wedstrijd met de
linker- of rechtervoet of met het hoofd
gemaakt werd.
Links:“ACTIE” K
Rechts:“ACTIE” L
Hoofd:“ACTIE” M
Zone:“ACTIE” O
(voor alle
speeldagen met
hetzelfde nummer)
L-AE Betrokken
Spelers
doelpogingen
Hierin wordt bepaald hoeveel keer een
speler betrokken is bij de doelpogingen
per wedstrijd
“ACTIE” R-AK
(afhankelijk van het
nummer van de
speler) enkel als in
kolom “ACTIE” K-
M een aanduiding
staat
AF-AJ Goals Hier wordt aangegeven hoeveel
doelpunten per wedstrijd met de linker-
of rechtervoet of met het hoofd
gemaakt werd. Indien er sprake is van
een owngoal wordt dit tevens
aangegeven.
De zone waar de bal in doel belandt
wordt tevens weergegeven.
Enkel als in
“ACTIE” O een
aanduideing staat.
Dan wordt er
gekeken naar:
Links:“ACTIE”
Rechts:“ACTIE” L
Hoofd:“ACTIE” M
Own:“ACTIE” N
(voor alle
Bijlagen
77
speeldagen met
hetzelfde nummer)
AK-BD Betrokken
Spelers goals
Hierin wordt bepaald hoeveel keer een
speler betrokken is bij de doelpunt per
wedstrijd linker- of rechtervoet of met
het hoofd gemaakt werd. Indien er
sprake is van een owngoal wordt dit
tevens aangegeven.
De zone waar de bal in doel belandt
wordt tevens weergegeven.
“ACTIE” R-AK
(afhankelijk van het
nummer van de
speler) enkel als in
kolom “ACTIE” O
en “ACTIE” K-M
een aanduiding
staan)
BE-BH Zones BF:ZR :Zone Received:hier wordt
aangegeven hoeveel keer per wedstrijd
een zone het begin van een doelpoging
of doelpunt inleidt.
BG:ZK :Zone Keypass:Hier wordt
aangegeven hoeveel keer per wedstrijd
een keypass uit welke zone gegeven
wordt.
BH: ZD :Zone Delivered:Hier wordt
aangegeven hoeveel keer per wedstrijd
een zone het eindstation is bij een
doelpoging of doelpunt.
ZR:“ACTIE” AL
ZK: “RUW” V
enkel als “RUW”
AN ook is
aangeduid
ZD:“ACTIE” AR
(voor alle
speeldagen met
hetzelfde nummer)
BI Interceptie Het aantal keer per wedstrijd wordt een
doelpoging of doelpunt ingezet met een
interceptie
“ACTIE” AU
(voor alle
speeldagen met
hetzelfde nummer)
BJ Inworp Het aantal keer per wedstrijd wordt een
doelpoging of doelpunt gestart met een
inworp
“ACTIE” AV
(voor alle
speeldagen met
hetzelfde nummer)
BK Penalty Het aantal keer wordt er per wedstrijd
gescoord of een doelpoging
ondernomen via penalty
“ACTIE” AW
(voor alle
speeldagen met
hetzelfde nummer)
BL-BM Vrije trap Het aantal keer wordt er per wedstrijd
gescoord of een doelpoging
ondernomen uit een Rechtstreekse of
onrechtstreekse vrije trap
RR:“ACTIE” AX
OR:“ACTIE” AY
(voor alle
speeldagen met
hetzelfde nummer)
BN-BO Hoekschop Het aantal keer per wedstrijd wordt een
doelpoging of doelpunt gestart met een
hoekschop
Kort:“ACTIE” AZ
Lang:“ACTIE” BA
(voor alle
speeldagen met
hetzelfde nummer)
BP Uittrap Het aantal keer per wedstrijd wordt een
doelpoging of doelpunt gestart met een
uittrap
“ACTIE” BB
(voor alle
speeldagen met
hetzelfde nummer)
Bijlagen
78
BQ Uitworp Het aantal keer per wedstrijd wordt een
doelpoging of doelpunt gestart met een
hoekschop
“ACTIE” BC
(voor alle
speeldagen met
hetzelfde nummer)
BR Omschakeling Het aantal keer per wedstrijd wordt een
doelpoging of doelpunt gestart vanuit
omschakeling
“ACTIE” BD
(voor alle
speeldagen met
hetzelfde nummer)
BT Passing kort Hier wordt aangegeven hoeveel korte
passen er per wedstrijd gegeven werden
(kort < 10 meter)
“ACTIE” BF
(voor alle
speeldagen met
hetzelfde nummer)
BU Passing halflang Hier wordt aangegeven hoeveel
halflange passen er per wedstrijd
gegeven werden. (halflang:10-20
meter)
“ACTIE” BG
(voor alle
speeldagen met
hetzelfde nummer)
BV Passing lang Hier wordt aangegeven hoeveel lange
passen er per wedstrijd gegeven
werden. (lang > 20)
“ACTIE” BH
(voor alle
speeldagen met
hetzelfde nummer))
BW Totaal aantal
passen
Hierin worden het totaal aantal passen
per wedstrijd bepaald Som van
“WEDSTRIJD”
BT,BU en BV
(voor alle acties met
hetzelfde nummer)
Bijlagen
79
Bijlage 4: Passing
ALGEMEEN
PLOEG Totaal G % K % HL % L % KP
AND ERLECHT 114 1.9 30.7 31.6 37.2 34.2
CLUB BRUGGE 146 2.9 41.1 32.9 26 28.1
KAA GENT 200 3.2 37.5 34.0 28.5 23.0
STANDARD 154 3.6 28.6 27.3 44.1 21.4
GENK 165 2.8 34.5 30.9 34.6 31.7
KVK KORTRIJK 135 3.5 31.1 37.0 31.9 28.1
PO I 152 3.0 33.9 32.3 33.7 27.8
CERCLE BRUGGE 66 1.8 30.6 27.3 42.4 27.3
LOKEREN 138 2.9 27.5 33.3 39.2 22.5
KV MECHELEN 78 2.0 32.1 38.4 29.5 26.9
BERGEN 150 3 23.3 36.7 40.0 22.0
BEERSCHOT 113 2.5 28.3 40.7 31.0 25.7
LIERSE 44 1.8 38.6 22.8 38.6 20.5
ZULTE WAREGEM 112 3.5 29.5 34.8 35.7 23.2
OH LEUVEN 82 2.2 34.1 28.0 37.9 24.4
PO II 97.9 2.5 30.5 32.8 36.8 24.1
WESTERLO 66 2.3 33.3 27.3 39.4 25.8
SINT TRUIDEN 107 3.4 29.9 35.5 34.6 16.6
PO III 86.5 2.9 31.6 31.4 37.0 21.2
JPL 116,9 2,7 31,9 32,4 35,7 25,1
Bijlagen
80
Bijlage 5:Passen per doelpunt
Passing per doelpunt
PLOEG 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 +
AND 3 17 6 9 9 4 3 1 0 0 0
CLUB 2 9 9 13 5 6 0 2 1 1 1
GENT 2 12 12 8 6 1 4 0 3 0 6
STA 1 10 9 2 4 3 1 2 4 0 3
GENK 0 15 13 10 6 6 6 0 0 1 0
KVK 4 6 5 5 4 1 3 1 0 1 3
PO I 2 11,5 9,0 7,8 5,7 3,5 2,7 1,0 1,3 0,5 2,2
CERCLE 5 12 4 5 3 2 1 1 0 0 0
LOK 2 7 11 13 4 0 0 1 0 2 3
KVM 4 8 7 4 1 3 1 1 2 0 0
BER 1 7 12 3 6 5 0 5 1 0 2
BEE 4 7 8 7 4 2 4 2 1 0 0
LIERSE 2 6 7 1 3 1 1 0 0 0 0
ZWA 0 5 6 4 6 2 2 0 2 0 2
OHL 1 11 5 4 1 4 2 3 0 0 0
PO II 2,4 7,9 7,5 5,1 3,5 2,4 1,4 1,6 0,8 0,3 0,9
WES 5 7 6 2 2 4 2 1 0 0 0
STVV 0 6 4 3 3 1 4 2 1 1 1
PO III 2,5 6,5 5 2,5 2,5 2,5 3 1,5 0,5 0,5 0,5
JPL 2,3 9,1 7,8 5,8 4,2 2,8 2,1 1,4 0,9 0,4 1,3
Bijlagen
81
Passing per doelpunt (%)
PLOEG 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 +
AND 5,8 32,7 11,5 17,3 17,3 7,7 5,8 1,9 0 0 0
CLUB 4,1 18,4 18,4 26,5 10,2 12,2 0 4,2 2,0 2,0 2,0
GENT 3,7 22,2 22,2 14,8 11,1 1,9 7,4 0 5,6 0 11,1
STA 2,6 25,6 23,1 5,1 10,3 7,6 2,7 5,1 10,3 0 7,6
GENK 0 26,3 22,8 17,5 10,5 10,5 10,5 0 0 1,9 0
KVK 12,1 18,2 15,2 15,2 12,1 3,0 9,1 3,0 0 3,0 9,1
PO I 4,7 23,9 18,9 16,1 11,9 7,2 5,9 2,4 3,0 1,2 5,0
CERCLE 15,2 36,4 12,1 15,1 9,1 6,1 3,0 3,0 0 0 0
LOK 4,7 16,3 25,6 30,2 9,3 0 0 2,3 0 4,6 7,0
KVM 12,9 25,8 22,6 12,9 3,2 9,7 3,2 3,2 6,5 0 0
BER 2,4 16,7 28,6 7,1 14,3 11,9 0 11,9 2,4 0 4,7
BEE 10,3 17,9 20,5 17,9 10,3 5,1 10,3 5,1 2,6 0 0
LIERSE 9,5 28,6 33,3 4,8 14,2 4,8 4,8 0 0 0 0
ZWA 0 17,2 20,7 13,8 20,7 6,9 6,9 0 6,9 0 6,9
OHL 3,2 35,5 16,1 12,9 3,2 12,9 6,5 9,7 0 0 0
PO II 7,3 24,3 22,4 14,3 10,5 7,2 4,3 4,4 2,3 0,6 2,3
WES 17,2 24,1 20,7 6,9 6,9 13,8 6,9 3,5 0 0 0
STVV 0 23,1 15,4 11,6 11,6 3,8 15,4 7,7 3,8 3,8 3,8
PO III 8,6 23,6 18,1 9,3 9,3 8,8 11,2 5,6 1,9 1,9 1,9
JPL 6,5 24,1 20,6 14,4 10,9 7,4 5,8 3,8 2,5 1,0 3,3
Bijlagen
82
Bijlage 6:Spelsituatie
Omschakeling Stilstaande fases Andere (opbouw)
AND 26 42,6% 21 34,4% 14 23,0%
CLUB 24 47,1% 11 21,6% 16 31,4%
GENT 19 30,2% 25 39,7% 19 30,2%
STA 14 32,6% 15 34,9% 14 32,6%
GENK 23 38,3% 7 11,7% 30 50,0%
KVK 14 35,9% 16 41,0% 9 23,1%
PO 1 20,0 ± 5,2 37,8% ± 6,3% 15,8 ± 6,5 30,6% ± 11,5% 17,0 ± 7,1 31,7% ± 9,9%
CERCLE 20 55,6% 6 16,7% 10 27,8%
LOK 13 27,1% 23 47,9% 12 25,0%
KVM 19 47,5% 14 35,0% 7 17,5%
BER 22 44,0% 18 36,0% 10 20,0%
BEE 19 42,2% 13 28,9% 13 28,9%
LIERSE 11 45,8% 5 20,8% 8 33,3%
ZWA 9 28,1% 13 40,6% 10 31,3%
OHL 19 50,0% 11 28,9% 8 21,1%
PO 2 16,5 ± 4,8 42,5% ± 10,1% 12,9 ± 5,9 31,9% ± 10,2% 9,8 ± 2,1 25,6% ± 5,7%
WES 16 55,2% 5 17,2% 8 27,6%
STVV 11 34,4% 13 40,6% 8 25,0%
PO 3 13,5 ± 3,5 44,8% ± 14,7% 9,0 ± 5,7 28,9% ± 16,5% 8,0 ± 0,0 26,3% ± 1,8%
JPL 17,4 ± 5,1 41,0% ± 9,1% 13,5 ± 6,1 31,0% ± 10,6% 12,3 ± 5,8 28,0% ± 7,5%
Bijlagen
83
Bijlage 7:Stilstaande fasen
Penalty Hoekschop Vrije trap
AND 7 33,3% 7 33,3% 7 33,3%
CLUB 2 18,2% 3 27,3% 6 54,5%
GENT 7 28,0% 10 40,0% 8 32,0%
STA 4 26,7% 6 40,0% 5 33,3%
GENK 1 14,3% 3 42,9% 3 42,9%
KVK 3 18,8% 4 25,0% 9 56,3%
PO 1 4,0 ± 2,5 23,2% ± 7,2% 5,5 ± 2,7 34,8% ± 7,4% 6,3 ± 2,2 42,1% ± 11,1%
CERCLE 2 33,3% 3 50,0% 1 16,7%
LOK 4 17,4% 11 47,8% 8 34,8%
KVM 7 50,0% 1 7,1% 6 42,9%
BER 3 16,7% 6 33,3% 9 50,0%
BEE 5 38,5% 3 23,1% 5 38,5%
LIERSE 1 20,0% 2 40,0% 2 40,0%
ZWA 1 7,7% 6 46,2% 6 46,2%
OHL 1 9,1% 3 27,3% 7 63,6%
PO 2 3,0 ± 2,2 24,1% ± 15,0% 4,4 ± 3,2 34,4% ± 14,7% 5,5 ± 2,8 41,6% ± 13,4%
WES 0 0,0% 3 60,0% 2 40,0%
STVV 5 38,5% 1 7,7% 7 53,8%
PO 3 2,5 ± 3,5 19,3% ± 27,2% 2,0 ± 1,4 33,9% ± 37% 4,5 ± 3,5 46,9% ± 9,8%
JPL 3,3 ± 2,4 23,2% ± 13,2% 4,5 ± 2,9 34,4% ± 14,5% 5,7 ± 2,5 42,4% ± 11,6%
Bijlagen
84
Korte hoekschop Lange hoekschop Onrechtstreekse vrije trap Rechtstreekse vrije trap
AND 1 14,3% 6 85,7 5 71,4 2 28,6%
CLUB 1 33,3% 2 66,7 6 100,0 0 0,0%
GENT 0 0,0% 10 100,0 6 75,0 2 25,0%
STA 1 16,7% 5 83,3 5 100,0 0 0,0%
GENK 2 66,7% 1 33,3 0 0,0 3 100,0%
KVK 1 25,0% 3 75,0 5 55,6 4 44,4%
PO 1 1,0 ± 0,6 26,0% ± 22,8% 4,5 ± 3,3 74,0% ± 22,8% 4,5 ± 2,3 67,0% ± 37,1% 1,8 ± 1,6 33,0% ± 37,1%
CERCLE 3 100,0% 0 0,0% 0 0,0% 1 100,0%
LOK 0 0,0% 11 100,0% 7 87,5% 1 12,5%
KVM 0 0,0% 1 100,0% 4 66,7% 2 33,3%
BER 0 0,0% 6 100,0% 5 55,6% 4 44,4%
BEE 2 66,7% 1 33,3% 4 80,0% 1 20,0%
LIERSE 2 100,0% 0 0,0% 0 0,0% 2 100,0%
ZWA 1 16,7% 5 83,3% 3 50,0% 3 50,0%
OHL 3 100,0% 0 0,0% 1 14,3% 6 85,7%
PO 2 1,4 ± 1,3 47,9% ± 48,3% 3,0 ± 4,0 52,1% ± 48,3% 3,0 ± 2,5 44,3% ± 35,1% 2,5 ± 1,8 55,7% ± 35,1%
WES 3 100,0% 0 0,0% 1 50,0% 1 50,0%
STVV 1 100,0% 0 0,0% 6 85,7% 1 14,3%
PO 3 2,0 ± 1,4 100,0% ± 0,0% 0,0 ± 0,0 0,0% ± 0,0% 3,5 ± 3,5 67,9% ± 25,2% 1,0 ± 0,0 32,2% ± 25,2%
JPL 1,3 ± 1,1 46,2% ± 42,6% 3,2 ± 3,6 53,8% ± 42,6% 3,6 ± 2,4 55,7% ± 34,9% 2,1 ± 1,6 44,3% ± 34,9%
Bijlagen
85
Bijlage 8:Zones
START VAN DE ACTIE
PLOE
G
1 21 22 23 24 25 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 171 172 173 174 175 18
AND 0 0 0 3 2 0 1 1 6 1 0 8 4 1 4 1 2 9 1 3 0 10 0 2 0 5
CLUB 0 0 1 0 0 0 0 0 3 2 1 5 1 1 9 1 3 6 4 4 0 3 1 0 1 1
GENT 0 1 0 2 0 0 0 1 2 0 0 8 4 3 4 3 2 7 5 5 0 7 1 2 0 7
STA 0 2 0 2 0 1 0 1 5 0 0 5 1 1 6 1 2 2 2 3 1 4 1 0 0 5
GENK 0 0 2 5 0 0 0 2 7 1 1 6 2 2 5 2 3 7 5 3 0 1 0 0 0 6
KVK 0 2 0 5 0 0 0 0 2 1 3 5 0 1 1 0 1 8 2 3 1 3 0 0 0 2
PO I 0,0 1,8 0,9 5,6 0,5 0,4 0,3 1,4 7,8 1,7 1,9 11,5 3,4 2,7 9,3 2,3 4,1 12,3 5,9 6,7 0,8 8,5 1,0 1,0 0,4 7,8
CERCL
E
0 0 0 1 0 0 1 0 2 0 1 4 0 0 1 2 3 5 1 4 1 4 1 0 1 5
LOK 2 0 0 0 0 0 0 0 6 0 1 7 0 3 4 1 1 6 1 5 0 4 0 0 0 7
KVM 0 1 1 3 0 0 0 0 1 0 0 5 1 1 3 0 3 6 2 2 0 8 0 0 0 1
BER 0 4 1 2 0 0 1 2 5 0 2 5 1 1 4 0 1 8 3 4 0 3 0 0 0 3
BEE 0 0 1 1 0 2 0 0 5 0 1 4 1 1 7 1 1 5 3 2 0 7 0 0 0 3
LIERS
E
0 0 0 0 0 1 0 2 3 0 0 2 0 2 4 0 1 2 0 3 0 3 0 0 0 1
ZWA 0 0 0 1 0 0 0 0 3 1 2 7 1 0 0 4 0 4 1 4 0 1 0 0 0 3
OHL 0 1 0 1 0 0 0 0 4 0 2 2 0 0 6 1 3 5 2 2 0 5 0 0 1 1
PO II 0,5 1,7 0,9 2,7 0,0 1,1 0,6 1,5 9,3 0,4 2,9 11,7 1,2 2,7 9,5 3,1 4,4 13,0 3,9 8,7 0,3 11,4 0,3 0,0 0,7 7,5
WES 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 3 2 1 0 5 1 0 2 2 4 0 1 0 1 0 2
STVV 1 1 1 1 0 1 0 2 2 1 1 2 1 2 1 1 0 4 2 1 0 5 0 0 0 2
PO III 1,6 1,6 3,3 3,4 0,0 1,6 1,8 3,1 4,9 1,6 6,9 6,7 3,3 3,1 10,5 3,3 0,0 9,8 6,7 8,7 0,0 9,6 0,0 1,8 0,0 6,7
Bijlagen
86
JPL 0,5 1,7 1,2 3,9 0,2 0,9 0,6 1,7 8,2 1,0 3,0 11,0 2,3 2,8 9,5 2,9 3,7 12,3 5,0 7,9 0,5 10,1 0,5 0,6 0,5 7,5
START VAN DE ACTIE (2) (%)
PLOE
G
1 21 22 23 24 25 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 171 172 173 174 175 18
AND 0,0 0,0 0,0 4,7 3,1 0,0 1,6 1,6 9,4 1,6 0,0 12,5 6,2 1,6 6,3 1,6 3,1 14,1 1,6 4,6 0,0 15,6 0,0 3,1 0,0 7,7
CLUB 0,0 0,0 2,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 6,4 4,3 2,1 10,6 2,1 2,2 19,1 2,1 6,4 12,9 8,5 8,5 0,0 6,4 2,1 0,0 2,1 2,1
GENT 0,0 1,6 0,0 3,1 0,0 0,0 0,0 1,6 3,1 0,0 0,0 12,5 6,3 4,7 6,3 4,7 3,1 10,9 7,8 7,8 0,0 10,9 1,6 3,1 0,0
10,
9 STA
0,0 4,4 0,0 4,4 0,0 2,2 0,0 2,2 11,1 0,0 0,0 11,1 2,2 2,2 13,3 2,2 4,5 4,5 4,5 6,8 2,2 8,9 2,2 0,0 0,0 11,
1 GENK
0,0 0,0 3,3 8,3 0,0 0,0 0,0 3,3 11,7 1,7 1,7 10,0 3,3 3,3 8,3 3,3 5,0 11,7 8,3 5,0 0,0 1,8 0,0 0,0 0,0 10,
0 KVK
0,0 5,0 0,0 12,5 0,0 0,0 0,0 0,0 5,0 2,5 7,5 12,5 0,0 2,5 2,5 0,0 2,5 20,0 5,0 7,5 2,5 7,5 0,0 0,0 0,0 5,0
PO I 0,0 1,8 0,9 5,5 0,5 0,4 0,3 1,5 7,8 1,7 1,9 11,5 3,4 2,8 9,3 2,3 4,1 12,4 6,0 6,7 0,8 8,5 1,0 1,0 0,4 7,8
CERCL
E 0,0 0,0 0,0 2,7 0,0 0,0 2,7 0,0 5,4 0,0 2,7 10,8 0,0 0,0 2,7 5,4 8,1 13,5 2,8 10,
8 2,7 10,8 2,7 0,0 2,7 13,
5 LOK 4,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 12,5 0,0 2,1 14,6 0,0 6,3 8,3 2,1 2,1 12,5 2,1
10,
3 0,0 8,3 0,0 0,0 0,0
14,
6 KVM
0,0 2,6 2,6 7,9 0,0 0,0 0,0 0,0 2,6 0,0 0,0 13,2 2,6 2,6 7,9 0,0 7,9 15,8 5,3 5,3 0,0 21,1 0,0 0,0 0,0 2,6
BER 0,0 8,0 2,0 4,0 0,0 0,0 2,0 4,0 10,0 0,0 4,0 10,0 2,0 2,0 8,0 0,0 2,0 16,0 6,0 8,0 0,0 6,0 0,0 0,0 0,0 6,0
BEE 0,0 0,0 2,2 2,2 0,0 4,4 0,0 0,0 11,1 0,0 2,2 8,9 2,2 2,2 15,6 2,2 2,2 11,1 6,7 4,4 0,0 15,6 0,0 0,0 0,0 6,6
LIERS
E 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 4,2 0,0 8,3 12,5 0,0 0,0 8,3 0,0 8,3 16,7 0,0 4,2 8,3 0,0
12,
5 0,0 12,5 0,0 0,0 0,0 4,2
ZWA 0,0 0,0 0,0 3,1 0,0 0,0 0,0 0,0 9,4 3,1 6,3 21,9 3,1 0,0 0,0
12,
5 0,0 12,5 3,1
12,
5 0,0 3,1 0,0 0,0 0,0 9,4
OHL 0,0 2,8 0,0 2,8 0,0 0,0 0,0 0,0 11,1 0,0 5,6 5,6 0,0 0,0 16,7 2,8 8,2 13,9 5,6 5,6 0,0 13,9 0,0 0,0 2,7 2,7
PO II ù 0,5 1,7 0,9 2,8 0,0 1,1 0,6 1,5 9,3 0,4 2,9 11,7 1,2 2,7 9,5 3,1 4,3 13,0 4,0 8,7 0,3 11,4 0,3 0,0 0,7 7,5
WES 0,0 0,0 3,6 3,6 0,0 0,0 3,6 0,0 3,6 0,0 10,
7 7,1 3,6 0,0 17,9 3,6 0,0 7,1 7,1 14,
3 0,0 3,6 0,0 3,6 0,0 7,0
STVV 3,1 3,1 3,1 3,1 0,0 3,1 0,0 6,3 6,3 3,1 3,1 6,3 3,1 6,3 3,1 3,1 0,0 12,5 6,3 3,1 0,0 15,6 0,0 0,0 0,0 6,3
PO III 1,6 1,6 3,4 3,4 0,0 1,6 1,8 3,2 5,0 1,6 6,9 6,7 3,4 3,2 10,5 3,4 0,0 9,8 6,7 8,7 0,0 9,6 0,0 1,8 0,0 6,7
JPL 0,5 1,7 1,2 3,9 0,2 0,9 0,6 1,7 8,2 1,0 3,0 11,0 2,3 2,8 9,5 2,9 3,7 12,3 5,0 7,9 0,5 10,1 0,5 0,6 0,5 7,5
Bijlagen
87
BALRECUPERATIE
PLOE
G
1 21 22 23 24 25 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 171 172 173 174 175 18
AND 0 0 0 3 2 0 1 1 6 1 0 8 4 1 2 1 2 6 0 0 0 3 0 2 0 0
CLUB 0 0 1 0 0 0 0 0 3 2 1 5 0 1 9 1 3 5 3 4 0 1 1 0 1 1
GENT 0 1 0 2 0 0 0 1 1 0 0 8 4 3 4 3 2 3 4 0 0 0 1 2 0 1
STA 0 2 0 2 0 1 0 1 5 0 0 3 1 1 5 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 2
GENK 0 0 1 5 0 0 0 2 7 1 1 6 2 2 5 2 1 7 5 1 0 0 0 0 0 5
KVK 0 2 0 4 0 0 0 0 2 1 3 4 0 0 1 0 1 2 2 1 1 0 0 0 0 0
PO I 0,0 2,9 0,7 7,5 0,8 0,6 0,4 2,0 10,3 2,2 2,8 14,7 4,4 3,2 11,1 3,2 4,4 9,7 6,4 3,2 1,3 1,6 1,4 1,6 0,4 3,5
CERCL
E
0 0 0 1 0 0 1 0 2 0 1 4 0 0 1 2 2 3 1 2 1 2 1 0 1 4
LOK 1 0 0 0 0 0 0 0 6 0 1 7 0 3 2 0 0 3 1 1 0 0 0 0 0 0
KVM 0 1 1 3 0 0 0 0 1 0 0 4 1 1 3 0 1 5 2 1 0 0 0 0 0 0
BER 0 4 1 2 0 0 1 2 5 0 1 5 1 1 3 0 1 4 0 0 0 0 0 0 0 1
BEE 0 0 1 1 0 1 0 0 5 0 1 4 1 1 7 0 1 4 3 0 0 2 0 0 0 1
LIERSE 0 0 0 0 0 1 0 2 3 0 0 2 0 1 3 0 1 2 0 2 0 2 0 0 0 0
ZWA 0 0 0 1 0 0 0 0 3 1 2 7 1 0 0 3 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
OHL 0 0 0 1 0 0 0 0 4 0 1 2 0 0 3 1 3 5 1 0 0 4 0 0 1 0
PO II 0,5 2,1 1,3 4,3 0,0 1,0 0,8 2,1 14,1 0,7 3,5 17,7 1,9 3,4 10,2 3,3 4,3 12,9 3,6 3,2 0,4 4,9 0,4 0,0 0,9 2,5
WES 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 3 2 0 0 5 0 0 2 2 2
0 0 0 1 0 0
STVV 1 1 1 1 0 1 0 2 2 1 1 2 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1
PO III 0,5 0,5 1 1 0 0,5 0,5 1 11,5 0,5 2 2 0,5 0,5 13 0,5 0 11,5 1 1 0 0 0 0,5 0 0,5
JPL 0,6 2,5 1,5 5,6 0,3 1,1 0,9 2,5 11,9 1,5 4,0 15,6 3,0 3,3 11,1 3,2 3,8 11,0 4,8 3,4 0,7 3,0 0,7 0,9 0,6 2,9
Bijlagen
88
BALRECUPERATIE (2) (%)
PLOE
G
1 21 22 23 24 25 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 171 172 173 174 175 18
AND 0,0 0,0 0,0 7,0 4,7 0,0 2,3 2,3 14,0 2,3 0,0 18,6 9,3 2,3 4,7 2,3 4,7 14,0 0,0 0,0 0,0 7,0 0,0 4,7 0,0 0,0
CLUB 0,0 0,0 2,4 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 7,1 4,8 2,4 11,9 0,0 2,4 21,4 2,4 7,1 11,9 7,1 9,5 0,0 2,4 2,4 0,0 2,4 2,4
GENT 0,0 2,5 0,0 5,0 0,0 0,0 0,0 2,5 2,5 0,0 0,0 20,0
10,
0 7,5 10,0 7,5 5,0 7,5
10,
0 0,0 0,0 0,0 2,5 5,0 0,0 2,5
STA 0,0 6,7 0,0 6,7 0,0 3,3 0,0 3,3 16,7 0,0 0,0 10,0 3,3 3,3 16,7 3,3 3,3 3,3 3,3 3,3 3,3 0,0 3,3 0,0 0,0 6,7
GENK 0,0 0,0 1,9 9,4 0,0 0,0 0,0 3,8 13,2 1,9 1,9 11,3 3,8 3,8 9,4 3,8 1,9 13,2 9,4 1,9 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 9,4
KVK 0,0 8,3 0,0 16,7 0,0 0,0 0,0 0,0 8,3 4,2
12,
5 16,7 0,0 0,0 4,2 0,0 4,2 8,3 8,3 4,2 4,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
PO I 0,0 2,9 0,7 7,5 0,8 0,6 0,4 2,0 10,3 2,2 2,8 14,8 4,4 3,2 11,1 3,2 4,4 9,7 6,4 3,2 1,3 1,6 1,4 1,6 0,4 3,5
CERCL
E 0,0 0,0 0,0 3,4 0,0 0,0 3,4 0,0 6,9 0,0 3,4 13,8 0,0 0,0 3,4 6,9 6,9 10,3 3,4 6,9 3,4 6,9 3,4 0,0 3,4 13,
8 LOK 4,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 24,0 0,0 4,0 28,0 0,0 12,0 8,0 0,0 0,0 12,0 4,0 4,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
KVM 0,0 4,2 4,2 12,5 0,0 0,0 0,0 0,0 4,2 0,0 0,0 16,7 4,2 4,2 12,5 0,0 4,2 20,8 8,3 4,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
BER 0,0 12,5 3,1 6,3 0,0 0,0 3,1 6,3 15,6 0,0 3,1 15,6 3,1 3,1 9,4 0,0 3,1 12,5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 3,1
BEE 0,0 0,0 3,0 3,0 0,0 3,0 0,0 0,0 15,2 0,0 3,0 12,1 3,0 3,0 21,2 0,0 3,0 12,1 9,1 0,0 0,0 6,1 0,0 0,0 0,0 3,0
LIERS
E 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 5,3 0,0 10,5 15,8 0,0 0,0 10,5 0,0 5,3 15,8 0,0 5,3 10,5 0,0
10,
5 0,0 10,5 0,0 0,0 0,0 0,0
ZWA 0,0 0,0 0,0 5,3 0,0 0,0 0,0 0,0 15,8 5,3
10,
5 36,8 5,3 0,0 0,0
15,
8 0,0 5,3 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
OHL 0,0 0,0 0,0 3,8 0,0 0,0 0,0 0,0 15,4 0,0 3,8 7,7 0,0 0,0 11,5 3,8
11,
5 19,2 3,8 0,0 0,0 15,4 0,0 0,0 3,8 0,0
PO II 0,5 2,1 1,3 4,3 0,0 1,0 0,8 2,1 14,1 0,7 3,5 17,6 2,0 3,5 10,2 3,3 4,3 12,8 3,6 3,2 0,4 4,9 0,4 0,0 0,9 2,5
WES 0,0 0,0 4,8 4,8 0,0 0,0 4,8 0,0 4,8 0,0 14,
3 9,5 0,0 0,0 23,8 0,0 0,0 9,5 9,5 9,5 0,0 0,0 0,0 4,8 0,0 0,0
STVV 5,3 5,3 5,3 5,3 0,0 5,3 0,0 10,5 10,5 5,3 5,3 10,5 5,3 5,3 5,3 5,3 0,0 5,3 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 5,3
PO III 2,7 2,7 5,1 5,1 0,0 2,7 2,4 5,3 7,7 2,7 9,8 10,0 2,7 2,7 14,6 2,7 0,0 7,3 4,8 4,8 0,0 0,0 0,0 2,3 0,0 2,6
JPL 0,6 2,5 1,5 5,6 0,3 1,1 0,9 2,5 11,9 1,5 4,0 15,6 3,0 3,3 11,1 3,2 3,8 11,0 4,8 3,4 0,7 3,0 0,7 0,9 0,6 2,9
Bijlagen
89
OMSCHAKELING (%)
PLOE
G
1 21 22 23 24 25 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 171 172 173 174 175 18
AND 0,0 0,0 0,0 7,7 7,7 0,0 0,0 3,8 19,2 0,0 0,0 15,4 3,8 3,8 3,8 3,8 0,0 23,2 0,0 0,0 0,0 7,8 0,0 0,0 0,0 0,0
CLUB 0,0 0,0 4,3 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 8,7 0,0 0,0 17,4 0,0 0,0 17,4 0,0 4,3 13,0 4,3 0,0 0,0 17,4 4,4 0,0 4,4 4,4
GENT 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 21,1 0,0 0,0 21,1 42,1
10,
4 5,3 0,0 0,0
STA 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 7,1 0,0 0,0 42,9 0,0 0,0 21,4 28,6 0,0 0,0 0,0 0,0
GENK 0,0 0,0 0,0 4,3 0,0 0,0 0,0 4,3 8,7 0,0 4,3 4,3 4,3 4,3 17,4 4,3 0,0 26,2 8,8 0,0 0,0 4,4 0,0 0,0 0,0 4,4
KVK 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 28,6
14,
3 7,1 7,1 7,1
21,
4
14,
4 0,0 0,0
PO I 0,0 0,0 0,7 2,0 1,3 0,0 0,0 1,4 6,1 0,0 0,7 6,2 1,4 1,4 7,6 1,4 0,7 25,8 4,6 1,2 8,3 17,9 6,0 3,3 0,7 1,5
CERCL
E 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 5,9 0,0 0,0 11,8 0,0 0,0 5,9 11,
8 5,9 11,8 5,9 5,9 0,0 11,8 17,
5 0,0 0,0 5,8
LOK 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 23,1 0,0 0,0 30,8 23,1 7,7
15,
3 0,0 0,0
KVM 0,0 0,0 5,3 10,5 0,0 0,0 0,0 0,0 5,3 0,0 0,0 21,1 0,0 15,8 0,0 5,3
15,
8 10,5 0,0 5,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 5,2
BER 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 27,3 0,0 0,0 27,3 27,3
13,
6 4,5 0,0 0,0
BEE 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 38,9 0,0 0,0 11,1 22,2
16,
7 0,0
11,
1 0,0
LIERS
E 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 11,1 0,0 22,2 11,1 0,0
11,
1 11,1 0,0 11,1 0,0 0,0 0,0 22,3 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
ZWA 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 11,1 0,0 0,0
11,
1 0,0 0,0 0,0 33,4 33,3
11,
1 0,0 0,0 0,0
OHL 0,0 0,0 0,0 5,3 0,0 0,0 0,0 0,0 15,8 5,3 5,3 5,3 0,0 0,0 21,1 0,0 5,2 31,5 0,0 0,0 0,0 5,2 0,0 0,0 0,0 0,0
PO II 0,0 0,0 0,7 2,0 0,0 1,4 0,0 2,8 4,8 0,7 2,1 6,2 0,0 4,8 3,4 2,1 4,8 20,7 0,7 1,4 12,8 15,4 8,2 2,4 1,3 1,3
WES 0,0 0,0 5,3 5,3 0,0 0,0 0,0 0,0 5,3 0,0 5,3 15,8 0,0 0,0 21,1 0,0 0,0 5,3 15,
4
10,
5 5,2 0,0 0,0 5,2 0,0 0,0
STVV 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 9,1 9,1 9,1 9,1 0,0 9,1 45,5 0,0 0,0 9,0 0,0
PO III 0,0 0,0 2,7 2,7 0,0 0,0 0,0 0,0 2,7 0,0 2,7 7,9 0,0 0,0 10,6 4,6 4,6 7,2 12,
5 5,2 7,2 22,8 0,0 2,6 4,5 0,0
JPL 0,0 0,0 0,9 2,1 0,5 0,7 0,0 1,9 5,0 0,3 1,6 6,4 0,5 2,9 5,9 2,1 3,2 20,9 3,6 1,8 10,4 17,2 6,4 2,8 1,5 1,4
Bijlagen
90
DOELPUNTEN
PLOE
G
1 21 22 23 24 25 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 171 172 173 174 175 18
AND 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 7 0 0 12 31 7 1 1 0
CLUB 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 0 0 16 22 2 3 1 0
GENT 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12 0 0 17 25 6 2 1 0
STA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0 9 22 1 0 3 0
GENK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 12 21 11 7 1 0
KVK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 1 7 16 4 6 0 0
PO I 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 26 0 2 73 137 31 19 7 0
CERCL
E 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 5 17 5 2 2 0
LOK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 0 1 13 20 1 2 2 0
KVM 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 6 0 0 3 15 6 4 3 0
BER 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 1 0 12 22 5 2 2 0
BEE 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 0 1 7 22 2 1 5 0
LIERS
E 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 3 0 0 3 12 1 0 4 0
ZWA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 11 10 3 2 2 0
OHL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 4 0 0 7 13 2 6 1 0
PO II 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 42 1 2 61 131 25 19 21 0
WES 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 8 10 2 3 2 0
STVV 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 8 15 1 2 3 0
PO III 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 16 25 3 5 5 0
JPL
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 3 74 1 4 150 293 59 43 33 0
Bijlagen
91
DOELPUNTEN (%)
PLOE
G
1 21 22 23 24 25 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 171 172 173 174 175 18
AND 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1,6 0 0 11,7 0 0 20 51,8 11,7 1,6 1,6 0
CLUB 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 13,7 0 0 31,4 43,2 3,9 5,9 1,9 0
GENT 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 19,0 0 0 27 39,6 9,4 3,1 1,9 0
STA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 18,6 0 0 20,9 51,2 2,3 0 7,0 0
GENK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1,9 0 1,9 22,2 38,8 20,3 13 1,9 0
KVK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12,8 0 2,6 17,9 41,0 10,3 15,4 0 0
PO I 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,3 0 0 13,0 0 0,8 23,2 44,3 9,7 6,5 2,4 0
CERCL
E 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 13,9 0 0 13,9 47,1 13,9 5,6 5,6 0
LOK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 18,8 0 2,1 27,1 41,7 2,1 4,1 4,1 0
KVM 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2,6 15,8 0 0 7,9 39,5 15,8 10,5 7,9 0
BER 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12,0 2,0 0 24 44,0 10 4 4 0
BEE 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 15,6 0 2,2 15,6 48,9 4,4 2,2
11,
1 0
LIERS
E 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4,2 12,5 0 0 12,5 50 4,1 0
16,
7 0
ZWA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12,5 0 0 34,4 31,3 9,4 6,2 6,2 0
OHL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2,9 11,8 0 0 20,6 38,2 5,9 17,7 2,9 0
PO II 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1,2 14,1 0,3 0,5 19,5 42,6 8,2 6,3 7,3 0
WES 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10,7 0 0 28,6 35,7 7,1 10,8 7,1 0
STVV 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9,4 0 0 25 46,9 3,1 6,2 9,4 0
PO III
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10,1 0 0 26,8 41,3 5,1 8,5 8,3 0
JPL
0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,1 0,0 0,5 13,2 0,1 0,6 21,8 43,1 8,4 6,6 5,6 0,0
Bijlagen
92
KEYPASS
PLOE
G
1 21 22 23 24 25 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 171 172 173 174 175 18
AND 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 6 1 1 7 4 6 0 2 3 1 1 4
CLUB 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 3 1 1 6 1 4 1 7 0 6 2 6
GENT 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 2 10 1 3 0 4 0 5 10 6
STA 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 4 0 2 6 5 3 0 1 0 0 4 6
GENK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 6 1 5 6 3 4 2 3 3 6 7 5
KVK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 2 1 2 7 1 0 0 1 2 2 7 2
PO I 0 0 0 2 0 0 0 0 1 0 0 4 3 2 22 6 13 42 15 20 3 18 8 20 31
3
29
CERCL
E 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 2 3 1 3 0 2 1 0 0 4
LOK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 3 8 2 3 1 3 0 1 1 8
KVM 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 1 1 7 1 1 0 2 0 1 0 4
BER 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 2 0 0 10 4 3 0 2 1 5 2 2
BEE 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 0 1 7 22 2 1 5 0
LIERS
E 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 2 1 1 1 0
ZWA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 2 5 5 2 0 2 0 2 4 2
OHL 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 4 0 1 1 3 1 0 1 1 0 0 3
PO II 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 3 1 1 14 1 10 41 16 15 8 36 6 11 13 23
WES 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 2 1 1 1 0 4 1 0 1 1 1 2
STVV 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 2 0 0 4 1 3 0 1 0 4 3 1
PO III 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 2 0 0 4 1 1 5 1 7 1 1 1 5 4 3
JPL
0 0 0 2 0 0 0 0 2 1 2 9 4 3 40 8 24 88 32 42 12 55 15 36 48 55
Bijlagen
93
KEYPASS (%)
PLOE
G
1 21 22 23 24 25 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 171 172 173 174 175 18
AND 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2,6 5,1 0 15,4 2,6 2,6 17,9 10,3 15,4 0 5,1 7,6 2,6 2,6 10,2
CLUB 0 0 0 2,4 0 0 0 0 0 0 0 2,4 0 2,4 7,3 2,4 2,4 14,6 2,4 9,8 2,4 17,2 0 14,7 4,9 14,7
GENT 0 0 0 2,2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4,3 4,3 4,3 21,7 2,2 6,5 0 8,8 0 10,9 21,8 13,0
STA 0 0 0 0 0 0 0 0 3,0 0 0 0 3,0 0 12,1 0 6,1 18,2 15,2 9,1 0 3,0 0 0 12,1 18,2
GENK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1,9 0 1,9 11,3 1,9 9,4 11,3 5,7 7,5 3,8 5,7 5,7 11,3 13,2 9,4
KVK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3,6 0 0 7,1 3,6 7,1 25,0 3,6 0 0 3,7 7,1 7,1 25,0 7,1
PO I 0 0 0 0,8 0 0 0 0 0,5 0 0 1,8 1,4 0,7 9,6 2,5 5,3 18,1 6,6 8,1 1,0 7,3 3,4 7,8 13,3 12,1
CERCL
E 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5,6 5,6 0 11,1 16,7 5,6 16,7 0 11,1 5,5 0 0 22,1
LOK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3,2 0 9,7 25,8 6,5 9,7 3,2 9,7 0 3,2 3,2 25,8
KVM 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 18,2 4,5 4,5 31,8 4,5 4,5 0 9,1 0 4,5 0 18,4
BER 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6,1 0 0 6,1 0 0 30,3 12,1 9,1 0 6,1 3,0 15,2 6 6
BEE 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 15,6 0 2,2 15,6 48,9 4,4 2,2 11,1 0
LIERS
E 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11,1 0 11,1 0 11,1 0 0 11,1 0 22,3 11,1 11,1 11,1 0
ZWA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3,8 0 0 3,8 0 7,7 19,2 19,2 7,7 0 7,7 0 7,7 15,5 7,7
OHL 0 0 0 0 0 0 0 0 5,9 0 5,9 0 0 0 23,5 0 5,9 5,9 17,6 5,9 0 5,9 5,9 0 0 17,6
PO II 0 0 0 0 0 0 0 0 0,7 0 0,7 1,2 1,4 0,7 8,9 0,6 6,3 18,2 8,2 8,4 2,4 15,1 3,7 5,5 5,9 12,2
WES 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5,9 5,9 0 0 11,8 5,9 5,9 5,9 0 23,4 5,9 0 5,9 5,9 5,9 11,7
STVV 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4,8 0 4,8 0 0 9,5 0 0 19,0 4,8 14,3 0 4,8 0 19,0 14,3 4,7
PO III 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2,4 3,0 5,4 0 0 10,7 3,0 3,0 12,5 2,4 18,9 3,0 2,4 3,0 12,5 10,1 8,2
JPL 0,
0 0,0 0,0 0,3 0,0 0,0 0,0 0,0 0,6 0,3 0,7 1,9 1,2 0,6 9,4 1,6 5,5 17,4 6,9 9,6 1,9 10,6 3,5 7,2 9,2 11,6
Bijlagen
94
Bijlage 9:Thuis/uit & Heen/terug
PUNTEN
PLOEG VOOR
Totaal Thuis Uit
AND 67 41 26
CLUB 61 37 24
GENT 56 31 25
STA 51 34 17
GENK 46 33 13
KVK 46 30 16
PO I 54,5 ± 8,5 34,3 ± 4,1 20,2 ± 5,5
CERCL
E
46 25 21
LOK 44 23 21
KVM 37 24 13
BER 36 26 10
BEE 36 28 8
LIERSE 31 20 11
ZWA 30 23 7
OHL 29 20 9
PO II 36,1 ± 6,3 23,6 ± 2,8 12,5 ± 5,6
WES 20 15 5
STVV 19 12 7
PO III 19,5 ± 0,7 13,5 ± 2,1 6,0 ± 1,4
JPL 40,9 ± 13,8 26,4 ± 7,8 14,6 ± 7,0
PUNTEN
PLOEG Totaal Heen Terug
AND 67 35 32
CLUB 61 28 33
GENT 56 32 24
STA 51 28 23
GENK 46 23 23
KVK 46 24 22
PO I 54,5 ± 8,5 28,3 ± 4,6 26,2 ± 5,0
CERCL
E
46 27 19
LOK 44 17 27
KVM 37 15 22
BER 36 20 16
BEE 36 18 18
LIERSE 31 12 19
ZWA 30 13 17
OHL 29 14 15
PO II 36,1 ± 6,3 17,0 ± 4,8 19,1 ± 3,8
WES 20 10 10
STVV 19 10 9
PO III 19,5 ± 0,7 10,0 ± 0,0 9,5 ± 0,7
JPL 40,9 ± 13,8 20,4 ± 8,0 20,7 ± 6,7
Bijlagen
95
DOELPUNTEN
PLOEG VOOR TEGEN
Totaal Thuis Uit Totaal Thuis Uit
AND 61 44 17 26 13 13
CLUB 51 30 21 32 10 22
GENT 63 36 27 35 13 22
STA 43 28 15 33 9 24
GENK 60 36 24 44 11 33
KVK 39 24 15 36 16 20
PO I 52,8 ± 10,1 33,0 ± 7,1 19,8 ± 5,0 34,3 ± 5,9 12,0 ± 2,5 22,3 ± 6,5
CERCLE 36 19 17 37 14 23
LOK 48 21 27 40 15 25
KVM 40 22 18 50 20 30
BER 50 32 18 55 23 32
BEE 45 26 19 51 13 38
LIERSE 24 16 8 36 15 21
ZWA 32 23 9 38 19 19
OHL 38 25 13 58 24 34
PO II 39,1 ± 8,6 23,0 ± 4,8 16,1 ± 6,1 45,6 ± 8,8 17,9 ± 4,2 27,8 ± 6,8
WES 29 19 10 59 26 33
STVV 32 20 12 61 29 32
PO III 30,5 ± 2,12 19,5 ± 0,7 11,0 ± 1,4 60,0 ± 1,4 27,5 ± 2,1 32,5 ± 0,7
JPL 43,2 ± 11,7 26,3 ± 7,6 16,9 ± 5,9 43,2 ± 11,0 16,9 ± 6,0 26,3 ± 6,9
Bijlagen
96
DOELPOGINGEN
PLOEG VOOR TEGEN
Totaal Thuis Uit Totaal Thuis Uit
AND 478 276 202 266 120 146
CLUB 462 252 210 314 149 165
GENT 498 282 216 326 126 200
STA 511 286 225 288 134 154
GENK 451 263 188 467 188 279
KVK 316 195 120 390 177 213
PO I 452,7 ± 70,5 259,0 ± 33,8 193,5 ± 38,1 341,8 ± 74,4 149,0 ± 27,9 192,8 ± 49,7
CERCLE 413 233 180 496 190 306
LOK 423 211 212 486 200 286
KVM 460 271 189 388 182 206
BER 355 198 157 440 218 222
BEE 351 181 170 465 217 248
LIERSE 364 201 163 428 174 254
ZWA 431 245 186 372 175 197
OHL 327 183 144 466 202 264
PO II 390,5 ± 47,2 215,4 ± 31,7 175,1 ± 21,3 442,6 ± 44,7 194,8 ± 17,4 247,9 ± 38,1
WES 336 180 156 466 206 260
STVV 354 190 164 472 225 247
PO III 345,0 ± 12,7 185,0 ± 7,1 160,0 ± 5,7 469,0 ± 4,2 215,5 ± 13,4 253,5 ± 9,2
JPL 408,1 ± 64,8 227,9 ± 39,6 180,1 ± 28,9 408,1 ± 75,3 180,2 ± 32,9 227,9 ± 47,9
Bijlagen
97
EFFICIENTIE
PLOEG VOOR TEGEN
Totaal Thuis Uit Totaal Thuis Uit
AND 12,8 % 15,9 % 8,4 % 9,8 % 10,8 % 8,9 %
CLUB 11,0 % 11,9 % 10,0 % 10,2 % 6,7 % 13,3 %
GENT 12,7 % 12,8 % 12,5 % 10,7 % 10,3 % 11,0 %
STA 8,4 % 9,8 % 6,7 % 11,5 % 6,7 % 15,6 %
GENK 13,3 % 13,7 % 12,8 % 9,4 % 5,9 % 11,8 %
KVK 12,3 % 12,3 % 12,5 % 9,2 % 9,0 % 9,4 %
PO I 11,8 % ± 1,8 % 12,7 % ± 2,0 % 10,5 % ± 2,5 % 10,1 % ± 0,8 % 8,2 % ± 2,1 % 11,7 % ± 2,5 %
CERCLE 8,7 % 8,2 % 9,4 % 7,5 % 7,4 % 7,5 %
LOK 11,4 % 10,0 % 12,7 % 8,2 % 7,5 % 8,7 %
KVM 8,7 % 8,1 % 9,5 % 12,9 % 11,0 % 14,6 %
BER 14,1 % 16,2 % 11,5 % 12,5 % 11,0 % 14,4 %
BEE 12,8 % 14,4 % 11,2 % 11,0 % 6,0 % 15,3 %
LIERSE 6,6 % 8,0 % 4,9 % 8,4 % 8,6 % 8,3 %
ZWA 7,4 % 9,4 % 4,8 % 10,2 % 10,9 % 9,6 %
OHL 11,6 % 13,7 % 9,0 % 12,5 % 11,9 % 12,9 %
PO II 10,1 % ± 2,7 % 11,0 % ± 3,3 % 9,1 % ± 2,9 % 10,4 % ± 2,2 % 9,2 % 2,1 % 11,4 % ± 3,2 %
WES 8,6 % 10,6 % 6,4 % 12,7 % 12,6 % 12,7 %
STVV 9,0 % 10,5 % 7,3 % 12,9 % 12,9 % 13,0 %
PO III 8,8 % ± 0,3 % 10,5 % ± 0,1% 6,9 % ± 0,6 % 12,8 % ± 0,2 % 12,8 % ± 0,2 % 12,8 % ± 0,2 %
JPL 10,6 % ± 2,3 % 11,6% ± 2,7% 9,4 % ± 2,7 % 10,6 % ± 1,8 % 9,3 % ± 2,4 % 11,7 % ± 2,7 %
Bijlagen
98
DOELPUNTEN
PLOEG VOOR TEGEN
Totaal Heen Terug Totaal Heen Terug
AND 61 32 29 26 12 14
CLUB 51 28 23 32 18 14
GENT 63 38 25 35 17 18
STA 43 22 21 33 17 16
GENK 60 28 32 44 22 22
KVK 39 21 18 36 18 18
PO I 52,8 ± 10,1 28,2 ± 6,3 24,7 ± 5,2 34,3 ± 5,9 17,3 ± 3,2 17,0 ± 3,0
CERCLE 36 19 17 37 13 24
LOK 48 21 27 40 23 17
KVM 40 18 22 50 30 20
BER 50 28 22 55 25 30
BEE 45 25 20 51 23 28
LIERSE 24 10 14 36 19 17
ZWA 32 14 18 38 21 17
OHL 38 17 11 58 29 29
PO II 39,1 ± 8,6 19,0 ± 5,8 18,9 ± 5,0 45,6 ± 8,8 22,9 ± 5,5 22,8 ± 5,7
WES 29 13 16 59 28 31
STVV 32 22 10 61 36 25
PO III 30,5 ± 2,12 17,5 ± 6,4 13,0 ± 4,2 60,0 ± 1,4 32,0 ± 5,7 28,0 ± 4,2
JPL 43,2 ± 11,7 22,3 ± 7,4 20,3 ± 6,1 43,2 ± 11,0 21,9 ± 6,5 21,3 ± 5,8
Bijlagen
99
DOELPOGINGEN
PLOEG VOOR TEGEN
Totaal Heen Terug Totaal Heen Terug
AND 478 225 253 266 141 125
CLUB 462 254 208 314 173 141
GENT 498 282 216 326 152 174
STA 511 253 258 288 139 149
GENK 451 209 242 467 227 240
KVK 316 135 181 390 210 180
PO I 452,7 ± 70,5 226,3 ± 51,4 226,3 ± 29,9 341,8 ± 74,4 173,7 ± 37,2 168,2 ± 40,8
CERCLE 413 228 185 496 269 227
LOK 423 211 212 486 241 245
KVM 460 227 233 388 200 188
BER 355 193 162 440 239 201
BEE 351 182 169 465 212 253
LIERSE 364 177 187 428 209 219
ZWA 431 204 227 372 187 185
OHL 327 140 187 466 230 236
PO II 390,5 ± 47,2 195,3 ± 29,2 195,3 ± 26,0 442,6 ± 44,7 223,4 ± 26,4 219,3 ± 25,7
WES 336 176 160 466 220 246
STVV 354 189 165 472 236 236
PO III 345,0 ± 12,7 182,5 ± 9,2 162,5 ± 3,5 469,0 ± 4,2 228,0 ± 11,3 241,0 ± 7,1
JPL 408,1 ± 64,8 205,3 ± 39,8 202,8 ± 32,1 408,1 ± 75,3 205,3 ± 37,9 202,8 ± 41,0
Bijlagen
100
EFFICIENTIE
PLOEG VOOR TEGEN
Totaal Heen Terug Totaal Heen Terug
AND 12,8 % 14,2 % 11,5 % 9,8 % 8,5 % 11,2 %
CLUB 11,0 % 11,0 % 11,0 % 10,2 % 10,4 % 9,9 %
GENT 12,7 % 13,5 % 11,6 % 10,7 % 11,2 % 10,3 %
STA 8,4 % 8,7 % 8,1 % 11,5 % 12,2 % 10,7 %
GENK 13,3 % 13,4 % 13,2 % 9,4 % 9,7 % 9,2 %
KVK 12,3 % 15,6 % 10,0 % 9,2 % 8,6 % 10,0 %
PO I 11,8 % ± 1,8 % 12,7 % ± 2,5 % 10,9 % ± 1,7 % 10,1 % ± 0,8 % 10,1 % ± 1,5 % 10,2 % ± 0,7 %
CERCLE 8,7 % 8,3 % 9,2 % 7,5 % 4,8 % 10,6 %
LOK 11,4 % 10,0 % 12,7 % 8,2 % 9,5 % 6,9 %
KVM 8,7 % 7,9 % 9,4 % 12,9 % 15,0 % 10,6 %
BER 14,1 % 14,5 % 13,6 % 12,5 % 10,5 % 14,9 %
BEE 12,8 % 13,7 % 11,8 % 11,0 % 10,9 % 11,1 %
LIERSE 6,6 % 5,7 % 7,5 % 8,4 % 9,1 % 7,8 %
ZWA 7,4 % 6,9 % 7,9 % 10,2 % 11,2 % 9,2 %
OHL 11,6 % 12,1 % 5,9 % 12,5 % 12,6 % 12,3 %
PO II 10,1 % ± 2,7 % 10,9 % ± 3,3 % 9,8 % ± 2,7 % 10,4 % ± 2,2 % 10,5 % ± 2,9 % 10,4 % ± 2,5 %
WES 8,6 % 7,4 % 10,0 % 12,7 % 12,7 % 12,6 %
STVV 9,0 % 11,6 % 6,1 % 12,9 % 15,3 % 10,6 %
PO III 8,8 % ± 0,3 % 9,5 % ± 3,0 % 8,0 % ± 2,8 % 12,8 % ± 0,2 % 14,0 % ± 1,8 % 11,6 % ± 1,4 %
JPL 10,6 % ± 2,3 % 10,9 % ± 3,1 % 10,0 % ± 2,4 % 10,6 % ± 1,8 % 10,8 % ± 2,6 % 10,5 % ± 1,9 %
Bijlagen
101
Bijlage 10: Beste aanvallende spelers per ploeg
Betrokken/minuten Betrokken/dp Betr +ass / min
Anderlecht: 1: Biglia Lucas 11,77 Suarez Mattias 39,34 Suarez Mattias 17,12
2: Jovanovic Milan 11,41 Jovanovic Milan 37,77 Biglia Lucas 15,27
3: Suarez Mattias 10,47 Gillet Guillaume 36,07 Jovanovic Milan 13,89
Club Brugge 1: Dirar Nabil 18,71 Vazquez Victor 39,22 Dirar Nabil 28,77
2: Akpala Joseph 13,22 Akpala Joseph 37,25 Akpala Joseph 16,70
3: Vazquez Victor 11,08 Odjidja/Refaelov 33,33 Vazquez Victor 15,51
Gent 1: El Ghanassy Yassine 13,35 Jorgensen Jesper 42,68 EL Ghannassy Yassin 16,64
2: Mboyo 12,97 Bruls Christian 34,92 Mboyo 16,21
3: Bruls Christian 12,30 El Ghannassy Yassine 31,75 Bruls Christian 15,66
Standard 1: Batshuayi Michi 9,61 Cyriac Gohi Bi 32,56 Mujangi Bia 13,78
2: Cyriac Gohi Bi 9,28 Tchite/Kanu 25,58 Cyriac Gohi Bi 11,27
3: Mujangi Bia 9,18 Buyens Yoni 23,26 Seijas Luis 9,72
Bijlagen
102
Betrokken/minuten Betrokken/dp Betr +ass / min
Genk 1: De Bruyne Kevin 13,25 De Bruyne Kevin 30 De Bruyne Kevin 18,77
2: Camus Fabien 13,10 Vossen/Toszer 35 Camus Fabien 16,95
3: Van Den Borre Anthony 12,83 Van Den Borre 30 Barda Elyaniv 16,76
Kortrijk 1: Czvitkovics Peter 9,67 Veselinovic 41,03 Czvitkovics 15,72
2: Veselinovic Dalibor 9,26 Nfor Ernest 38,46 Veselinovic 11,11
3: Nfor Ernest 7,29 Oussalah Mustapha 28,21 Nfor Ernest 9,11
Cercle 1: Cornelis Hans 6,71 Rudy/Cornelis 33,33 Cornelis Hans 8,39
2: Rudy 6,16 Iachtchouk Oleg 30,56 Janssens Kevin 7,84
3: Janssens Kevin 5,88 Vetokele Igor 22,22 Rudy 7,70
Lokeren 1: Harbaoui Hamdi 8,97 Harbaoui Hamdi 37,50 Leko Ivan 13,57
2: Galitsios Giorgios 8,71 De Ceulaer Benji 35,42 Harbaoui Hamdi 10,96
3: Leko Ivan 8,48 Leko Ivan 31,25 Galitsios Giorgios 9,96
Bijlagen
103
Betrokken/minuten Betrokken/dp Betr +ass / min
Mechelen 1: Ruiz Alfonso 9,62 Gorius Julien 50 Gorius Julien 9,94
2: Gorius Julien 7,95 Cordaro Alessandro 25 Ruiz Alfonso 9,62
3: Diabang Boubacar 4,72 Destorme/Chen/ 20 Vandenbergh Kevin 6,76
Diabang/Pandza
Bergen 1: Perbet Jeremy 12,24 Perbet Jeremy 62 Matthys Tim 13,33
2: Zola Matumona 8,87 Matthys Tim 38 Perbet Jeremy 13,03
3: Matthys Tim 8,44 Zola Matumona 36 Zola Matumona 11,83
Beerschot 1: Losada Hernan 10,72 Losada Hernan 55,56 Losada Hernan 13,72
2: Francois Guillaume 7,92 Nyoni Vusumuzi 33,33 Francois Guillaume 10,56
3: Dayan Roei 6,96 Macdonald Sherjill 31,11 Dayan Roei 9,28
Lierse 1: Sonck Wesley 5,79 Maric Milos 45,83 Sonck Wesley 7,71
2: Maric Milos 5,02 Elgabas Mohamed 41,67 Maric Milos 6,84
3: Kovacs 5,01 Sonck/Claasen 25 Elgabas Mohamed 5,06
Bijlagen
104
Betrokken/minuten Betrokken/dp Betr +ass / min
Zulte 1: Trajkovski Aleksandr 8 De Fauw Davy 43,75 Traikovski Aleksandr 8
2: Chevalier Teddy 6,26 Chevalier Teddy 40,63 Serwy Jeremy 7,26
3: Serwy Jeremy 5,81 Hamalainen Brian 31,25 Chevalier Teddy 7,23
Leuven 1: Iakovenko Sacha 10,77 Remacle Jordan 47,37 Iakovenko Sacha 18,46
2: Chuka 7,37 Chuka 31,58 Remacle Jordan 8,49
3: Remacle Jordan 6,94 Geeraerts Karel 26,32 Chuka 7,98
Westerlo 1: Reynaldo 12,77 Reynaldo/Goor 31,03 Reynaldo 14,18
2: Goor Bart 7,71 Annab Lens 20,69 Goor Bart 11,13
3: Annab lens 4,99 De Petter Steven 17,24 Annab Lens 5,82
Sint-truiden 1: Reza 12,55 Reza 71,86 Christ Gregory 15,66
2: Christ Gregory 12,37 Dufer Gregory 50 Reza 14,73
3: Dufer Gregory 8,55 Christ Gregory 46,88 Dufer Gregory 10,16
Bijlagen
105
Betr + ass / dp Betr + ass + dp/min Betr +ass +dp /dp
Anderlecht: 1: Suarez Mattias 57,38 Suarez Mattias 19,63 Suarez Mattias 73,33
2: Biglia Lucas 52,46 Jovanovic Milan 18,35 Jovanovic Milan 60,66
3: Jovanovic Milan 45,90 Biglia Lucas 18,19 Gillet Guillaume 59,02
Club Brugge 1: Vazquez Victor 54,90 Dirar Nabil 34,53 Akpala Joseph 72,55
2: Akpala Joseph 47,06 Akpala Joseph 25,75 Vazquez Victor 60,78
3: Refaelov Lior 43,14 Vazquez Victor 17,17 Refaelov Lior 54,90
Gent 1: Jorgensen Jesper 52,38 Mboyo 21,07 Jorgensen Jesper 68,25
2: Bruls Christian 44,44 El Ghanassy Yassin 19,31 El Ghanassy/Bruls/Thijs 46,03
3: El Ghanassy Yassine 39,68 Ljubijankic Zlatan 18,78 Mboyo 41,27
Standard 1: Cyriac Gohi Bi 39,53 Mujangi Bia 16,07 Cyriac Gohi Bi 53,49
2: Mujangi Bia/Seijas 27,91 Batshuayi Michy 15,37 Tchite Mohamed 46,51
3: Kanu/Buyens/Pocognoli 25,58 Cyriac Gohi Bi 15,24 Batshuayi Michi 37,21
Bijlagen
106
Betr + ass / dp Betr + ass + dp/min Betr +ass +dp /dp
Genk 1: De Bruyne Kevin 70 Barda Elyaniv 23,51 De Bruyne Kevin 70
2: Vossen Jelle 58,33 De Bruyne Kevin 23,19 Vossen Jelle 58,33
3: Toszer / Barda 51,67 Benteke Christian 22,15 Barda Elyaniv 51,67
Kortrijk 1: Nfor Ernest 51,28 Veselinovic 17,28 Veselinovic 71,79
2: Veselinovic 46,15 Czvitkovics 16,93 Nfor Ernest 64,10
3: Czvitkovics/De Mets/ 33,33 Monrose Steeven 11,78 Monrose Steeven 48,72
Monrose/Oussalah
Cercle 1: Rudy/Cornelis 41,67 Rudy 11,81 Rudy 63,89
2: Iachtchouk Oleg 38,89 Janssens Kevin 10,77 Iachtchouk Oleg 47,22
3: Vetokele Igor 27,78 Cornelis Hans 8,95 Cornelis/Vetokele 44,44
Lokeren 1: Leko Ivan 50 De Ceulaer Benji 15,23 De Ceulaer/Harbaoui 62,50
2: Harbaoui Hamdi 45,83 Harbaoui Hamdi 14,95 Leko Ivan 52,08
3: De Ceulaer Benji 39,58 Leko Ivan 14,14 Mokulu Benjamin 29,17
Bijlagen
107
Betr + ass / dp Betr + ass + dp/min Betr +ass +dp /dp
Mechelen 1: Gorius Julien 62,5 Ruiz Alfonso 19,23 Gorius Julien 100
2: Cordaro Alessandro 30 Gorius Julien 15,90 Cordaro Alessandro 50
3: Chen/Diabang 25 Diabang Boubacar 9,43 Diabang Boubacar 40
Bergen 1: Perbet Jeremy 66 Perbet Jeremy 21,71 Perbet Jeremy 110
2: Matthys Tim 60 Bourabia Rachid 14,71 Matthys Tim 64
3: Zola Matumona 48 Matthys Tim 14,21 Zola Matumona 50
Beerschot 1: Losada Hernan 71,11 Losada Hernan 18,01 Losada Hernan 93,33
2: Nyoni Vusumuzi 44,44 Dayan Roei 12,76 Nyoni/Macdonald 53,33
3: Macdonald Sherjill 37,78 Francois Guillaume 12,32 Sidibe 35,56
Lierse 1: Maric Milos 62,5 Sonck Wesley 9,64 Maric Milos 83,33
2: Elgabas Mohamed 45,83 Maric Milos 9,12 Elgabas Mohamed 70,83
3: Claasen Daylon 37,5 Elgabas Mohammed 7,82 Claasen Daylon 66,67
Bijlagen
108
Betr + ass / dp Betr + ass + dp/min Betr +ass +dp /dp
Zulte 1: De Fauw/Chevalier 46,88 Trajkovski Aleksandr 10,67 De Fauw/Chevalier 56,25
2: Hamalainen Brian 37,5 Serwy Jeremy 10,16 Hamalainen/Naessens 40,63
3: Delaplace Jonathan 31,25 Naessens Jens 9,23 Delaplace Jonathan 37,5
Leuven 1: Remacle Jordan 57,85 Iakovenko Sacha 20 Remacle Jordan 81,58
2: Chuka 34,21 Chuka 13,51 Chuka 57,89
3: Iakovenko/Ruytinx 31,58 Remacle Jordan 11,96 Ruytinx 39,47
Westerlo 1: Goor Bart 44,83 Reynaldo 19,86 Goor Bart 55,17
2: Reynaldo 34,48 Goor Bart 11,13 Reynaldo 48,28
3: Annab Lens 24,14 Annab Lens 7,48 Annab Lens 31,03
Sint-truiden 1: Reza 84,38 Reza 20,73 Reza 118,75
2: Dufer/Christ 59,38 Christ Gregory 17,31 Dufer Gregory 75
3: Mennes Wim 40,63 Dufer Gregory 12,83 Christ Gregory 65,63
Recommended