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Fußball-Statistiken richtig lesen: Ein Leitfaden
Ballbesitz, Schüsse, xG, Passquote - der Fußball ertrinkt in Zahlen. Hier erfährst du, was sie wirklich bedeuten, was sie verschweigen und warum manche davon schlicht irreführend sind.
Warum Fußball-Statistiken wichtig sind - und wo sie an ihre Grenzen stoßen
Den größten Teil seiner Geschichte wurde Fußball in nur zwei Zahlen gemessen: Tore und Endergebnis. Dann kam die Datenrevolution. Heute erzeugt ein einziges Bundesliga-Spiel Millionen von Datenpunkten - jeder Kontakt, jeder Lauf, jeder Pass, jedes Zweikampf wird auf den Zentimeter genau erfasst. Das Ergebnis? Eine Flut von Statistiken, die das schöne Spiel auf eine Weise beleuchten kann, die reines Zuschauen nie könnte. Oder, in den falschen Händen, Zahlen, die irreführen, verwirren und Diskussionen erzeugen, die nirgendwohin führen.
Die Wahrheit liegt irgendwo in der Mitte. Statistiken sind ein Werkzeug, kein Urteil. Sie können dir Dinge sagen, die du beim Zuschauen nie bemerken würdest - etwa ob ein Stürmer wirklich Pech hat oder ob er tatsächlich über dem liegt, was seine Chancen verdient hätten. Aber sie können nicht alles erfassen. Einsatz, Erfahrung, taktische Intelligenz und diese unerklärliche Qualität, die einen guten Spieler von einem großartigen trennt - das alles bleibt außen vor.
Dieser Leitfaden ist dein Einstiegspunkt. Wir gehen die wichtigsten statistischen Kategorien durch, erklären, was jede von ihnen wirklich misst, benennen die klassischen Missverständnisse und helfen dir, einen kritischen Blick für Fußball-Zahlen zu entwickeln.
Die klassischen Statistiken: Tore, Assists, Ballbesitz, Schüsse
Beginnen wir mit den Zahlen, die überall auftauchen - im TV-Overlay, in Spielberichten und in der Post-Game-Twitter-Debatte.
Tore und Assists
Die grundlegendsten Statistiken überhaupt. Tore sind binär - sie sind entweder gefallen oder nicht - insofern sind sie verlässlich. Assists sind schon etwas unklarer: Ein 60-Meter-Diagonalball auf einen Außenstürmer, der danach vier Gegenspieler ausdribbelt und dann trifft, bekommt denselben Assist-Wert wie ein simplas Weiterleiten aus zwei Metern. Beide zählen als ein Assist. Weder Tore noch Assists unterscheiden zwischen einer dominanten Vorstellung, die zehn klare Chancen kreierte, und einem glücklichen Auftritt, der eine einzige Möglichkeit erzwang.
Das noch größere Problem: Tore und Assists werden stark von der Datenmenge beeinflusst. Ein Stürmer, der in den ersten fünf Spielen der Saison fünft Tore schießt, liegt vielleicht im Formhoch - oder hatte einfach eine absurd günstige Kombination aus Spielplan und Glück beim Abschluss. Fünf Spiele sind schlicht zu wenig für belastbare Schlussfolgerungen.
Ballbesitz
Der Ballbesitz-Prozentsatz ist wohl die am häufigsten missverstandene Statistik im Fußball. Jahrelang wurde mehr Ballbesitz automatisch mit Spielkontrolle gleichgesetzt. Barcelonas Tiki-Taka-Ära (2008-2012), mit Ballbesitzwerten regelmäßig über 65 Prozent, hat diese Assoziation tief in die Fußballkultur eingebrannt. Aber Ballbesitz ist ein Mittel zum Zweck - kein Selbstzweck.
Beispiel: Leicester Citys Meistersaison 2015/16. Sie hatten im Durchschnitt unter 45 Prozent Ballbesitz - und gewannen trotzdem die Premier League. Atletico Madrid unter Diego Simeone hat Elite-Gegner regelmäßig erstickt, obwohl sie weniger Ballbesitz hatten. Und andererseits gibt es Teams, die Ballbesitz dominieren, aber keine Durchschlagskraft besitzen - und damit vollständig scheitern, diese Überlegenheit in Tore zu verwandeln.
Ballbesitz sagt dir, wer den Ball hatte. Er sagt dir fast nichts darüber, was damit gemacht wurde.
Schüsse und Schüsse aufs Tor
Mehr Schüsse = mehr Chancen = mehr Tore? Nicht unbedingt. Ein Team, das 20 spekulative Weitschüsse abfeuert, erzeugt schwächere Chancen als ein Team, das fünf Möglichkeiten aus kurzer Distanz nach herausgespielten Aktionen kreiert. Volumen und Qualität sind völlig verschiedene Dinge.
Schüsse auf das Tor ist etwas hilfreicher - zumindest filtert es Bälle ins Niemandsland heraus - aber auch hier wird nicht unterschieden zwischen einem schwachen 25-Meter-Schuss direkt auf den Torwart und einem freistehenden Kopfball aus sechs Metern, der eine überragende Parade erfordert.
Die relevante Zahl ist nicht die Anzahl der Schüsse, sondern die Qualität der Schüsse - und genau da kommt Expected Goals ins Spiel.
Passquote
Eine hohe Passquote klingt beeindruckend - 92, 94 Prozent. Aber der Kontext ist alles. Ein Team, das ausschließlich quer und zurück in der eigenen Hälfte spielt, wird eine hohe Passquote haben. Ein Team, das aggressiv, direkt und mit linienbrechenden Pässen spielt, hat eine niedrigere Quote - aber verursacht deutlich mehr Schaden. Die Passquote als isolierte Zahl ist fast bedeutungslos, ohne zu wissen, wo die Pässe gespielt wurden und was damit bezweckt wurde.
MatchAnalyzr Tipp
Mit den Liga-Statistiken- und Team-Statistiken-Widgets bringt MatchAnalyzr alle wichtigen Metriken in einer Ansicht zusammen - Ballbesitz, Schüsse, xG, Passquote und Pressing-Intensität. Vergleiche die Zahlen deines Teams über Spieltage hinweg und erkenne sofort, ob ein gutes Ergebnis von einer starken Leistung gestützt wurde oder schlicht Glücksache war.
Fortgeschrittene Metriken: Die Statistiken, die die wahre Geschichte erzählen
Klassische Statistiken beschreiben, was an der Oberfläche passiert ist. Fortgeschrittene Metriken versuchen zu erklären, was hätte passieren sollen - und warum das Spiel so verlaufen ist, wie es verlaufen ist.
Expected Goals (xG)
Expected Goals ist inzwischen die meistdiskutierte fortgeschrittene Metrik im Fußball. Das Konzept ist einfach: Jeder Schuss hat eine Wahrscheinlichkeit, zu einem Tor zu werden - basierend auf historischen Daten. Ein Elfmeter hat einen xG-Wert von etwa 0,76 (er wird zu rund 76 Prozent ein Tor). Ein Kopfball aus 20 Metern unter Druck hat vielleicht einen xG-Wert von 0,03. Der gesamt-xG eines Teams pro Spiel ist die Summe der Einzelwahrscheinlichkeiten aller Schüsse.
Warum ist das wichtig? Weil es die Qualität der Leistung vom Ergebnis trennt. Ein Team, das Chancen im Wert von 2,4 xG kreiert, aber 1:0 verliert, hat wahrscheinlich gut gespielt und hatte Pech. Ein Team, das 2:0 gewinnt, aber nur 0,6 xG erzeugte, hat wahrscheinlich gegen den Spielverlauf gewonnen - und sollte nicht erwarten, das dauerhaft zu wiederholen.
xG ist die einzeln nützlichste Metrik, um zu beurteilen, ob Ergebnisse die zugrunde liegende Leistung widerspiegeln - das ist die Grundlage jeder ernsthaften Fußball-Analyse.
Expected Assists (xA)
Das Assist-Äquivalent zu xG. xA misst die Qualität der durch Pässe erzeugten Chancen - unabhängig davon, ob der Schuss danach ein Tor ergab. Ein Spieler, der konstant Pässe in gefährliche Positionen spielt, taucht bei xA stark auf - egal ob der Abschluss dann klinisch oder verschwendet war. So findet man kreative Spieler, die von ihren Stürmern im Stich gelassen werden, oder Stürmer, die mittelmäßige Mittelfeldspieler retten.
Progressive Pässe und Progressive Ballführungen
Diese Metriken erfassen Ballbewegungen, die das Spiel wirklich vorantreiben. Ein progressiver Pass ist einer, der den Ball deutlich näher ans gegnerische Tor bringt - typischerweise mindestens zehn Meter nach vorne oder ins letzte Drittel. Progressive Ballführungen sind das dribbling-äquivalent.
Diese Statistiken identifizieren die Spieler, die ihr Team tatsächlich vorantreiben, statt nur den Ball sicher zu halten. Ein Mittelfeldspieler mit vielen progressiven Pässen ist ein echter Spielmacher. Einer mit wenigen - egal wie viele Ballkontakte oder Pässe er insgesamt hat - recycelt möglicherweise mehr als er kreiert.
PPDA (Pässe zugelassen pro Defensivaktion)
PPDA misst die Pressing-Intensität. Es berechnet, wie viele Pässe der Gegner abschließen darf, bevor dein Team eine Defensivaktion ausführt (Tackling, Abfangen, Foul). Ein niedriger PPDA-Wert bedeutet aggressives Pressing mit wenig zugelassenen Pässen - hoher Druck. Ein hoher Wert bedeutet, man lässt den Gegner mehr zirkulieren.
Liverpool unter Klopp in der Meistersaison 2019/20 hatte einen der besten PPDA-Werte der Premier-League-Geschichte. PPDA erklärt die Gegenpressing-Philosophie besser als jede taktische Beschreibung - es quantifiziert die Intensität des Pressings.
Die häufigsten Missverständnisse bei Fußball-Statistiken
Selbst erfahrene Fußball-Fans tappen in diese Fallen. Hier sind die klassischen Fehlinterpretationen von Statistiken, die Menschen in die Irre führen.
Ballbesitz bedeutet Dominanz
Wir haben das schon angesprochen, aber es lohnt sich, es nochmals zu betonen: Ballbesitz ist eine neutrale Statistik. Manche Teams nutzen hohen Ballbesitz, um Spiele zu dominieren. Andere nutzen ihn, um Gefahr zu vermeiden, während sie auf Konter warten. Und manche Teams laden den Gegner aktiv ein, den Ball zu haben - weil sie auf Umschaltsituationen viel gefährlicher sind. Frag immer: Was macht dieses Team mit seinem Ballbesitz? Erzeugen sie Chancen? Sind sie in gefährlichen Zonen? Oder halten sie den Ball einfach nur sicher?
Mehr Schüsse = bessere Leistung
Quantität und Qualität sind völlig verschiedene Dimensionen. Vergleich diese zwei Vorstellungen: Team A hat 18 Schüsse, größtenteils spekulative Weitschüsse, mit einem kombinierten xG von 0,8. Team B hat 6 Schüsse, alle von innerhalb des Strafraums nach herausgespielten Aktionen, mit einem kombinierten xG von 2,1. Team B hatte eine weit bessere Leistung - obwohl es weniger Schüsse abgab. Überprüf immer die Schussqualität neben dem Schussvolumen.
Die Falle kleiner Stichproben
Fünf Spiele reichen nicht, um verlässliche Schlussfolgerungen über einen Spieler oder ein Team zu ziehen. Zehn Spiele sind Grenzbereich. Fußball ist eine torarme Sportart mit enormer Varianz - ein Torwart mit zwei überragenden Paraden, ein Ball, der zweimal den Pfosten trifft, eine knappe Abseitsschiedsrichterentscheidung - all das kann ein Ergebnis dramatisch verschieben. Analysten wollen typischerweise 20 bis 30 Spiele an Daten, bevor sie eine Metrik als wirklich aussagekräftig betrachten. Deshalb sollten Zwischensaison-Statistiken immer mit einem Vorbehalt zu Stichprobengrößen versehen werden.
Ein Stürmer mit acht Toren in acht Spielen klingt unglaublich. Aber wenn sein xG über diese Spiele bei 5,5 liegt, übertrifft er seine erwartete Leistung deutlich. Eine gewisse Regression zur Mitte ist wahrscheinlich. Das bedeutet nicht, dass er ein schlechter Spieler ist - nur, dass das Abschlussglück sich wahrscheinlich angleichen wird.
Kontext ignorieren: Gegnerqualität und Spielstand
Ein Team mit außergewöhnlichen Pressing-Statistiken gegen die Kellerkinder der Liga kann sich gegen Champions-League-Niveau sehr anders präsentieren. Statistiken müssen immer im Kontext gelesen werden. Welche Gegner wurden bestritten? Was war der Spielstand - jagten sie einem Rückstand hinterher (was Angriffsstatistiken aufbläht, aber Ballbesitz verzerrt) oder verteidigten sie eine Führung? Heim oder auswärts?
Ein Stürmer, der in der Bundesliga durchschnittlich 0,6 xG pro 90 Minuten erzeugt, ist etwas völlig anderes als einer, der dieselbe Zahl in der dritten Liga schafft. Kontext ist alles.
MatchAnalyzr Tipp
Das xG-Tabellen-Widget in MatchAnalyzr zeigt dir die Expected-Goals-Tabelle neben dem echten Tabellenstand - die Lücke zwischen diesen beiden Tabellen verrät dir, welche Klubs ihre zugrunde liegende Qualität über- oder unterperformen. Teams, die in der echten Tabelle viel höher stehen als in der xG-Tabelle, werden wahrscheinlich zurückfallen. Teams, die deutlich unter ihrer xG-Position liegen, sind als potenzielle Aufholkandidaten interessant.
Volumen vs. Qualität: Die wichtigste Unterscheidung
Das vielleicht nützlichste Denkmodell beim Lesen von Fußball-Statistiken ist die Unterscheidung zwischen Volumenstatistiken und Qualitätsstatistiken.
Volumenstatistiken zählen, wie viel von etwas passiert ist: Schüsse, Pässe, Ballkontakte, Zweikämpfe. Sie erzählen von Aktivität und Beteiligung. Sie sind einfach zu erzeugen, wenn dein Team dominiert - und kollabieren vollständig, wenn du in der eigenen Hälfte festgesteckt bist.
Qualitätsstatistiken versuchen zu messen, wie wertvoll das Geschehene war: xG pro Schuss, Passquote im letzten Drittel, erfolgreiche Dribblings in der Angriffszone, Progressive-Pass-Anteil. Diese lassen sich schwerer manipulieren und sind tendenziell besser für Prognosen geeignet.
Ein Mittelfeldspieler mit 90 Ballkontakten pro Spiel, aber keinem davon in gefährlichen Zonen, ist ein Hochvolumen-/Niedrigqualität-Akteur. Ein Außenstürmer, der nur 40 Kontakte hat, aber drei Schlüsselpässe spielt und 1,4 xG erzeugt, ist ein Niedrigvolumen-/Hochqualität-Akteur. Der zweite Spieler ist wahrscheinlich wertvoller - obwohl die rohe Kontaktzahl das Gegenteil suggeriert.
Wenn du eine Statistik siehst, frag immer: Misst das Volumen oder Qualität? Und wenn es Volumen ist - was ist der Kontext?
Per-90-Minuten-Statistiken: Warum sie wichtig sind
Reine Saisonsummen sind nützlich, um die kumulative Beitrag zu verstehen, aber sie werden stark dadurch beeinflusst, wie viel ein Spieler spielt. Ein Stürmer mit 15 Toren über eine volle Saison ist beeindruckend. Aber was, wenn ein anderer Stürmer 12 Tore in nur 1.800 Spielminuten schoss, verglichen mit 3.240 Minuten des ersten? Per-90-Statistiken würden zeigen, dass der zweite Stürmer eigentlich torgefährlicher ist: 0,6 Tore pro 90 Minuten gegenüber 0,42.
Die Per-90-Normalisierung ist besonders wichtig für:
- Den Vergleich von Spielern mit unterschiedlich viel Spielzeit
- Die Bewertung von Rotationsspielern gegenüber Stammspielern
- Die Analyse von Joker-Spielern, die von der Bank kommen
- Die Identifikation von Spielern, die in kurzen Einsätzen gut performen, aber über eine komplette Saison Probleme haben könnten
Der Vorbehalt: Per-90-Statistiken können für Spieler mit sehr wenig Spielminuten aufgebläht sein. Ein Spieler, der in zwei Kurzeinsätzen zweimal trifft, hat eine Per-90-Wertung von 2,0 - was bei dieser Datenmenge bedeutungslos ist. Schau immer auf die gespielten Minuten neben den Per-90-Werten.
Wie man eine Spielstatistik-Zusammenfassung kritisch liest
Du schaust dir eine Post-Game-Analyse an. Die Statistiken beider Teams sind zu sehen. So liest du sie wirklich:
**Schritt 1: Prüfe Ergebnis und xG zusammen.** Spiegelt das Resultat die Leistung wider? Wenn der Sieger 0,7 xG erzeugte und der Verlierer 2,3 xG, ist etwas Ungewöhnliches passiert - ein Glückstor, ein überragender Torwart, ein spektakulärer Distanztreffer. Das Ergebnis spiegelt nicht unbedingt wider, wer besser gespielt hat.
**Schritt 2: Schau auf Schussqualität, nicht nur Menge.** Wie viele Schüsse kamen aus dem Strafraum, wie viele von außen? Gab es Big Chances (xG > 0,35 pro Schuss)? Ein Team mit 20 Schüssen aber einem durchschnittlichen xG von 0,04 pro Schuss hat meistens aus aussichtslosen Positionen geschossen.
**Schritt 3: Berücksichtige den Spielstand.** Wenn ein Team nach 20 Minuten 2:0 zurücklag, wird sein gesamtes Statistikprofil verzerrt - mehr Ballbesitz (Gegner verteidigt), mehr Schüsse (Verzweiflung), und möglicherweise schlechtere Defensivwerte (offene Räume beim Angreifen). Der Spielstandskontext ist entscheidend.
**Schritt 4: Suche nach Mustern, nicht nach Einzelfällen.** Ein Spiel ist eine Stichprobe von eins. Ein Team, das konsistent weniger xG-Gegentore als erwartet kassiert, hat möglicherweise einen überragenden Torwart. Ein Team, das seinen xG konstant nicht ausschöpft, hat möglicherweise ein Abschlussproblem oder ein taktisches Problem bei der Schusswahl.
**Schritt 5: Frage, was nicht in den Statistiken steckt.** Pressing-Intensität, Set-Piece-Qualität, individuelle Defensivfehler und taktische Disziplin tauchen selten in den Schlagzahlen auf. Manchmal sind die wichtigsten Dinge in einem Spiel von keiner Zahl erfasst.
MatchAnalyzr Tipp
MatchAnalyzrs Per-90-Statistiken sind direkt in die Spieler- und Team-Widgets integriert, sodass du Spieler immer auf vergleichbarer Basis analysierst - unabhängig von der Spielzeit. Filtere nach Wettbewerb, Zeitraum und Heim/Auswärts, um den Kontext automatisch zu kontrollieren - ohne Tabellenkalkulation.
Kontext ist alles: Liga, Gegner, Heim/Auswärts
Dieselbe statistische Leistung bedeutet in verschiedenen Kontexten sehr unterschiedliche Dinge. Hier sind die wichtigsten Kontextfaktoren, die du immer im Hinterkopf behalten solltest:
**Liga-Qualität:** Ein Stürmer mit 0,7 xG pro 90 Minuten in der Bundesliga ist ein Spitzenangreifer. Dieselbe Zahl in der Regionalliga ist solide, aber nicht außergewöhnlich. Ligen unterscheiden sich enorm in der Defensivqualität.
**Gegner-Stärke:** Pressing-Statistiken, Ballbesitz und Chancenkreation sehen gegen schwächere Gegner alle besser aus. Die Zahlen eines Teams gegen die Tabellenletzten sind deutlich besser als gegen die Tabellenführer. Saisondurchschnitte mischen alle Gegner - deshalb gibt es angepasste Statistiken, die die Gegnerqualität kontrollieren.
**Heim vs. Auswärts:** Im europäischen Fußball gewinnen Heimmannschaften rund 45 Prozent der Spiele, Auswärtsteams etwa 28 Prozent (der Rest sind Unentschieden). Heimteams erzeugen in der Regel mehr xG, haben mehr Ballbesitz und pressen effektiver. Achte immer darauf, ob Statistiken von Heim- oder Auswärtsspielen stammen.
**Saisonphase:** Statistiken vom Saisonbeginn (erste fünf bis acht Spieltage) sind besonders volatil. Fitnesslevel variieren, taktische Systeme finden sich noch ein, und die Datenmenge ist zu begrenzt, um verlässlich zu sein. Die Zahlen werden im Laufe der Saison belastbarer.
Alles zusammenfügen: Ein praktisches Framework
Hier ist ein einfaches Framework für den Umgang mit Fußball-Statistiken:
1. **Nutze nie eine einzelne Statistik isoliert.** Jede Zahl braucht Kontext von mindestens einer anderen Metrik. xG ohne Schussvolumen. Ballbesitz ohne Chancenkreation. Tore ohne xG.
2. **Prüfe immer die Stichprobengröße.** Wie viele Spiele? Wie viele Minuten? Weniger als zehn Spiele an Daten sollten mit erheblicher Vorsicht behandelt werden.
3. **Bedenke den Kontext.** Welche Gegner? Heim oder auswärts? Was war der Spielstand? Welche Saisonphase?
4. **Trenne Volumen von Qualität.** Hohe Aktivität ist nicht dasselbe wie hoher Einfluss. Suche wo möglich nach Qualitätsmetriken.
5. **Suche nach Konsistenz, nicht nach Ausreißern.** Ein tolles Spiel oder zwei große Ergebnisse definieren weder einen Spieler noch ein Team. Achte auf anhaltende Muster über viele Spiele hinweg.
6. **Nutze Statistiken, um bessere Fragen zu stellen, nicht um Debatten zu beenden.** Eine gute Statistik öffnet eine Linie der Untersuchung. 'Warum ist das xG-Gegentore dieses Teams so niedrig, obwohl ihre Defensivlinie-Statistiken mittelmäßig aussehen?' ist eine viel interessantere Frage als 'Das beweist, dass sie die beste Defensive haben.'
Häufig gestellte Fragen
- Was ist die wichtigste Fußball-Statistik?
- Es gibt keine einzelne 'wichtigste' Statistik - der Kontext bestimmt, welche Metrik am meisten aussagt. Um eine Spielleistung zu verstehen, ist Expected Goals (xG) in der Regel die informativste Einzelgröße, weil sie Chancenqualität misst statt nur Schüsse oder Tore zu zählen. Aber xG allein erfasst nicht alles: Pressing-Intensität, Defensivorganisation und Set-Piece-Qualität sind ebenfalls wichtig und erfordern andere Metriken.
- Ist Ballbesitz ein guter Indikator für die Qualität eines Teams?
- Nicht verlässlich. Der Ballbesitz-Prozentsatz sagt dir, wer den Ball hatte - aber nicht, was damit gemacht wurde. Manche Spitzenteams dominieren über hohen Ballbesitz (Manchester City, Barcelona). Andere sind bewusst ballbesitzarme Mannschaften, die auf Umschalten gefährlich sind (Atletico Madrid, Brentford). Die Qualität des Ballbesitzes - wie viele gefährliche Chancen wurden kreiert - ist weit wichtiger als der rohe Prozentsatz.
- Was bedeutet xG im Fußball?
- xG steht für 'Expected Goals' (Erwartete Tore). Jedem Schuss im Fußball wird eine Wahrscheinlichkeit zugewiesen, ein Tor zu ergeben - basierend auf Faktoren wie Schussposition, Schussart (Kopf oder Fuß), ob er aus dem Spiel heraus oder nach einem Standard entstand, und der Art der Vorlage. Der gesamt-xG eines Teams in einem Spiel ist die Summe dieser Einzelwahrscheinlichkeiten. Ein xG-Wert von 2,0 bedeutet, dass ein Team Chancen kreierte, die im Durchschnitt zwei Tore ergeben sollten. Es ist die beste verfügbare Metrik, um die Qualität von Angriffs- und Defensivleistungen unabhängig vom Abschlussglück zu messen.
- Wie viele Spiele brauche ich, bevor Fußball-Statistiken verlässlich sind?
- Analysten betrachten 20 bis 30 Spiele im Allgemeinen als das Minimum, damit die meisten Metriken statistisch bedeutsam werden. Fußball ist eine torarme Sportart mit hoher Varianz - einzelne Spiele können massiv von Glück, individuellem Ausnahmekönnen oder marginalen Schiedsrichterentscheidungen beeinflusst werden. Frühsaison-Statistiken (erste fünf bis zehn Spiele) sollten mit erheblicher Vorsicht behandelt werden - sie zeigen frühe Tendenzen, können aber über die zugrunde liegende Qualität eines Teams oder Spielers stark irreführen.
- Was ist der Unterschied zwischen Schüssen und xG?
- Schüsse ist eine Volumenstatistik - sie zählt, wie oft ein Team versucht hat zu treffen, unabhängig von der Qualität dieser Versuche. xG ist eine Qualitätsstatistik - sie bewertet die Wahrscheinlichkeit, dass jeder Schuss zu einem Tor wird, basierend auf historischen Daten. Ein Team kann 20 Schüsse mit einem xG von 0,8 haben (viele schwache Weitschüsse) oder fünf Schüsse mit einem xG von 2,2 (alles hochwertige Chancen aus kurzer Distanz). Der xG-Wert gibt dir ein viel klareres Bild davon, wie gut ein Team Chancen kreiert und verteidigt hat, als die rohe Schusszahl.
