Veröffentlichungsdatum: 9. Juli 2024

Abstract

Diese Studie analysiert die Auswirkungen der Altersstruktur auf die Spielleistung von Nationalmannschaften während der Fußball-Europameisterschaft 2024. Unter Verwendung einer k-means Clusteranalyse wurden die Teams in drei Alterscluster eingeteilt: Cluster 1 mit jüngeren Spielern und geringer Altersdiversität, Cluster 2 mit hoher Altersdiversität und älteren Spielern sowie Cluster 3 mit überwiegend älteren Spielern, aber moderater Altersdiversität (Link zur Studie). Die Analyse der Spielresultate zeigt, dass Teams aus Cluster 1 besonders gegenüber Teams aus Cluster 3 dominieren, während Teams aus Cluster 2 durch ihre Altersvielfalt eine hohe Flexibilität und strategische Tiefe aufweisen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Jugend und Altersdiversität unterschiedliche Vorteile in sportlichen Wettkämpfen bieten können. Die Studie ist jedoch durch die begrenzte Anzahl der analysierten Spiele eingeschränkt, was die Generalisierbarkeit der Ergebnisse limitiert. Diese vorläufigen Erkenntnisse bieten eine Grundlage für weiterführende Forschungen zur Untersuchung des Einflusses von Altersstrukturen auf Teamleistungen in Teamsportarten. Die Studie unterstreicht die Bedeutung der strategischen Planung von Altersstrukturen in Teams zur Optimierung der Spielleistung.

Keywords: Kaderstrategien, Fußball-Europameisterschaft 2024, Clusteranalyse, Altersstruktur, Sportmanagement

Einleitung

Die Fußball-Europameisterschaft 2024 nähert sich mit nur noch drei verbleibenden Spielen ihrer spannenden Schlussphase. Unser Interesse bei Foomla richtet sich auf die Daten und Fakten hinter den sportlichen Ereignissen. Kürzlich veröffentlichten wir eine Studie zur Kaderstruktur der teilnehmenden Nationen, basierend auf deren Altersstrukturen. Mithilfe der k-means Clusteranalyse und der Elbogenmethode wurden die Mannschaften in drei verschiedene Cluster eingeteilt:

Cluster 1: Teams mit jüngeren Spielern und geringer Altersdiversität.

Cluster 2: Teams mit hoher Altersdiversität und älteren Spielern.

Cluster 3: Teams mit überwiegend älteren Spielern, aber moderater Altersdiversität.

 Diese Einteilung ermöglicht uns eine detaillierte Analyse der strategischen Zusammensetzung der Teams. Angesichts dieser Clusterkonstellationen lautet die zentrale Forschungsfrage: Sind bestimmte Kaderstrategien bei der Fußball-Europameisterschaft 2024 erfolgreicher als andere, und wenn ja, welche sind das?

Tabelle: Häufigkeiten der Spielergebnisse

Methoden

Zur Beantwortung der Forschungsfrage analysieren wir die bisherigen Spielergebnisse (Stand 7. Juli 2024) der EM 2024, wobei die Teams entsprechend ihrer Clusterzugehörigkeit farblich markiert sind. Zusätzlich wird eine Spalte im Datensatz genutzt, die den Gewinner jedes Spiels kennzeichnet. Eine Kontingenztabelle ermöglicht es uns, die Spielresultate einfach auszuzählen. Dabei können die Spiele zwischen Teams aus unterschiedlichen Clustern zu drei möglichen Ergebnissen führen: ein Sieg für das Team aus Cluster 1, ein Sieg für das Team aus Cluster 2, oder ein Unentschieden. Spiele zwischen Teams aus demselben Cluster haben nur zwei mögliche Ausgänge: Sieg oder Unentschieden. Aufgrund der begrenzten Anzahl von Spielen und der daraus resultierenden eingeschränkten statistischen Aussagekraft verzichten wir auf komplexe statistische Methoden wie Cramers V oder den Chi-Quadrat-Test und konzentrieren uns stattdessen auf die Analyse der absoluten Häufigkeiten.

Ergebnisse

Die Spiele der Fußball-Europameisterschaft 2024 wurden entsprechend der vordefinierten Kadercluster analysiert. Die nachfolgend beschriebenen Ergebnisse umfassen Begegnungen innerhalb der gleichen Cluster sowie zwischen unterschiedlichen Clustern:

Ergebnisse der Cluster-Duelle

Variante a (C1 vs. C1): In Duellen innerhalb des Clusters C1 wurden 6 Spiele von einem Team gewonnen, während 4 Begegnungen unentschieden endeten.

Variante b (C1 vs. C2): In den Begegnungen zwischen Teams aus den Clustern C1 und C2 erzielte Team 1 drei Siege, drei Spiele endeten unentschieden, und Team 2 sicherte sich fünf Siege.

Variante c (C1 vs. C3): Bei den Spielen zwischen den Teams aus C1 und C3 gewann Team 1 fünfmal, ein Spiel endete unentschieden, und Team 2 gewann einmal.

Variante d (C2 vs. C3): In den Auseinandersetzungen zwischen C2 und C3 dominierte Team 1 mit vier Siegen; es gab kein Unentschieden, und Team 2 konnte keine Spiele gewinnen.

Variante e (C2 vs. C2): Innerhalb des Clusters C2 wurden 5 Spiele gewonnen, und 2 Begegnungen endeten unentschieden.

Variante f (C3 vs. C3): In Duellen innerhalb des Clusters C3 wurden 5 Spiele von einem Team gewonnen, während 4 Begegnungen unentschieden endeten.

Diskussion und Fazit

Die Untersuchung der Fußball-Europameisterschaft 2024 hat wertvolle Einblicke in die Dynamik von Altersstrukturen und deren Einfluss auf die Spielleistung geboten. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass Teams aus Cluster 1, gekennzeichnet durch ihre Jugend und geringe Altersdiversität, besonders erfolgreich waren, insbesondere gegenüber den älteren Teams aus Cluster 3. Dies könnte darauf hinweisen, dass jüngere Teams eine höhere physische Ausdauer und eine aggressivere Spielweise aufweisen, die in den intensiven Begegnungen eines solchen Turniers vorteilhaft sein können.

Teams aus Cluster 2, mit ihrer ausgeprägten Altersvielfalt, zeigten eine beeindruckende Flexibilität und strategische Tiefe, die ihnen erlaubte, sowohl interne Duelle als auch Spiele gegen das gealterte Cluster 3 zu dominieren. Diese Beobachtungen legen nahe, dass eine heterogene Alterszusammensetzung zu einer reicheren Taktikvielfalt und einer besseren Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Spielsituationen führen kann.

Cluster 3, obwohl erfolgreich in Spielen gegen Teams ihres eigenen Altersprofils, kämpfte gegen jüngere und strategisch vielseitigere Teams. Dies könnte auf eine mögliche Verringerung der physischen Leistungsfähigkeit und eine geringere taktische Flexibilität hinweisen, die in Spielen gegen physikalisch robustere und taktisch anpassungsfähigere Gegner nachteilig sein kann.

Einschränkungen der Studie

Trotz der interessanten Ergebnisse ist die Studie durch die geringe Anzahl der Spiele, die analysiert wurden, stark limitiert. Diese Einschränkung verhindert eine allgemeingültige Aussage über die Effekte von Altersstrukturen auf die Spielleistung, da die statistische Grundlage zu schmal für weitreichende Schlussfolgerungen ist. Zudem könnten andere Faktoren wie individuelle Spielerfähigkeiten, Teamchemie und taktische Entscheidungen des Trainers ebenfalls bedeutende Rollen spielen, die in dieser Analyse nicht vollständig erfasst wurden.

Implikationen und Ausblick

Trotz dieser Limitationen bieten die vorläufigen Ergebnisse eine solide Basis für zukünftige Forschungen. Es wird empfohlen, weitere Studien mit einer größeren Anzahl von Spielen und über verschiedene Turniere hinweg durchzuführen, um robustere Daten zu sammeln, die eine umfassendere Analyse der Auswirkungen von Altersstrukturen auf die Teamleistung ermöglichen. Zukünftige Forschungen könnten auch gezielt die Taktiken und Strategien untersuchen, die in Abhängigkeit von der Altersstruktur der Teams angewendet werden, und wie diese die Spielausgänge beeinflussen.

Für Trainer und Sportmanager bieten die Erkenntnisse Anlass, die Altersstrukturen ihrer Teams sorgfältig zu planen und möglicherweise zu optimieren. Durch eine strategische Mischung aus jugendlicher Dynamik und erfahrener Gelassenheit könnten Teams entwickelt werden, die sowohl effektiv als auch dynamisch sind und in der Lage, auf höchstem Niveau konstante Leistungen zu erbringen. Letztendlich könnten diese Einsichten zu innovativen Ansätzen in der Teamzusammenstellung und Spielstrategie führen, die den modernen Fußball prägen.

Quellen:

Schubbert, L. (2024, 23. Juni). Altersstrukturen und Clusteranalyse europäischer Fußballnationalmannschaften: Eine k-means Klassifikation (Von foomla). Foomla Fußballtraining. https://www.foomla.org/altersstrukturen-und-clusteranalyse-europaischer-fussballnationalmannschaften-eine-k-means-klassifikation/

Anhang

1. R Code

1.1 Verwendete Pakete im R Code

In der vorliegenden Analyse wurden mehrere spezialisierte Pakete der statistischen Programmiersprache R verwendet, um die Datenverarbeitung und -visualisierung zu erleichtern. Das Paket dplyr wurde für die Datenmanipulation eingesetzt. Es ist Teil des tidyverse-Ökosystems und ermöglicht eine effiziente und intuitive Handhabung von Datenrahmen mittels einer Reihe von Funktionen, die auf den alltäglichen Datenmanipulationsaufgaben zugeschnitten sind.

Für die Erstellung interaktiver Tabellen wurde das Paket DT verwendet, welches eine R-Schnittstelle für die JavaScript-Bibliothek 'DataTables' darstellt. DT ermöglicht es, dynamische und anpassbare Tabellen direkt in R oder in Web-Reports einzubetten, was für die Präsentation und detaillierte Untersuchung der Daten unerlässlich ist.

Zusätzlich kam das Paket htmlwidgets zum Einsatz, das die Integration von komplexen JavaScript-Widgets in R ermöglicht. In Kombination mit DT erleichtert htmlwidgets die Erstellung von selbstcontainenden HTML-Widgets, die in Webseiten oder R Markdown-Dokumente integriert werden können, ohne dass weitere Abhängigkeiten benötigt werden.

Diese Pakete tragen erheblich zur Effizienz und Klarheit der datengetriebenen Analyse bei, indem sie robuste Werkzeuge für die Datenmanipulation, -analyse und -präsentation bereitstellen.

1.2 R Code Blöcke

Dieser Code erstellt eine interaktive HTML-Tabelle für die Analyse der EM 2024, wobei die Länder in verschiedene Cluster eingeteilt werden und die Tabelle entsprechend der Ergebnisse und Zugehörigkeit farblich markiert wird.

# Benötigte Pakete laden
library(dplyr)
library(DT)
library(htmlwidgets)

# Angenommen, Ihre Daten sind bereits in einem Dataframe namens 'df'
# Falls nicht, müssen Sie zuerst Ihre Daten in ein Dataframe einlesen

#Zuordnung Dataframe
df <- em

# Cluster-Zuordnungen definieren
cluster1 <- c("England", "Niederlande", "Italien", "Ukraine", "Türkei", "Österreich", "Tschechien", "Rumänien")
cluster2 <- c("Frankreich", "Portugal", "Spanien", "Belgien", "Georgien", "Slowakei")
cluster3 <- c("Deutschland", "Dänemark", "Kroatien", "Serbien", "Schweiz", "Polen", "Schottland", "Ungarn", "Slowenien", "Albanien")

# Funktion zur Bestimmung der Hintergrundfarbe
get_background_color <- function(team) {
  if (team %in% cluster1) return("red")
  if (team %in% cluster2) return("blue")
  if (team %in% cluster3) return("orange")
  return("white")  # Für Teams, die keinem Cluster zugeordnet sind
}

# Gewinner-Farben vorbereiten
winner_colors <- sapply(unique(df$Gewinner), function(x) {
  if (x == "draw") return("gray")  # Ändert die Farbe für "draw" zu grau
  get_background_color(x)
})

# DT-Tabelle erstellen
dt_table <- datatable(df, 
                      options = list(
                        pageLength = 10,
                        order = list(list(5, 'asc')),  # Sortiert initial nach der Gewinner-Spalte (Index 5) aufsteigend
                        columnDefs = list(list(targets = 5, type = 'locale-compare'))  # Ermöglicht alphabetische Sortierung für die Gewinner-Spalte
                      ),
                      rownames = FALSE) %>%
  formatStyle(
    'Heim',
    backgroundColor = styleEqual(unique(df$Heim), sapply(unique(df$Heim), get_background_color))
  ) %>%
  formatStyle(
    'Gast',
    backgroundColor = styleEqual(unique(df$Gast), sapply(unique(df$Gast), get_background_color))
  ) %>%
  formatStyle(
    'Gewinner',
    backgroundColor = styleEqual(names(winner_colors), winner_colors)
  )

# HTML-Widget als Datei speichern
saveWidget(dt_table, file = "em_2024_tabelle.html", selfcontained = TRUE)



# Berechnungsschritt 2 - Kontingenztabelle 

# Benötigte Pakete laden
library(dplyr)
library(DT)
library(htmlwidgets)

# Angenommen, Ihre Daten sind bereits in einem Dataframe namens 'em_Kon'
# Falls nicht, müssen Sie zuerst Ihre Daten in ein Dataframe einlesen

# DT-Tabelle erstellen
dt_table_Kon <- datatable(em_Kon, 
                      options = list(
                        pageLength = 10,
                        order = list(list(0, 'asc'))  # Sortiert initial nach der ersten Spalte aufsteigend
                      ),
                      rownames = FALSE) %>%
  formatStyle(
    c('Team 1', 'Team 2'),
    backgroundColor = styleEqual(c("C1", "C2", "C3"), c("red", "blue", "orange"))
  ) %>%
  formatStyle(
    c('Sieg_Team_1', 'Unentschieden', 'Sieg_Team_2'),
    backgroundColor = styleInterval(c(0, 3, 5), c('white', 'lightgreen', 'green', 'darkgreen')),
    color = styleInterval(3, c('black', 'white'))
  )

# HTML-Widget als Datei speichern
saveWidget(dt_table_Kon, file = "kontingenztabelle.html", selfcontained = TRUE)