TÜRKİYE FUTBOL FEDERASYONU 2020-2021 SÜPER LİG MAÇLARININ BAZI PERFORMANS DEĞERLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI
Author :
Abstract
Bu araştırma 2020-2021 Türkiye Süper Ligi sezonunda oynanan maçların sonuçlarına göre ilk 5 ile son 5 sırada bitiren takımların bazı performans parametrelerini karşılaştırmak amacıyla yapılmıştır. 21 takımın karşılaştığı ve toplamda 400 maçın oynandığı bu ligde ilk 5 ve son 5. sırada bitiren takımların tüm maçları değerlendirmeye alınmıştır. Araştırmada kullanılan veriler www.mackolik.com adlı internet sitesinden elde edilmiştir. Elde edilen verilerin istatistiksel analizi için SPSS 22 paket programı kullanılmıştır. Verilerin normal dağılım gösterip göstermediğini belirlemek için Shapiro - Wilk testi uygulanmış ve verilerin normal dağılım göstermediği tespit edilmiştir. Normal dağılım göstermeyen verilerde bağımsız iki grup arasındaki farklılığı tespit etmek için, non parametrik testlerden Mann-Whitney U testi uygulanmıştır. Veriler ortalama ve standart sapma olarak verilmiş ve istatistiksel olarak p<0,05 düzeyi anlamlı kabul edilmiştir. Elde edilen araştırma bulgularına göre, sonuçlarına bakıldığında topla oynama yüzdesi, ikili mücadele başarısı yüzdesi, başarılı hava topu yüzdesi, toplam pas, rakip sahada başarılı pas yüzdesi, orta, toplam şut sayıları, ceza sahası dışından ve içinden atılan şut oranlarında gruplar arasında istatiksel olarak anlamlı bir farklılık tespit edilmiştir (p>0,05). Sonuç olarak, başarılı takımların performans parametrelerine bakıldığında toplu oyunun içinde yer alan birçok değişkende sayısal olarak daha üstün olduklarını görmekteyiz. Bu ve buna benzer çalışmalar, antrenörlerin takım performansını arttırmak ve başarılı olmak için antrenman ve maç hazırlıklarına yardımcı olabilir.
Keywords
Abstract
This research was conducted to compare some performance parameters of the teams that finished in the top 5 and the last 5 places according to the results of the matches played in the 2020-2021 Turkish Super League season. In this league where 21 teams faced and 400 matches were played in total, all matches of the teams that finished in the top 5 and the last 5 places were evaluated. The data used in the research were obtained from the website www.mackolik.com. SPSS 22 package program was used for statistical analysis of the obtained data. Shapiro - Wilk test was applied to determine whether the data showed normal distribution and it was determined that the data did not show normal distribution. Mann-Whitney U test, which is one of the non-parametric tests, was used to determine the difference between two independent groups in the data that did not show normal distribution. The data were given as mean and standard deviation, and the p<0.05 level was considered statistically significant. According to the research findings, when the results are examined, there are statistically significant differences between the groups in the percentage of ball playing, the percentage of duel win, the percentage of successful air ball, the total pass, the percentage of successful passes in the opponent's field, crossing, the total number of shots, the rate of shots taken from outside and inside the penalty area. a difference was detected (p>0.05). As a result, when we look at the performance parameters of successful teams, we see that they are numerically superior in many variables in the collective game. This and similar studies can help coaches prepare for training and matches in order to increase team performance and be successful.
Keywords
- Araya, J. and Larkın, P. (2014). Key performance variables between the top 10 and bottom 10 teams in the english
- Araya, J. and Larkın, P. (2014). Key performance variables between the top 10 and bottom 10 teams in the english premier league 2012/13 season. University of Sydney Papers in Hmhce, S,17-29.
- Ballesteros, J. and L., Penas, C.L. (2010). Performance in team sports: İdentifying the keys to success in soccer. Journal of Human Kinetics. 25, 85-91.
- Bilgin, S (2021). 2018 dünya kupası maçlarının teknik, taktik ve hareket zaman ilişkisinin istatistiksel analiziDoktora Tezi, Ankara Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı, Ankara
- Bradley P., Lago-Penas C., Rey E., & Gomez, D.(2013). The Effect of high and low percentage ball possessionon physical and technical profıles in English FA Premier League soccer matches. J Sports Sci, 31(12) 1-10.
- Caro, O., Fradua, L., Robles, F., Garcia Garcia, J., & Panciera di Zoppola, Y. (2010). Los principios fundamentales del juefo en fútbol desde una revisión bibliográfica. Fútbol-Táctico. On Line, 68–77.
- Ertetik G. (2016). 2012-2013, 2013-2014 sezonlarında Avrupa kupalarına katılan Türk futbol takımlarınınmaçlarının teknik-taktik açıdan analizi. Ankara Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Spor Bilimleri Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi.
- Fernandez-Navarro, J., Fradua, L., Zubillaga, A., & McRobert, A. P. (2018). Influence of contextual variables onstyles of play in soccer. International Journal of Performance Analysis in Sport, 18(3), 423–436. https://doi.org/10.1080/24748668.2018.1479925
- Gürkan O.(2021) Türkiye Futbol Süper Liginin teknik, taktik ve istatistiksel açıdan incelenmesi(2015-2020 sezonu), Ankara Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Spor Bilimleri Anabilim Dalı, Doktora Tezi
- Hughes, M. (2004). Notational analysis–a mathematical perspective. International Journal of Performance Analysis in Sport, 4(2), 97-139.
- Hughes, M. (2003). Notational analysis. In Science and soccer (pp. 253-272). Routledge
- Hughes, M. D., & Bartlett, R. M. (2002). The use of performance indicators in performance analysis. Journal of sports sciences,20(10), 739-754.
- James, N. (2006). Notational analysis in soccer: past, present and future. International Journal of Performance Analysis in Sport, 6(2), 67-81.
- Lago, C. (2009). The influence of match location, quality of opposition, and match status on possession strategies in professional association football.,Journal ofSports Sciences, 27(13), 1463–1469.
- Liu H., Miguel, A., Bruno, G., & Jaime, S. (2016) Technical Performance and Match-to-Match Variation in Elite Football Teams. J Sport Sci, 34(6): 509–18.
- McGarry, T. (2009). Applied and theoretical perspectives of performance analysis in sport: Scientific issues and challenges. International Journal of Performance Analysis in Sport, 9(1), 128-140.
- Memmert, D., Rein, R. (2018). Match analysis, big data and tactics: current trends in elite soccer. Deutsche Zeitschrift Für Sportmedizin, 69(3):65-72.
- Moura, F.A., Martins, L.E.B., Cunha, S.A. (2013). Analysis of football game-related statistics using multivariate techniques. Journal of Sports Sciences, 1-7.
- Pritchard, O. (2011). Analysis of attacking play in the fıfa 2010 soccer world cup in south africa. Degree of Bachelor of Sport and Physical Education, University of Wales Institute Cardiff.
- Rampinini,E., Impelizzeri, F., Castagna, C., Coutts, A.,& Wisloff, U. (2009) Technical performance during
- Sampaio, J., Lago, C., Casais, L., & Leite, N. (2010). Effects of starting score-line, game location, and quality ofopposition in basketball quarter score. European Journal of Sport Science. https://doi.org/10.1080/17461391003699104
- Somnath, S.,Bhowmıck, S. (2014). Perfomance analysıs of argentına, brazıl and uruguay durıng copa amerıca cup 2011. International Journal of Sports Sciences and Fitness. 4(1):53-60.
- Szwarc, A. (2007). Efficacy of successful and unsuccessful soccer teams taking part in finals of champions league. Medsportpress. 13(2):221-225.
