Veröffentlichungsdatum: 14. Juni 2024

Abstract

Diese Studie untersucht den Einfluss des Relative Age Effects (RAE) auf die Teilnehmer der Copa America, indem sie die Verteilung der Geburtsmonate und die spezifischen Geburtstage in Tageszahlen analysiert. Ziel ist es, zu verstehen, wie der Geburtszeitpunkt die Chancen von Fußballspielern beeinflusst, für nationale Teams ausgewählt und gefördert zu werden. Unsere Analyse umfasst globale Daten sowie team- und länderspezifische Verteilungen, um den Grad der Beeinflussung durch den RAE zu ermitteln. Die Studie zeigt auf, dass Spieler, die in den ersten Monaten des Jahres geboren wurden, tendenziell systematische Vorteile genießen. Die Ergebnisse legen nahe, dass eine Überarbeitung der Auswahl- und Trainingsmethoden notwendig sein könnte, um eine gerechtere Talentförderung zu gewährleisten. Dies beinhaltet die Einführung von altersunabhängigen Bewertungskriterien und die Entwicklung von Entwicklungsprogrammen, die alle Spieler gleich behandeln. Die Studie betont die Notwendigkeit weiterer Forschung, um die langfristigen Auswirkungen des RAE zu verstehen und effektive Strategien zu entwickeln, die seine negativen Auswirkungen minimieren.

Keywords: Relative Age Effect, Fußball, Copa America, Talentselektion, Geburtsmonatsverteilung, Sportstatistik, Jugendfußballförderung, Internationaler Fußball

Disclaimer zur Studie

Diese Studie basiert ausschließlich auf Daten, die öffentlich zugänglich sind und keine sensiblen persönlichen Informationen enthalten. Alle Analysen und Schlussfolgerungen wurden mit größter Sorgfalt und nach bestem Wissen und Gewissen durchgeführt, basieren jedoch auf den Daten, die durch Plattformen wie copaamerica.com und andere Fußballstatistik-Datenbanken zur Verfügung gestellt wurden. Es wird keine Verantwortung für eventuelle Ungenauigkeiten oder Unvollständigkeiten dieser externen Datenquellen übernommen. Zudem sind die in dieser Studie gezogenen Schlussfolgerungen Interpretationen der Autoren und spiegeln nicht notwendigerweise die Ansichten oder offiziellen Positionen der beteiligten Organisationen wider.

Die Ergebnisse dieser Untersuchung sollen zur wissenschaftlichen Diskussion und weiteren Forschung anregen, dürfen jedoch nicht als definitive Beweise für individuelle Fälle oder spezifische Situationen angesehen werden. Die Interpretationen und Empfehlungen basieren auf statistischen Durchschnittswerten und müssen im Kontext weiterer umfassender Studien betrachtet werden, um ihre Gültigkeit und Anwendbarkeit in spezifischen Fällen zu überprüfen. Darüber hinaus nimmt diese Arbeit Bezug auf die parallele Untersuchung des Relative Age Effects bei der Europameisterschaft 2024, um ein umfassenderes Verständnis der Auswirkungen von Geburtsmonaten auf die Talententwicklung und -selektion im internationalen Fußball zu bieten.

1. Einleitung

Die Untersuchung des "Relative Age Effect" (RAE) hat sich in der sportwissenschaftlichen Forschung als bedeutsames Feld etabliert, das Licht auf die Dynamiken der Talententwicklung und Selektion in hochkompetitiven Umgebungen wirft. Unsere jüngste Studie zur Europameisterschaft 2024 hat signifikante Einblicke in die Auswirkungen des RAE innerhalb des europäischen Fußballs geliefert, wobei systematische Vorteile für Spieler aufgezeigt wurden, die in den ersten Monaten des Jahres geboren sind. Diese Erkenntnisse legen nahe, dass der Geburtsmonat eines Spielers dessen Chancen auf Auswahl und Erfolg in Jugend- und Elitefußballprogrammen beeinflussen kann.

Angesichts der Bedeutung und der Ergebnisse unserer Forschung in Europa wenden wir nun unseren Blick über den Atlantik, um zu erforschen, ob ähnliche Muster auch in anderen Fußballkulturen existieren. Die Copa America bietet eine ausgezeichnete Gelegenheit, diesen Effekt in einem anderen geografischen und kulturellen Kontext zu untersuchen. Dieses traditionsreiche Turnier versammelt nationale Teams aus ganz Südamerika und bietet somit eine breite Datenbasis und vielfältige Spielerbiografien, die tiefere Einblicke in die Anwendung und die Auswirkungen des RAE außerhalb Europas ermöglichen.

Diese Studie zielt darauf ab, die Existenz und das Ausmaß des RAE bei der Copa America zu analysieren und zu verstehen, wie diese Erkenntnisse die Praktiken der Talentförderung und -selektion beeinflussen könnten. Durch die Untersuchung der Geburtsdaten und Karriereverläufe der Teilnehmer erhoffen wir uns, ein umfassenderes Bild der Dynamiken zu gewinnen, die die Entwicklungswege und Karrierechancen von Fußballspielern auf internationaler Ebene formen. Dieses Wissen könnte dazu beitragen, die Auswahlprozesse in Sportakademien und nationalen Teams weltweit zu informieren und zu verbessern.

Forschungsfragen der Studie:

1. Globale Verteilung: Wie verteilen sich die Geburtsmonate der Spieler über alle Copa America-Teilnehmer und pro Team, und welche Rückschlüsse erlaubt dies auf den Einfluss des RAE?

2. Detaillierte Verteilung der Geburtstage: Wie unterscheidet sich die Verteilung der Geburtstage, wenn diese in Tageszahlen codiert werden, und welche tiefere Einsicht ermöglicht diese detailliertere Betrachtung?

3. Team-spezifische Unterschiede: Wie gestalten sich die Geburtsdatenverteilungen in den Teams, die das Viertelfinale erreicht haben, und welche Unterschiede ergeben sich aus den Lagemaßen Median und Mittelwert?

2. Methodik

Bereinigung und Konversion der Datumsangaben:

Um die Daten weiter zu verfeinern, wurde das Geburtsdatum in eine standardisierte Form (YYYY-MM-DD) überführt und als neues Date-Objekt in R gespeichert. Diese Konversion ermöglichte die präzise Berechnung und Manipulation basierend auf dem Geburtsdatum jedes Spielers.

Analyse der Geburtsmonatsverteilung:

Die extrahierten Geburtsmonate wurden verwendet, um die Verteilung innerhalb des Teilnehmerfeldes zu analysieren. Dazu wurde für jedes Land die Anzahl der Spieler geboren in jedem Monat berechnet. Dies ermöglichte die Identifikation von Mustern, die auf einen RAE hinweisen könnten, wie eine Häufung von Geburten in bestimmten Monaten.

Deskriptive Statistiken und Visualisierungen:

Für eine detaillierte Analyse wurden deskriptive Statistiken wie Mittelwert, Median, Modus, Standardabweichung und Quartile für die Tage im Jahr, an denen die Spieler geboren wurden, berechnet. Diese statistischen Maßnahmen halfen, die Zentralität und Streuung der Daten zu verstehen und zu visualisieren.

Boxplots und Verteilungsanalysen:

Für eine tiefere Einsicht wurden Boxplots verwendet, um die Verteilung der Geburtstage über das Jahr zu visualisieren, sowohl global als auch pro Land. Boxplots sind besonders nützlich, um die Medianwerte, Interquartilbereiche (IQR) und potenzielle Ausreißer zu identifizieren.

Visualisierungs- und Exporttechniken

Die Ergebnisse wurden mittels interaktiver Diagramme und Tabellen visualisiert, die es den Nutzern ermöglichen, spezifische Datenpunkte zu explorieren. Diese interaktiven Elemente wurden mithilfe der `DT`- und `ggplot2`-Pakete in R erstellt. Endprodukte wurden als HTML- und PNG-Dateien exportiert, um sie leicht zugänglich zu machen und eine breite Verbreitung und Nutzung der Forschungsergebnisse zu fördern.

Ethik und Datenschutz

Die Einhaltung ethischer Standards und Datenschutzbestimmungen wurde streng beachtet, indem ausschließlich Daten aus öffentlich zugänglichen Quellen ohne sensible persönliche Informationen verwendet wurden. Diese Herangehensweise stellt sicher, dass die Forschung transparent, reproduzierbar und verantwortungsbewusst durchgeführt wurde.

3. Ergebnisse

3.1 Forschungsfrage 1

3.1.1     Globale Verteilung der Geburtsmonate der Copa America-Teilnehmer

Die Analyse der globalen Verteilung der Geburtsmonate aller Spieler, die an der Copa America teilnehmen, zeigt eine bemerkenswerte Variation in der Anzahl der Geburtstage pro Monat. Wie aus der folgenden Tabelle hervorgeht, ist der Januar mit 43 Geburtstagen der Monat mit den meisten Geburten, während der Dezember mit nur 22 Geburten der Monat mit den wenigsten Geburten ist. Dieses Muster könnte auf einen möglichen Einfluss des Relative Age Effects (RAE) hinweisen, bei dem Spieler, die in den ersten Monaten des Jahres geboren wurden, möglicherweise Vorteile in frühen Entwicklungsphasen und bei der Auswahl für Jugendfußballprogramme haben.

Geburtsmonate Tabelle

3.1.2     Team-spezifische Verteilung der Geburtsmonate

Die Verteilung der Geburtsmonate auf Teamebene bietet einen differenzierten Einblick in die spezifischen Muster und möglichen Selektionspraktiken innerhalb der einzelnen Länder. Einige Länder wie Panama und die USA zeigen eine relativ hohe Anzahl an Geburten im Februar, was auf eine starke Präsenz des RAE in diesen Teams hindeuten könnte. Andere Länder wie Chile und Ecuador zeigen eine gleichmäßigere Verteilung über die Monate, was auf unterschiedliche Selektionskriterien oder eine weniger ausgeprägte Wirkung des RAE hinweisen könnte.

3.2 Forschungsfrage 2

3.2.1     Globale Verteilung der Geburtstage in Tageszahlen

Die Analyse der Geburtstage in Tageszahlen über das Jahr liefert präzise Einblicke in die Verteilung der Geburtstage der Copa America-Teilnehmer. Die globalen Lageparameter zeigen, dass die Geburtstage über das gesamte Jahr verteilt sind, wobei die Tage deutlich um den Median von 164 streuen. Dies deutet darauf hin, dass die Spieler gleichmäßig über das Jahr verteilt geboren werden, mit einer leichten Tendenz zu den mittleren Monaten.

3.2.2     Team-spezifische Analyse der Geburtstage in Tageszahlen

Die Analyse auf Teamebene offenbart signifikante Unterschiede in der Verteilung der Geburtstage, was auf unterschiedliche Selektionsmuster in den verschiedenen Ländern hindeuten könnte. Einige Teams wie Brasilien zeigen eine fast symmetrische Verteilung um den globalen Median, was eine ausgewogene Auswahl über das ganze Jahr hinweg andeutet. Andere Teams wie Jamaica zeigen eine stärkere Konzentration in den späteren Monaten des Jahres, was auf eine andere Strategie oder mögliche Einflüsse des RAE hindeutet.

3.3 Forschungsfrage 3

3.3.1     Individualanalyse Argentinien

Detaillierte Ergebnisse für Argentinien:

- Minimum: 1 Tag

- Unteres Quartil: 72 Tage

- Median: 136 Tage

- Oberes Quartil: 221.25 Tage

- Maximum: 358 Tage

- Mittelwert: 146.62 Tage

- Standardabweichung: 98.70 Tage

- Differenz zwischen Mittelwert und Median: 10.62 Tage

Analyse

1. Verteilung der Geburtsdaten:

Der Median von 136 Tagen, der in etwa Mitte Mai entspricht, zeigt, dass die Mehrheit der argentinischen Spieler in der ersten Hälfte des Jahres geboren wird. Dies deutet darauf hin, dass in Argentinien der Relative Age Effect möglicherweise eine Rolle spielt, wobei Spieler, die früher im Jahr geboren wurden, bei der Auswahl für Jugendfußballprogramme bevorzugt werden könnten.

Der Mittelwert liegt bei 146.62 Tagen, was ebenfalls auf eine Konzentration der Geburtstage in der ersten Jahreshälfte hinweist. Die positive Differenz zwischen Mittelwert und Median von 10.62 Tagen legt eine leichte Rechtsschiefe in der Verteilung nahe, was bedeutet, dass es auch eine signifikante Anzahl von Spielern gibt, die später im Jahr geboren wurden.

2. Quartile und Extremwerte:

Das untere Quartil bei 72 Tagen (Anfang März) und das obere Quartil bei 221.25 Tagen (Ende August) demonstrieren, dass 50% der Geburten innerhalb eines relativ engen Zeitfensters von etwa sechs Monaten stattfinden. Dies zeigt eine starke Konzentration der Geburten in den früheren Monaten des Jahres.

Das Minimum von nur einem Tag und das Maximum von fast dem gesamten Jahr (358 Tage) zeigen, dass die Geburten über fast das gesamte Jahr verteilt sind. Dies deutet auf eine heterogene Altersstruktur innerhalb der Spielerpopulation hin.

3.3.2     Individualanalyse Kanada

Detaillierte Ergebnisse für Kanada:

- Minimum: 7 Tage

- Unteres Quartil: 94.25 Tage

- Median: 165.50 Tage

- Oberes Quartil: 283.25 Tage

- Maximum: 356 Tage

- Mittelwert: 181.96 Tage

- Standardabweichung: 112.10 Tage

- Differenz zwischen Mittelwert und Median: 16.46 Tage

 Analyse

1. Verteilung der Geburtsdaten:

Der Median von 165.50 Tagen, der in etwa Mitte Juni liegt, deutet darauf hin, dass die Hälfte der kanadischen Spieler in der ersten Hälfte des Jahres geboren wird. Der Median reflektiert eine gleichmäßige Verteilung der Geburtstage über das Kalenderjahr.

Der Mittelwert liegt bei 181.96 Tagen, ungefähr Ende Juni, was auf eine breitere Streuung der Geburtsdaten hinweist. Die positive Differenz zwischen Mittelwert und Median von 16.46 Tagen zeigt eine leichte Rechtsschiefe in der Verteilung an. Dies bedeutet, dass ein signifikanter Anteil der Spieler später im Jahr geboren wurde, was auf eine umfassendere und gerechtere Talentselektion hindeuten könnte.

2. Quartile und Extremwerte:

Das untere Quartil bei 94.25 Tagen (Anfang April) und das obere Quartil bei 283.25 Tagen (Anfang Oktober) demonstrieren, dass 50% der Geburten zwischen April und Oktober stattfinden. Dies zeigt, dass die Geburten recht gleichmäßig über das Jahr verteilt sind, mit einer Konzentration in der Mitte des Jahres.

Das Minimum von 7 Tagen und das Maximum von 356 Tagen belegen, dass Spieler in Kanada nahezu das ganze Jahr über geboren werden, was auf eine sehr heterogene Altersstruktur innerhalb der Spielerpopulation hindeutet.

3.3.3     Individualanalyse Kolumbien

Detaillierte Ergebnisse für Kolumbien:

- Minimum: 13 Tage

- Unteres Quartil: 82 Tage

- Median: 166 Tage

- Oberes Quartil: 254.75 Tage

- Maximum: 347 Tage

- Mittelwert: 169.42 Tage

- Standardabweichung: 101 Tage

- Differenz zwischen Mittelwert und Median: 3.42 Tage

 Analyse

1. Verteilung der Geburtsdaten:

Der Median von 166 Tagen, der etwa Mitte Juni entspricht, zeigt, dass die Hälfte der kolumbianischen Spieler in der ersten Jahreshälfte geboren wird, was eine moderate Tendenz zu Geburten in dieser Zeit andeutet. Der Median reflektiert eine relativ ausgewogene Verteilung der Geburtstage über das Kalenderjahr.

Der Mittelwert liegt nahe beim Median bei 169.42 Tagen, was ebenfalls Mitte Juni entspricht. Die geringe Differenz von 3.42 Tagen zwischen Mittelwert und Median deutet auf eine symmetrische Verteilung hin, was auf eine faire und gleichmäßige Auswahl über das Jahr hinweg hindeuten könnte.

2. Quartile und Extremwerte:

Das untere Quartil bei 82 Tagen (Ende März) und das obere Quartil bei 254.75 Tagen (Anfang September) zeigen, dass 50% der Geburten zwischen März und September stattfinden, was eine Konzentration der Geburten im Frühjahr bis zum Frühsommer andeutet.

Das Minimum von 13 Tagen und das Maximum von 347 Tagen zeigen, dass Geburten fast das ganze Jahr über stattfinden, was auf eine heterogene Altersstruktur innerhalb der kolumbianischen Spielerpopulation hindeutet.

3.3.4     Individualanalyse Uruguay

Detaillierte Ergebnisse für Uruguay:

- Minimum: 20 Tage

- Unteres Quartil: 87.50 Tage

- Median: 163.50 Tage

- Oberes Quartil: 229.75 Tage

- Maximum: 362 Tage

- Mittelwert: 169.62 Tage

- Standardabweichung: 98.61 Tage

- Differenz zwischen Mittelwert und Median: 6.12 Tage

Analyse

1. Verteilung der Geburtsdaten:

Der Median von 163.50 Tagen, der etwa Mitte Juni entspricht, zeigt, dass die Hälfte der uruguayischen Spieler in der ersten Jahreshälfte geboren wird. Dies deutet auf eine mäßige Präferenz für Spieler hin, die früher im Jahr geboren wurden, was mit dem Trend in vielen Fußballnationen übereinstimmt, in denen der Relative Age Effect beobachtet wird.

Der Mittelwert liegt bei 169.62 Tagen, nahe am Median, und die relativ geringe Differenz von 6.12 Tagen zwischen Mittelwert und Median zeigt eine nahezu symmetrische Verteilung der Geburtstage an. Dies weist darauf hin, dass die Talentauswahl in Uruguay relativ ausgewogen über das Jahr verteilt ist.

2. Quartile und Extremwerte:

Das untere Quartil bei 87.50 Tagen (Ende März) und das obere Quartil bei 229.75 Tagen (Ende August) zeigen, dass die meisten Geburten innerhalb dieses sechsmonatigen Zeitraums stattfinden. Dies deutet auf eine Konzentration der Geburten im Frühjahr und Sommer hin.

Das Minimum von 20 Tagen und das Maximum von 362 Tagen bestätigen, dass die Geburten nahezu das ganze Jahr über verteilt sind, was eine heterogene Altersstruktur innerhalb der uruguayischen Spielerpopulation suggeriert.

4. Diskussion

4.1        Diskussion zu Forschungsfrage 1

Die Analyse der globalen und team-spezifischen Verteilung der Geburtsmonate liefert deutliche Hinweise auf die Existenz und die potenziellen Auswirkungen des Relative Age Effects (RAE) bei der Copa America. Die auffällige Häufung von Geburten in den ersten Monaten des Jahres auf globaler Ebene könnte als ein Indikator für die Präsenz des RAE interpretiert werden. Diese Tendenz stimmt mit den Beobachtungen aus anderen internationalen Turnieren überein und legt nahe, dass Spieler, die früher im Jahr geboren wurden, möglicherweise Vorteile in ihrer sportlichen Entwicklung und bei der Auswahl für Jugend- und Elitefußballprogramme genießen.

Die team-spezifische Analyse zeigt aufschlussreiche Unterschiede zwischen den Ländern hinsichtlich der Verteilung der Geburtsmonate. Während einige Teams eine gleichmäßigere Verteilung aufweisen, zeigen andere Teams eine deutliche Konzentration von Geburten in spezifischen Monaten. Diese Unterschiede könnten auf variierende Auswahlstrategien und einen unterschiedlich starken Einfluss des RAE in den verschiedenen Fußballverbänden hindeuten. Die Erkenntnisse aus dieser Analyse bieten wertvolle Einblicke in die Selektionsmechanismen und könnten dazu beitragen, die Auswahlverfahren zu optimieren, um eine fairere und effektivere Talentförderung zu gewährleisten.

4.2        Diskussion zu Forschungsfrage 2

Die detaillierte Untersuchung der Verteilung der Geburtstage in Tageszahlen offenbart eine breite Streuung und unterschiedliche Muster innerhalb der teilnehmenden Teams. Diese Vielfalt zeigt, dass einige Teams möglicherweise eine gerechtere und ausgewogenere Auswahlpraxis haben, die weniger durch den RAE beeinflusst wird, während andere Teams eine Vorliebe für Spieler zeigen, die in bestimmten Zeiten des Jahres geboren wurden. Besonders bemerkenswert ist die Beobachtung, dass Teams mit einer engeren Verteilung um den Median herum tendenziell weniger durch den RAE beeinflusst zu sein scheinen. Diese Ergebnisse liefern wichtige Ansätze für die Anpassung von Trainings- und Auswahlstrategien in der Jugendförderung und unterstreichen die Notwendigkeit, kulturelle und systemische Unterschiede in der Talententwicklung zu berücksichtigen.

4.3        Diskussion zu Forschungsfrage 4 - Spezifische Teamdiskussionen

4.3.1     Argentinien:

Die Tendenz zu Geburten in der ersten Jahreshälfte könnte darauf hindeuten, dass der RAE in Argentinien eine Rolle spielt. Dies erfordert möglicherweise eine Überprüfung der Auswahlkriterien, um eine breitere und gerechtere Talententwicklung zu fördern und bestehende Vorteile für früh im Jahr geborene Spieler zu minimieren. 

4.3.2     Kanada:

Die ausgewogene Verteilung der Geburtstage in Kanada könnte ein Hinweis darauf sein, dass die Talentförderung weniger anfällig für den RAE ist. Diese Praxis könnte anderen Ländern als Modell dienen, um eine gerechtere und effektivere Entwicklung von Fußballtalenten zu erreichen. 

4.3.3     Kolumbien:

Die nahezu symmetrische Verteilung in Kolumbien lässt auf eine faire Talentauswahl schließen, die möglicherweise weniger vom RAE beeinflusst wird. Dies könnte als Zeichen einer effektiven und inklusiven Talentförderungsstrategie interpretiert werden, die eine breite Basis von Talenten unabhängig vom Geburtsdatum berücksichtigt. 

4.3.3     Uruguay:

Die gleichmäßige Verteilung der Geburtstage und die breite Streuung könnten darauf hindeuten, dass Uruguay effektive Maßnahmen zur Milderung des RAE ergriffen hat. Dies könnte dazu beitragen, dass alle Talente gleichermaßen gefördert werden, was die langfristige Entwicklung des Fußballs im Land unterstützt.

Diese Diskussionen zeigen, dass, während der RAE in vielen Teams eine Rolle spielt, einige Länder erfolgreiche Strategien entwickelt haben, um dessen Einfluss zu minimieren. Dies bietet eine wertvolle Perspektive für zukünftige Forschungen und die Entwicklung von Strategien zur Talentförderung, die darauf abzielen, alle Spieler fair und gleichmäßig zu unterstützen.

5.Schlussfolgerungen

Diese Studie hat umfassend die Auswirkungen des Relative Age Effects (RAE) auf die Teilnehmer der Copa America untersucht. Unsere Analysen der Geburtsmonatsverteilungen und die detaillierten Untersuchungen der Geburtstage in Tageszahlen beleuchten, wie das Geburtsdatum die Chancen junger Fußballspieler beeinflusst, ausgewählt und gefördert zu werden. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass Spieler, die in den ersten Monaten des Jahres geboren wurden, systematische Vorteile genießen könnten, was auf die Prävalenz des RAE in verschiedenen Fußballakademien und -verbänden hindeutet.

Die länderspezifischen Analysen bieten wertvolle Einsichten in die unterschiedlichen Ausprägungen und Umgangsweisen mit dem RAE. Während einige Länder, wie Argentinien und Brasilien, Tendenzen zeigen, die frühe Geburtsmonate bevorzugen, weisen andere, wie Kanada und Kolumbien, eine gerechtere Verteilung auf, was auf effektivere und inklusivere Ansätze in der Talentselektion hinweisen könnte. Diese Unterschiede im Umgang mit dem RAE unterstreichen die Notwendigkeit, die Selektions- und Entwicklungsstrategien länderspezifisch zu analysieren und anzupassen.

Die Ergebnisse legen nahe, dass eine Überprüfung und mögliche Anpassung der Auswahl- und Trainingsmethoden in Fußballakademien erforderlich sind, um eine gerechtere Talentförderung zu gewährleisten. Dies könnte durch die Implementierung von altersunabhängigen Bewertungskriterien oder durch die Einrichtung von Entwicklungsprogrammen geschehen, die alle Spieler unabhängig von ihrem Geburtsmonat gleich behandeln. Solche Maßnahmen könnten dazu beitragen, die durch den RAE verursachten Ungleichheiten zu reduzieren und eine gleichmäßigere Talententwicklung zu fördern.

Abschließend zeigt diese Studie die Notwendigkeit auf, weiterhin den Einfluss des Geburtsmonats auf die Talentauswahl und -förderung intensiv zu erforschen. Durch gezielte Maßnahmen gegen den RAE können gerechtere und effektivere Entwicklungsprogramme im Jugendfußball etabliert werden, die allen Spielern, unabhängig von ihrem Geburtsdatum, gleiche Chancen bieten. Zukünftige Forschungen sollten sich darauf konzentrieren, die langfristigen Auswirkungen des RAE auf die Karriereentwicklung von Spielern zu untersuchen und effektive Strategien zu entwickeln, um dessen negative Auswirkungen zu mindern. Dies könnte dazu beitragen, das Talentmanagement im internationalen Fußball umfassend zu verbessern und zu einer fairen und inklusiven Sportkultur beizutragen.

Literatur

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Lames, M., PhD, Augste, C., Dreckmann, C., Görsdorf, K. & Schimanski, M. (o. D.). Der „Relative Age Effect“ (RAE): neue Hausaufgaben für den Sport. In TRAININGSLEHRE LEISTUNGSSPORT (Bd. 6, Nummer 20084, S. Eingegangen). https://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/frontdoor/deliver/index/docId/76156/file/lsp08_06_4_9.pdf

Romann, M., Javet, M. & Fuchslocher, J. (2015). Relative Age Effect im Kinder-und Juniorenfussball. Unbekannt. https://doi.org/10.13140/rg.2.1.2024.2403

Saavedra-García, M. A., Santiago-Alonso, M., Vila-Suárez, H., Montero-Seoane, A. & Fernández-Romero, J. J. (2024). Relative Age Effect Analysis in the History of the Ballon d’Or (1956–2023). Sports, 12(4), 115. https://doi.org/10.3390/sports12040115

Schröpf, B. (2018). Relative Age Effect und Karrieremuster im deutschen Nachwuchsleistungsfußball. In M. Lames & A. Hohmann (Hrsg.), Fakultät für Sport- und Gesundheitswissenschaften [Thesis]. https://mediatum.ub.tum.de/doc/1454491/document.pdf

Anhang

Anhang 1: Plots zur Forschungsfrage 1 (Monatsverteilungen)

Anhang 2: R Code

##############################
#
# Vollständiger Code für Projekt 11b
#
#############################

# Benötigte Bibliotheken
library(tidyverse)
library(stringr)
library(DT)

# 1 Datenbereinignug
# 1.1 Dateneinlesen
df <- copaamerica_Tabellenblatt1
# 1.2 Spalte umbenennen
df_umbenannt <- df %>% 
  rename(Alter = "Geb./Alter")

df_umbenannt <- df_umbenannt %>% 
  mutate(aktAlter = NA)

df_umbenannt <- df_umbenannt %>% 
  mutate(aktAlter = str_extract(Alter, pattern = "\\((.*?)\\)"))

df_umbenannt <- df_umbenannt %>% 
  mutate(Alter_bereinigt = str_sub(Alter, 1, 10))

# 1.3 Geburtsdatum in neuer Spalte extrahieren
geburtsdatum_string <- str_sub(df_umbenannt$Alter_bereinigt, 1, 6)


# 2 Format der neuen Spalte bereinigen
df <- df_umbenannt

# Umwandeln in eine englische Schreibweise und formatieren
df <- df %>%
  mutate(GebDatA = as.Date(Alter_bereinigt, format = "%d.%m.%Y")) %>%
  mutate(GebDatAFormatted = format(GebDatA, "%Y-%m-%d"))

# 3 Berechne die Verteilung der Geburtstage pro Monat und pro Land
birth_month_country_distribution <- df %>%
  mutate(Geburtsmonat = month(GebDatA)) %>% # Extrahiert den Monat aus dem Geburtsdatum
  group_by(Land, Geburtsmonat) %>%
  summarise(Anzahl = n()) # Zählt die Anzahl der Geburtstage pro Monat und Land

print(birth_month_country_distribution)


# 4 Umformen des DataFrames, um die Länder auf der Y-Achse und die Monate auf der X-Achse anzuzeigen
wide_birth_month_distribution <- birth_month_country_distribution %>%
  mutate(Geburtsmonat = factor(Geburtsmonat, levels = 1:12, labels = c("Januar", "Februar", "März", "April", "Mai", "Juni", "Juli", "August", "September", "Oktober", "November", "Dezember"))) %>%
  pivot_wider(names_from = Geburtsmonat, values_from = Anzahl, values_fill = list(Anzahl = 0))

# Explizite Anpassung der Spaltenreihenfolge nach der Umwandlung
wide_birth_month_distribution <- wide_birth_month_distribution %>%
  select(Land, "Januar", "Februar", "März", "April", "Mai", "Juni", "Juli", "August", "September", "Oktober", "November", "Dezember")

# Anzeige der umgeformten Tabelle
print(wide_birth_month_distribution)


# 4. Tabellenexport als .html
# Erstellen der interaktiven Tabelle mit angepassten Optionen
interactive_table <- datatable(
  wide_birth_month_distribution,
  options = list(
    pageLength = -1,  # Alle Zeilen auf einer Seite anzeigen
    autoWidth = TRUE, # Automatische Breitenanpassung der Spalten
    dom = 'Bfrtip',   # Konfiguration des Table-Layouts (Buttons, Suchfeld, Pagination)
    buttons = c('copy', 'csv', 'excel', 'pdf', 'print'), # Ermöglichen des Exports und Druckens
    order = list(list(1, 'asc')), # Standardmäßiges Sortieren nach der ersten Spalte (Land)
    language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.11.5/i18n/German.json') # Deutsche Spracheinstellungen
  ),
  caption = htmltools::tags$caption(
    style = "caption-side: top; text-align: center; font-size: 18px;",
    'Verteilung der Geburtstage pro Monat und Land'
  )
)

# Speichern der Tabelle als HTML-Datei ohne Footer
saveWidget(interactive_table, 'wide_birth_month_distribution.html', selfcontained = TRUE)


# 5. Erstelle ein Facettendiagramm
# Definiere eine benutzerdefinierte Farbpalette
custom_colors <- rep(c("green4", "orange"), length.out = length(unique(birth_month_country_distribution$Land)))

# Erstellen eines Facettendiagramms, um die Verteilung der Geburtstage pro Land und Monat zu zeigen
p <- ggplot(birth_month_country_distribution, aes(x = factor(Geburtsmonat, labels = month.abb), y = Anzahl, fill = Land, group = Land)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge", width = 0.7) +
  geom_line(aes(y = Anzahl, group = 1), color = "grey80", size = 0.5) + # Hinzufügen einer Linie zur Verdeutlichung der Verteilung
  geom_point(aes(y = Anzahl), color = "grey80", size = 1) + # Hinzufügen von Punkten zur Verdeutlichung der Verteilung
  facet_wrap(~ Land, scales = "fixed") + # Sicherstellen, dass alle Facetten die gleiche y-Achse haben
  scale_fill_manual(values = custom_colors) + # Verwendung der benutzerdefinierten Farbpalette
  labs(title = "Verteilung der Geburtstage pro Monat und Land",
       x = "Monat",
       y = "Anzahl der Geburtstage") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), # Drehung der x-Achsen-Beschriftungen für bessere Lesbarkeit
        plot.title = element_text(size = 16, face = "bold"), # Größerer Titel
        axis.title = element_text(size = 14), # Größere Achsentitel
        legend.position = "none", # Entfernung der Legende für eine übersichtlichere Darstellung
        panel.grid.major = element_line(color = "grey80"), # Hinzufügen von Gitternetzlinien
        panel.grid.minor = element_blank())

print(p)


# Speichern des Plots als PNG
ggsave("birthdays_distribution.png", plot = p, width = 10, height = 6, dpi = 300)

# 6. jetzt möchte ich noch für jedes Land einen Barplot erstellen 
# Annahme, dass 'birth_month_country_distribution' die Spalte 'Geburtsmonat' hat, die numerisch ist
# Umwandeln des numerischen Monats in Monatsnamen ohne die Originalspalte 'Geburtsmonat' zu überschreiben
birth_month_country_distribution <- birth_month_country_distribution %>%
  mutate(GeburtsmonatName = factor(Geburtsmonat, levels = 1:12, labels = c("Januar", "Februar", "März", "April", "Mai", "Juni", "Juli", "August", "September", "Oktober", "November", "Dezember")))

# Erstellen einer Tabelle mit allen Kombinationen von Ländern und Monatsnamen
all_combinations <- expand.grid(Land = unique(birth_month_country_distribution$Land),
                                GeburtsmonatName = levels(birth_month_country_distribution$GeburtsmonatName))

# Zusammenführen mit den vorhandenen Daten, um sicherzustellen, dass alle Monate vertreten sind
complete_data <- left_join(all_combinations, birth_month_country_distribution, by = c("Land", "GeburtsmonatName")) %>%
  replace_na(list(Anzahl = 0))  # Ersetzen von NA mit 0

# Eindeutige Liste der Länder extrahieren
unique_countries <- unique(complete_data$Land)

# Schleife durch jedes Land und erstelle einen Plot
for (land in unique_countries) {
  country_data <- filter(complete_data, Land == land)
  file_name <- paste0("Barplot_", land, ".png")  # Dateiname nur einmal definieren
  
  # Erstellen des Barplots mit festgelegter Farbe außerhalb von aes()
  p <- ggplot(country_data, aes(x = GeburtsmonatName, y = Anzahl)) +
    geom_bar(stat = "identity", fill = "#69CD15") +  # Feste Farbe hier setzen
    labs(title = paste("Verteilung der Geburtstage pro Monat in", land),
         x = "Monat",
         y = "Anzahl der Spieler") +
    theme_minimal() +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
  
  ggsave(filename = file_name, plot = p, width = 10, height = 6, dpi = 300)
}

# 7. jetzt möchte ich ein Häufigkeitsdiagramm von allen Einträgen haben, unabhängig vom Land
# Daten aggregieren, um die Gesamtanzahl der Geburtstage pro Monat zu erhalten
total_births_per_month <- birth_month_country_distribution %>%
  group_by(GeburtsmonatName) %>%
  summarise(Total_Anzahl = sum(Anzahl)) %>%
  ungroup()

# Durchschnitt der Gesamtanzahl der Geburtstage berechnen
average_births <- mean(total_births_per_month$Total_Anzahl)

# Erstellen des Barplots für die Gesamtanzahl der Geburtstage pro Monat
p <- ggplot(total_births_per_month, aes(x = GeburtsmonatName, y = Total_Anzahl)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "#69CD15") +  # Setzen der Farbe auf green4
  geom_hline(yintercept = average_births, linetype = "dashed", color = "red", size = 1.0) +
  labs(title = "Gesamtverteilung der Geburtstage pro Monat",
       x = "Monat",
       y = "Gesamtanzahl der Geburtstage") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

# Anzeigen des Plots
print(p)

# Optional: Speichern des Plots als PNG
ggsave(filename = "Total_Birthdays_Per_Month.png", plot = p, width = 10, height = 6, dpi = 300)

print(total_births_per_month)

############## Berechnungen auf Basis der Tage nicht der Monate
# Geburtsdaten in Tage umgerechnet
library(dplyr)
library(lubridate)
library(ggplot2)

Altersverteilung_EM_Spieler_2 <- df_umbenannt


# Umwandlung der Daten im deutschen Format tt.mm.jjjj, ohne die Originalspalte zu überschreiben
Altersverteilung_EM_Spieler_2 <- Altersverteilung_EM_Spieler_2 %>%
  mutate(GebDat_konvertiert = dmy(Alter_bereinigt))  # Neue Spalte für konvertierte Daten

# Berechnung des Tages im Jahr für jedes Datum in der neuen Spalte
Altersverteilung_EM_Spieler_2 <- Altersverteilung_EM_Spieler_2 %>%
  mutate(Tag_im_Jahr = yday(GebDat_konvertiert))  # yday gibt den Tag im Jahr zurück

# Statistische Berechnungen
# Zusammenfassen der Daten zur Berechnung von Mittelwert, Median, Standardabweichung
statistiken <- Altersverteilung_EM_Spieler_2 %>%
  summarise(
    Mittelwert = mean(Tag_im_Jahr),
    Median = median(Tag_im_Jahr),
    Standardabweichung = sd(Tag_im_Jahr),
    Differenz_Median_Mean = median(Tag_im_Jahr) - mean(Tag_im_Jahr)
  )

# Ausgabe der berechneten Statistiken
print(statistiken)

# Vorbereitung der Daten für einen Boxplot
ggplot(Altersverteilung_EM_Spieler_2, aes(x = "", y = Tag_im_Jahr)) +
  geom_boxplot() +
  labs(title = "Verteilung der Geburtstage über das Jahr",
       y = "Tag im Jahr",
       x = "") +
  theme_minimal()

# Optional: Speichern des Plots als PNG
ggsave("Boxplot_Geburtstage.png", width = 10, height = 6, dpi = 300)

summary(Altersverteilung_EM_Spieler_2$Tag_im_Jahr)

# 2. Erstellen eines Boxplots für jeden Tag im Jahr, gruppiert nach Land
pp <- ggplot(Altersverteilung_EM_Spieler_2, aes(x = Land, y = Tag_im_Jahr)) +
  geom_boxplot() +
  stat_summary(fun = mean, geom = "point", shape = 20, size = 3, color = "blue", aes(group = Land)) +  # Mittelwert als Punkt hinzufügen
  geom_hline(yintercept = 182, linetype = "dashed", color = "red", size = 0.75) +  # Korrekt: Linie für den 1. Juli hinzufügen
  labs(title = "Verteilung der Geburtstage über das Jahr nach Land",
       x = "Land",
       y = "Tag im Jahr") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(1, 365, 30))  # Achsenintervalle für die Y-Achse

# Anzeigen des Plots
print(pp)

# Optional: Speichern des Plots als PNG
ggsave(filename = "Boxplot_Geburtstage_nach_Land_mit_Mean_und_Juli1.png", plot = pp, width = 12, height = 6, dpi = 300)

# 3. Tabelle mit allen Werten pro Land
# Berechnen der statistischen Daten für jedes Land
statistische_daten <- Altersverteilung_EM_Spieler_2 %>%
  group_by(Land) %>%
  summarise(
    Min = min(Tag_im_Jahr),
    Lower_Quartile = quantile(Tag_im_Jahr, 0.25),
    Median = median(Tag_im_Jahr),
    Upper_Quartile = quantile(Tag_im_Jahr, 0.75),
    Max = max(Tag_im_Jahr),
    Mean = mean(Tag_im_Jahr),
    SD = sd(Tag_im_Jahr),
    Differenz_Mean_Median = Mean - Median
  )

# Anzeigen der berechneten statistischen Tabelle
print(statistische_daten)

# Erstelle eine interaktive Datentabelle und formatiere numerische Werte auf zwei Dezimalstellen
interaktive_tabelle <- datatable(
  statistische_daten,
  options = list(pageLength = 10, autoWidth = TRUE),
  filter = 'top',
  rownames = FALSE  # Deaktiviere Zeilennummern, falls nicht gewünscht
) %>% formatRound(  # Runde und formatiere die numerischen Spalten
  columns = c("Min", "Lower_Quartile", "Median", "Upper_Quartile", "Max", "Mean", "SD", "Differenz_Mean_Median"),
  digits = 2  # Setze die Dezimalstellen auf zwei
)

# Exportiere die Tabelle als HTML
saveWidget(interaktive_tabelle, 'Statistische_Daten.html', selfcontained = TRUE)

Anhang 3: Verwendete R Pakete

Hier sind die Beschreibungen für die von Ihnen verwendeten R-Pakete:

lubridate: Das Paket lubridate erleichtert die Arbeit mit Datums- und Uhrzeitdaten in R. Es bietet eine Reihe von Funktionen, um Datumszeiten zu parsen, zu manipulieren und zu berechnen, und macht den Umgang mit Zeitzonen und Sommerzeitumstellungen einfacher und intuitiver.

ggplot2: ggplot2 ist ein sehr beliebtes Grafikpaket in R, das auf der Grammatik der Grafiken basiert. Es ermöglicht Benutzern, komplexe und ästhetisch ansprechende Grafiken systematisch zu erstellen. ggplot2 verwendet eine Schicht-basierte Struktur für das Erstellen grafischer Darstellungen und unterstützt eine breite Palette von Diagrammtypen und -stilen.

dplyr: Das Paket dplyr bietet eine Sammlung von Funktionen für die Datenmanipulation in R, die eine intuitive und leistungsfähige Datenbearbeitung ermöglicht. Es ist besonders effizient im Umgang mit Datenrahmen und bietet Funktionen wie filter, arrange, select, mutate und summarise.

tidyr: tidyr ist ein R-Paket zur Datenbereinigung, das dabei hilft, Daten zu “tidy” (aufgeräumten) Formaten zu organisieren. Es bietet Funktionen wie pivot_longer und pivot_wider, die es einfach machen, zwischen langen und breiten Formaten von Datensätzen zu wechseln, und erleichtert so die Datenanalyse und Visualisierung.

DT: Das Paket DT bietet eine R-Schnittstelle für die DataTables-Bibliothek, welche interaktive Tabellen in Webseiten ermöglicht. Es erlaubt es Benutzern, R-Datenrahmen in interaktive, JavaScript-basierte Datentabellen umzuwandeln, die in R Markdown-Dokumenten oder Shiny-Webanwendungen eingebettet werden können.

htmltools: htmltools bietet Funktionen zur Erstellung und Bearbeitung von HTML-Code in R. Es ist besonders nützlich in Kombination mit anderen Paketen wie Shiny, um dynamische Webinhalte zu generieren. htmltools ermöglicht das Erstellen von HTML-Tags, das Kombinieren von Tags zu komplexeren HTML-Strukturen und das Einbetten von externen CSS- und JavaScript-Abhängigkeiten.

Diese Pakete bieten zusammen eine umfassende Suite an Tools für Datenmanipulation, Analyse, Visualisierung und Präsentation in R.