SO% esperado frente a real

by | Nov 8, 2022 | 0 comments

Mark Lebedew hizo una pregunta a través de Facebook con respecto al rendimiento esperado en relación con el rendimiento real. Así es como lo presentó.

Experimento mental sobre la recepción.
El jugador A y el jugador B tienen la misma calidad de recepción (según el SO% esperado)
El jugador A tiene un SO% real después de su recepción un 7% más alto que el jugador B.
¿Alguien puede proponer una explicación?

SO% esperado

Permítanme comenzar explicando el % de sideout esperado. Esta es una métrica de pase de recepción de servicio que se ve a menudo en el extremo superior del deporte. Parece abordar el problema con el sistema de calificación estándar 3-2-1-0 del que hablé en una publicación anterior que menciona el SO% esperado, de alguna manera. Es decir, promediar las calificaciones de un montón de pases presenta una sensación sesgada de rendimiento. Por ejemplo, ¿una pasada de 3 es en realidad un 50 % mejor que una pasada de 2? ¿Un pase de 2 es el doble de bueno que un pase de 1? ¡Podría ser 5 veces más bueno!

Para el SO% esperado, calcula la tasa de salida para cada calidad de pase. Esto se hace observando todos los pases de una calificación dada (por ejemplo, todos los 3) y viendo el porcentaje de veces que el equipo obtiene un lado. Esto se hace a través de una muestra muy grande. En el caso de Mark, está usando cifras de toda la liga. Podrías terminar con algo como esto:

3 = 75%
2 = 60%
1 = 25%

Acabo de inventar esas cifras, así que no confíes en ellas. Necesita usar datos apropiados para su nivel de juego.

Luego, una vez que haya calculado esos porcentajes, los subdivide en su promedio para sus valores de calificación de aprobación. Digamos que tenemos los siguientes pases para un receptor: 3,1,2,3,2. Normalmente, promediaríamos eso y saldríamos con 2.2. Para el SO% esperado, reemplazaríamos esas calificaciones con sus tasas de exclusión promedio superiores, es decir, 75 %, 25 %, 60 %, 75 % y 60 %, respectivamente. Luego, los promediamos y llegamos al 59%.

Si realmente desea profundizar en todo esto, Chad Gordon de Rethinking Volley tiene una inmersión profunda.

Volver a la pregunta de Mark

Ahora que ya no tenemos los conceptos básicos, volvamos al escenario de Mark. Para aclarar, los jugadores A y B están en el mismo equipo. Imagínese que son los dos OH de ese escuadrón. Por lo tanto, tienen el mismo colocador y los mismos otros jugadores a su alrededor (teniendo en cuenta que el punto de referencia de Mark son los equipos que operan bajo Reglas de sustitución de la FIVB).

Entonces, lo que Mark presenta es una situación en la que dos jugadores tienen el mismo SO% esperado. Puede que le resulte más fácil pensar que tienen la misma calificación promedio para aprobar (por ejemplo, ambos son 2.2), aunque en realidad puede que no sea así. De todos modos, el punto es que, en función de que los dos jugadores tengan el mismo SO% esperado, esperaríamos que el equipo salga al mismo ritmo (SO% real) cuando cada uno pasa. Sin embargo, en el escenario de Mark, el equipo en realidad sale mejor cuando el jugador A pasa que cuando el jugador B lo hace. Su pregunta es por qué sería eso.

la respuesta sencilla

Es importante recordar que las cifras utilizadas para derivar el SO% esperado provienen de una muestra grande. Son el promedio de todo tipo de situaciones diferentes. Sin embargo, sabemos que hay variabilidad, incluso cuando se trata de un equipo. Todo lo que necesitas hacer es mirar las estadísticas por rotación.

Mark una vez publicó algunos figuras de diferentes ligas. Dado que esos son agregados de toda la liga, tienden a suavizar las cosas, pero aún puede ver que hay diferentes tasas. Ningún equipo tiene el mismo SO% en todas las rotaciones. Eso significa que, a menos que nuestros dos pasadores tengan exactamente la misma distribución de pases en las rotaciones, lo cual es muy poco probable, entonces uno de ellos tiene la ventaja de pasar más a menudo en las mejores rotaciones y/o menos en las peores ( s).

Por lo tanto, debemos esperar que nuestros dos jugadores tengan un SO% de equipo real diferente cuando pasen.

¿Que hacemos con eso?

Puede haber una tendencia a preguntarse por qué molestarse con el SO% esperado si el SO% real es diferente o, como en el caso aquí, dos jugadores con el mismo SO% esperado muestran un SO% real diferente. Sin embargo, tenga en cuenta que el SO% esperado elimina la variable de lo que sucede después del pase. Como tal, es una buena métrica para evaluar la recepción del servicio. Podemos usarlo de manera muy similar a usar las clasificaciones antiguas (por ejemplo, 2.2), con las ventajas que ya hemos comentado.

Si tenemos motivos para querer hacer una comparación basada en el SO% real, querríamos controlar las fuentes conocidas de variación, como la rotación. Esto es algo de lo que hablé un poco en esta publicación.

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