スパイクのスタッツと採点の関係
前回の分析では、イタリアセリエAの試合ごとの採点を選手のポジション別に比較しました。
これによって、ポジションによって採点がどのくらいの範囲に収まるのかという幅を確認することができました。
今回からは1歩踏み込んで、こうした採点がどのように決まるのかというのを、各種成績との関係から見ていきたいと思います。当然、各種成績を総合して採点が決まると思うのですが、いきなり複雑な解析をするのではなく、まずはスタッツごとに関係を確認していきたいと思います。
今回の分析で、使えるスタッツは全部やってしまおうと思ったのですが、それだと載せる図の数が多すぎるので、今回はスパイクに関するスタッツと採点の関係を見ていきます。
スパイクと採点
スパイクをたくさん決めればその選手の採点は高くなる、というのは容易に想像できますが、決定率の高い選手ほど採点が高くなるのでしょうか？それとも打数が多いことのほうが評価されるのでしょうか？といわれると良くわかりません。
前回の分析で、ミドルブロッカーのほうが全体的に採点が高めだったので、打数が少なく決定率の高いミドルブロッカーの特徴から、打数よりも決定率が重視されると考えられますが、ミドルブロッカーは他のプレーで評価をあげている可能性もあります。
このあたりはデータを見ないことにはよくわからないということで、スパイクの打数と決定率、そしてセリエAには、スパイクのミスと被ブロックのスタッツがあるので、これらを加えて打数で割った失点率と採点の関係を見ていこうと思います。
スパイク決定率と採点
最初に見るのは、男子1部(A1)のスパイクの打数と決定率と採点との関係です。この関係を図で表したものを以下に示します。
データは2010/2011シーズンから2018/2019シーズンのレギュラーラウンドのものです。
この図は、右に行くほどスパイクの打数が多く、上に行くほど決定率が高いことを意味します。採点の高さはプロットの色によって変えています。右にある凡例“Vote”を参照してください。採点を0.5点で区分して色分けしています。
この図からも大体の傾向がつかめますが、散布図の問題としてプロットが被ってしまうというものがあります。そこで、採点のグループごとにプロとした図を以下に示します。
6つ並んだ図の左の2つは採点が5.5より低い低評価のプロットになります。前回の分析を見ると、この低い採点を付けられるのはほとんどがセッターです。そして、これらの図のプロットは上下に幅広く分布しており、スパイク決定率の高低に関わらず低評価となっているといえます。
左から3~5番目の図には多くの選手が該当します。右に行くほどプロットの位置が上にあることが確認できると思います。したがって、スパイクの決定率が高いほど採点は高くなることを意味しています。
もし、スパイク決定率が採点に非常に大きな影響を及ぼすのであれば、この緑・黄・赤のプロットはほとんど被ることなく下・中・上と別れてプロットされることになりますが、被った部分もありつつ、徐々に上にスライドしながらプロットされていることから、スパイク決定理宇以外の要因によっても採点が左右されていることがわかります。
一番右の採点が7.0以上の選手は、ほぼ例外といえるのでここでは言及しません。
続いて、男子2部(A2)のデータを以下の図に示します。
概ね男子1部(A1)と同じ傾向といって良い結果です。
次は、女子1部(A1)のデータを示します。
一般的な傾向として女子のスパイク決定率が低いので、プロットは男子よりも下側に寄りますが、プロットの傾向としては違いが無いと見てよいデータです。
最後に、女子2部(A2)のデータを示します。
こちらも同様の傾向といって良いでしょう。
スパイク失点率と採点
それでは、同じ手続きの分析をスパイク決定率から失点率に替えた分析したものから、男子1部(A1)の結果を以下に示します。
当然の結果ではありますが、決定率とは逆に失点率が低いほうが採点が高くなるというデータです。
失点率のデータを見たのは、スパイクの得点よりも失点を重く見る可能性は無いだろうかと考えたためですが、決定率のプロットの傾向とそれほど違いはなさそうです。
続いて、男子2部(A2)のデータを以下の図に示します。
こちらも男子1部(A1)と同じ傾向といって良い結果です。
次は、女子1部(A1)のデータを示します。
女子1部(A1)のデータも男子と大きな違いは無いといえるでしょう。
最後に、女子2部(A2)のデータを示します。
こちらも、女子1部(A1)と大きな違いはありません。
まとめ
以上の分析から、スパイク決定率と失点率が採点の高低に影響していることは確認できました。ただし、それだけで採点を大きく左右するものではなく、同程度の打数と決定率や失点率であっても、採点に差がつくことがわかりました。他のプレーによって採点に差がついていると考えられます。
次回はサーブと採点の関係を分析したいと思います。採点への様々なプレーの複合的な影響は気になるところですが、単純な関係をきちんと把握しておかないことには、複雑な関係を紐解くことはできないからです。
おわりに
今回の分析で使用したデータは以下のGithubにアップしています。ご自分で分析してみたい方はデータをダウンロードして利用してください。
使用したのはこの中の以下のファイルになります。
・legavolley_personal_gamelog.csv
・legavolley_gamelog.csv
・Legavolley_femminile_personal_gamelog.csv
・Legavolley_femminile_gamelog.csv
・Legavolley_playerlist.csv
・Legavolley_femminile_playerlist.csv
タイトル画像：いらすとや
データ元
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