DOI: https://doi.org/10.15366/rimcafd2017.66.007
ORIGINAL
INFLUENCIA
DE LA AGRESIVIDAD SOBRE EL RENDIMIENTO DE EQUIPOS DE FÚTBOL EN ESPAÑA
THE INFLUENCE
OF AGGRESSIVENESS ON THE PERFORMANCE OF FOOTBALL TEAMS IN SPAIN
García García,
P.A.1; Martínez, J.A.2 y González-Gómez, F.J.3
1 Departamento de
Economía de la Empresa, Universidad Politécnica de Cartagena, España; pedroa.garcia.garcia@gmail.com
2 Profesor Titular de Universidad.
Departamento de Economía de la Empresa, Universidad Politécnica de Cartagena, España;
josean.martinez@upct.es
3 Departamento de
Economía Aplicada, Universidad Granada, España; fcojose@ugr.es
Agradecimientos
Los autores agradecen
la financiación recibida del proyecto ECO2015-65637-P (MINECO/FEDER). Asimismo,
este trabajo es el resultado de la actividad desarrollada en el marco del
Programa de Ayudas a Grupos de Excelencia de la Región de Murcia, de la
Fundación Séneca, Agencia de Ciencia y Tecnología de la Región de Murcia
proyecto 19884/GERM/15.
Código UNESCO / UNESCO code: 6114.03
Psicología social. Comportamiento Colectivo / Social psychology. Collective Behaviour
Clasificación del Consejo de Europa / Council of Europe Classification: 15 Psicología del Deporte / Sport Psychology
Recibido 2 de junio de 2014 Received
June 2, 2014
Aceptado 4 de octubre de 2014 Accepted October 4, 2014
RESUMEN
La agresividad es un
concepto complejo de definir, y que engloba aquellas acciones encaminadas a dañar
al rival. Pueden estar justificadas como un instrumento para conseguir el
objetivo del equipo o ser una manifestación de violencia explícita. El objeto
de esta investigación es comprobar si esa creencia sobre el juego agresivo
tiene soporte empírico, al analizar su influencia en la variación en el
marcador en los partidos disputados en la 1ª división de la liga española de fútbol
durante las temporadas 2007/2008 y 2008/2009. Para ello, se distingue entre
agresión instrumental y hostil como diferentes niveles de agresividad. Además, se
mide el rendimiento de los equipos en relación al cambio en el marcador, una
variable reflejada directamente sobre los goles, y no sobre otras variables de
juego que pueden o no traducirse en cambios en el marcador. Los resultados
muestran, globalmente, que la agresividad tiene efectos negativos sobre el
rendimiento.
PALABRAS CLAVE: Agresividad, fútbol, rendimiento, agresión
hostil, agresión instrumental, deportes
ABSTRACT
Aggressiveness is a
complex concept to define and one which includes actions
intended to harm a rival. Such actions can be justified as a means to
achieving the goals of the team, or simply a manifestation of explicit violence.
The aim of this research was to test whether the belief that aggressive play
reaps benefits has empirical support byanalyzing its influence on the variation
in the scoring of all matches in the 1st division of the Spanish football
league, for the 2007/2008 and 2008/2009 seasons. In order to do so, we distinguished
between instrumental and hostile aggression as different levels of
aggressiveness. Furthermore, we measured the performance of teams through
changes in the scoreboard, that is to say, when a goal is scored. Results
derived from the estimation of five different models showed, overall, that
aggressiveness has a negative impact on team performance.
KEYWORDS: Aggression, football, performance,
hostile aggression, instrumental aggression, sports
INTRODUCCIÓN
En diversos deportes,
el rendimiento de los jugadores y los equipos parece verse influido por el
grado de agresividad al que son exigidos o al que ellos son capaces de llegar. Algunos
autores concluyen que un mayor grado de agresividad se asocia positivamente con
los medidores de rendimiento en deportes como el baloncesto (Zitek y Jordan;
2011), el hockey (McCarthy y Kelly; 1978a, 1978b) y el balonmano (Grange y
Kerr, 2010). Por otra parte, hay una evidencia de que este efecto también tiene
una incidencia negativa en otro tipo de deportes, como el tenis (Hanegby y Tenenbaum,
2001), y en ciertos aspectos del juego, como pueden ser la precisión y la
concentración (Gambetti y Giusberti, 2008). En cualquier caso, distintos
estudios llegan a la conclusión de que la magnitud del efecto de la agresividad
difiere según el deporte. Por tanto, este factor de agresividad debería tenerse
en cuenta a la hora de modelar el rendimiento de los deportistas, junto a otras
variables tradicionalmente empleadas en este tipo de estudios (ej. Arkes y
Martínez, 2011; Dobson y Goddard, 2011): la condición de local o de visitante,
los días de descanso entre encuentros, la racha del equipo, la diferencia de
calidad entre los equipos, el momento de la temporada en la que se encuentra,
la influencia del público o el factor árbitro.
Sin embargo, no se han
encontrado evidencias empíricas sobre el efecto del nivel de agresividad sobre el rendimiento de
los equipos de fútbol, aunque hay estudios que muestran cómo el nivel de
agresividad se incrementa con el nivel de la competición (Coulumb-Cabagno y
Rascle, 2006), y cómo esa agresividad se legitima por parte de los jugadores
como algo inherente a la competición de alto nivel (Traclet, et al., 2009). El
objetivo de esta investigación es comprobar si esa creencia sobre las bondades
del juego agresivo tiene soporte empírico, al analizar su influencia en la
variación en el marcador de los partidos.
EL CONCEPTO DE AGRESIVIDAD
En el ámbito deportivo,
se ha definido el concepto de agresividad como los actos evidentes que violan
las reglas formales del juego, y que intencionalmente causan daño (Widmeyer et
al., 2002). Debido a que el futbol, como otros muchos deportes, implica
contacto físico entre los jugadores, la medición de la agresividad puede ser
complicada de llevar a cabo. Así, tal y como recogen Grange y Kerr (2010),
muchos autores admiten las dificultades de incorporar la noción de intentar
dañar o lesionar al contrario en la definición de agresión en deporte. Y es que
las acciones legítimas de los jugadores dentro del terreno de juego pueden
provocar accidentalmente daño a los contrincantes. Esta distinción es muy
importante, ya que refleja la divergencia entre dos dispares tipos de agresión:
hostil e instrumental, las cuales son discutidas a continuación.
Como definen Grange y
Kerr (2010), cuando un atleta intencionadamente perjudica a otro atleta, pero
el objetivo final de la acción no es el mismo daño, sino más bien el logro de
algún otro fin, como la victoria en la competición, se considera entonces una
agresión instrumental. La agresión hostil, por el contrario, solo tiene como
meta el daño físico o psicológico a una persona. Esta última acción, por lo
general, surge a causa de una frustración normalmente originada cuando los deportistas
pierden. Esta distinción entre agresión instrumental y hostil ha sido utilizada
ampliamente en la literatura, aunque es cierto que otros autores proponen otras
formas de categorización de las agresiones. Así, y como explican Grange y Kerr
(2010), autores como Smith (1983) defienden que todas las acciones agresivas en
deporte son instrumentales, ya que todas en mayor o menor medida tienen en
mente la victoria en la competición, por lo que otras clasificaciones son
posibles, como la que recoge Kerr (2005): agresión permitida en el juego,
agresión debida al enfado, agresión para intimidar a un rival, y la agresión
espontánea del agresor que provoca en éste una emoción de placer.
Uno de los problemas
para medir las agresiones instrumentales es la consideración del árbitro sobre
la punibilidad de la infracción. Por ejemplo, Nevill et al. (2002) determinaron
que los árbitros se ven influenciados por el factor ambiental del estadio,
llegando a la situación de que ninguno de los 47 escenarios planteados en el
estudio daba lugar a una decisión unánime de los 40 árbitros calificados. Por
lo tanto, si una infracción no es sancionada con una tarjeta amarilla o roja,
entonces es muy complejo registrar qué jugadas son agresivas y cuáles no.
Únicamente a través de estudios observacionales podría codificarse esas
conductas violentas, y no sería posible emplear bases de datos oficiales, lo
que redundaría en un tamaño de muestra pequeño, y la pérdida consiguiente de
potencia estadística para detectar el posible efecto sobre el rendimiento, algo
que Zitek y Jordan (2011) también sostienen como elemento clave en este tipo de
estudios.
Los motivos por los que
un jugador puede realizar una agresión hostil, cuando a priori ésta puede
perjudicar a su equipo, se han explicado a través de diversas teorías, como son
la teoría del instinto (ver Husman y Silva, 1984) sosteniendo el instinto
innato del ser humano a ser agresivo, la teoría de la frustración-agresión
(Dollard et al., 1939) como consecuencia de no conseguir un logro o meta, la
teoría del aprendizaje social (Bandura, 1973; Weinberg y Gould, 1995) en el que
justifica la agresión como si fuera una conducta aprendida mediante la
observación; y finalmente la teoría revisada de la frustración agresión
(Berkowitz, 1989), en la que revisa las teorías originales de la
frustración-agresión y la del aprendizaje social, combinando elementos de ambas
para explicar una conducta agresiva.
La agresión en deporte
es también una forma de intimidar al rival. El concepto de intimidación se ha
definido como una herramienta para controlar el comportamiento del rival a
través de causarle miedo (Crawford et al., 2004). Esto puede hacerse de manera
intencionada, es decir, cuando la agresión tiene como objetivo no sólo el daño
físico sino la intimidación al rival, como de forma no deliberada, que ocurre
cuando el rival percibe la acción agresiva como intimidatoria aún cuando ésta
no era la intención del infractor.
En cuanto al efecto de
la agresividad sobre el rendimiento deportivo, en la literatura se repasan
diversos estudios empíricos que muestran resultados contradictorios en
distintos deportes. Wright (2009), en baloncesto, encuentra que las acciones
agresivas evidentes y el obstruccionismo están positivamente asociados con el
rendimiento de los equipos. Por su parte, Zitek y Jordan (2011) concluyen que
las agresiones hostiles en la NBA están positivamente asociadas a un mejor
rendimiento de los jugadores en distintos aspectos del juego. Por otro lado, Russell
(1974) mostró que los goles marcados en hockey sobre hielo estaban
positivamente asociados con el comportamiento agresivo de los equipos, de forma
similar a lo que McCarthy y Kelly (1978) también encontraron. Estos últimos
autores, además, concluyen que ir por debajo en el marcador en los minutos
finales, aumenta la probabilidad de realizar conductas agresivas. Sin embargo, Widmeyer
y Birch (1984) no encontraron relación con el rendimiento de los equipos cuando
consideraron los minutos de expulsión como reflejo de comportamiento agresivo.
Andrews (1974) y Wankel (1973), por su parte, hallaron una asociación positiva
entre el número de victorias de los equipos en hockey sobre hielo y las
penalizaciones recibidas. En balonmano, por otro lado, Albrecht (1979) encontró
que los equipos ganadores cometían más faltas que los perdedores. Por el
contrario, el estudio de Hanegby y Tenenbaum (2001) mostró que el
comportamiento agresivo entre jugadores de tenis, como insultar al oponente,
estaba asociado negativamente con el rendimiento.
Esta es, por tanto, la
primera investigación realizada en fútbol sobre la asociación entre agresividad
en el juego y el rendimiento de los equipos, distinguiendo entre agresión
instrumental y hostil, como diferentes niveles de agresividad, como puede ser
una obstrucción o golpear a un contrario, que implican conductas de juego
divergentes como puede ser lograr un objetivo como marcar gol o dañar a un
rival. Además, se mide el rendimiento de los equipos en relación al cambio en
el marcador, es decir, cuando se produce un gol.
METODOLOGÍA
DATOS Y VARIABLES
Primero
se recoge la muestra en una base de datos con todos los partidos de la
temporada 2007/2008 y 2008/2009 de la Primera División del fútbol español. Para
ello se utilizan diferentes fuentes secundarias, como la Liga de Fútbol
Profesional, la Guía Marca de la Liga, Marca.com y la página web de ESPN
Fútbol. Los resultados de los partidos quedan registrados, así como los valores
de las diferentes variables a utilizar en el análisis, las cuales están
explicadas a continuación. Esa base de datos es una ampliación de una base
original que comprende los resultados todos los partidos desde la temporada
2002/2003 hasta la 2009/2010, y que también se ha utilizado para análisis
auxiliares.
Por
otra parte, se ha obtenido el permiso por escrito para usar los datos y el
estudio ha sido aprobado por el Comité de Ética en Investigación de la
Universidad de Granada en España.
A
continuación, se describen dos variables clave de esta investigación: el
rendimiento y la agresividad, ya que su medición requiere de una justificación
minuciosa.
Dado
que las acciones agresivas se realizan obviamente en el trascurso de los 90 minutos
de un partido de fútbol, el resultado del partido en cada momento puede
condicionar la agresividad del contrario en el tramo de partido subsecuente. Lo
que se propone en esta investigación es tomar como variable dependiente los
resultados parciales. Un indicador del rendimiento de los equipos de fútbol
durante el transcurso de un partido es la consecución de un gol. Un gol permite
al equipo que lo marca la consecución o la aproximación al objetivo final de
ganar o, al menos, empatar un partido.
Es decir, cada vez que hay un cambio en el
marcador entonces, eso se toma como un partido nuevo. Este forma de modelar el
rendimiento es similar a la que se hace en baloncesto con el sistema Adjusted
Plus/Minus (Winston, 2009), en el cual, dentro del mismo partido se toman Z+1
partidos distintos. Si aplicamos un razonamiento similar en nuestro estudio, tendremos
(Z+1)*k partidos distintos, siendo Z el número de veces que cambia el marcador
para un partido k. Así, para cada partido k, tendremos Z+1 casos anidados en
ese partido.
Por tanto, la variable de rendimiento Y
reflejaría un cambio en el marcador: 1 si marca el equipo local, 2 si lo hace
el visitante. De este modo, Y sería un vector de (Z+1)*k filas. Con este
procedimiento, contaríamos con una variable nominal que podría ser modelada a
través de una regresión multinomial. El hecho de dividir cada partido en lapsos
de tiempo incrementa el número de casos a 2881 para las 2 temporadas
consideradas, lo que es una muestra grande para este tipo de estudios, y similar
en tamaño a la que emplean Zitek y Jordan (2011).
Respecto a la medición de la agresividad, nuestra
propuesta es partir del concepto de agresividad entendido como el empleo de
acciones con el fin de hacer daño al rival. El caso más flagrante es el de las
agresiones hostiles, que en fútbol concluyen con una tarjeta roja y la
consiguiente expulsión del jugador. Como los motivos por los que se sacan las
tarjetas quedan reflejados en el acta arbitral, se categoriza las agresiones a
partir de esa información.
Como no todas las acciones agresivas realizadas
a los rivales son catalogadas como tarjeta roja, las tarjetas amarillas también
son motivo de análisis. Usualmente, las tarjetas amarillas son sacadas por el
árbitro para, en el caso de acciones agresivas, sancionar al jugador cuando
esas acciones no tienen el grado de violencia susceptible de ser castigado con
la expulsión directa. Por ello en la Tabla 1 se pueden encontrar conceptos
iguales en distintas categorías, pero que en realidad tienen un análisis más
detallado en las actas arbitrales que hacen que el árbitro tome una decisión u
otra, entendiéndose que el concepto de agresión instrumental quedaría
encuadrado en muchas de estas infracciones, porque el árbitro las toma como
punibles, pero legítimas por el desarrollo del juego. Las categorías vienen
definidas por la valoración de los tres autores del estudio, según la
descripción que hace el árbitro en las actas de los partidos de las tarjetas
sacadas y el color de las mismas.
En la Tabla 1 quedan reflejadas las diferentes
categorías construidas en función del motivo de las tarjetas, y cuáles se
consideran susceptibles de ser encuadradas como agresiones. Ante la gran
dificultad y complejidad de estudiar la incidencia del comportamiento agresivo
sobre el rendimiento de los equipos, se construyen cuatro variables, como son
las variables “agresión hostil”, “agresión instrumental”, “infracciones con
amonestación” e “infracciones sin amonestación”.
|
Tabla 1. Infracciones codificadas como agresión instrumental
y hostil |
|
|
Agresión
instrumental* |
Tipo de tarjeta |
|
-
Zancadillear a un contrario -
Juego peligroso -
Sujetar a un contrario -
Golpear a un contrario -
Empujar a un contrario -
Discutir con un contrario -
Obstrucción -
Reiteración de faltas -
Impedir una ocasión manifiesta de gol |
Amarilla Amarilla Amarilla Amarilla Amarilla Amarilla Amarilla Amarilla Roja |
|
Agresión hostil |
|
|
-
Juego peligroso -
Golpear a un contrario -
Empujar a un contrario -
Zancadillear a un contrario -
Comportamiento antideportivo |
Roja Roja Roja Roja Roja |
|
Infracciones que no
son agresiones |
|
|
-
Protestar -
Cortar la trayectoria del balón con la mano -
Adelantarse a la barrera -
Impedir el lanzamiento de una falta -
Simular ser objeto de falta -
Desplazar el balón -
Pérdida de tiempo -
Desobedecer las instrucciones del colegiado -
Sacar una falta sin autorización -
Insultar al árbitro -
Protestar |
Amarilla Amarilla Amarilla Amarilla Amarilla Amarilla Amarilla Amarilla Amarilla Roja Roja |
|
* Dos agresiones
instrumentales sancionadas con tarjeta amarilla conllevan la expulsión Fuente:
Elaboración propia a partir de información contenida en el reglamento
arbitral |
|
Con estas cuatro variables, y las posibles
interacciones que haya entre ellas, quedaría recogido el comportamiento
infractor de cada equipo y su conducta agresiva. Los datos correspondientes a
las tres primeras variables están debidamente registrados en las actas
arbitrales.
Dentro del modelo
estadístico, se incluyen una serie de variables de control que nos ayudan a
relacionar la agresividad con el rendimiento. La elección de estas variables se
encuentran ampliamente defendidas en la literatura.
Variables como la ventaja
de jugar en casa (ej. Pollard y Gómez, 2009; Pollard y Pollard, 2005; Neave y
Wolfson, 2003). Dentro de esta ventaja se encuentran factores ambientales como
la asistencia de público a los estadios (Dohmen, 2003), el porcentaje de
asistencia sobre la capacidad del estadio (Page y Page, 2010) y la cercanía al
terreno de juego medida como una variable dicotómica en función de la
existencia o no de una pista de atletismo entre el campo y la grada (Dohmen,
2008).
Variables relacionadas
con el calendario futbolístico, como son los días de descanso entre partidos (Reed
y O’Donoghue, 2005) medido como una variable dicotómica si han tenido partido
entre semana o no de otras competiciones distintas a la Liga, el momento de la
temporada en la que se encuentran los equipos (Sampaio, Drikwater y Leite, 2010),
dividiéndola en cuatro periodos en función de si hay una mayor carga de
partidos o si se empiezan a dirimir los objetivos de los clubes (Dobson y
Goddard, 2011).
Factores relacionados
directamente con el equipo o el club, como la distancia recorrida por el equipo
visitante (Dobson y Goddard, 2011), las rachas de los equipos en los últimos
encuentros, sirviendo de predictores del resultado del partido subsiguiente
(Dobson y Goddard, 2011; Arkes y Martínez, 2011), midiendo la diferencias de
puntos obtenidos entre ambos equipos. Otra de las variables para medir esa
diferencia es la calidad entre los equipo (Arkes y Martínez, 2011) tomando como
indicador del potencial de cada equipo las victorias obtenidas en dos tramos de
la temporada teniendo en cuenta el potencial en casa frente al potencial en los
partidos como visitante. Se considera que también puede ser relevante el efecto
del cambio de entrenador a mitad de la temporada (Martínez, 2012; Wagner,
2010), mediante una variable dicotómica.
Otro de los factores
importantes es el árbitro. Según el reglamento de juego de la FIFA, en su
artículo 5 se establece que “Cada partido de fútbol estará controlado por un
árbitro, quien tendrá la autoridad total para hacer cumplir las Reglas de Juego
en el partido para el que ha sido nombrado", lo que indica que el árbitro
posee la máxima autoridad dentro del terreno de juego, determinando todas las
acciones que se llevan a cabo en el mismo, siendo estas definitivas, pudiendo influir
en el resultado final del partido. Por ello, es importante medir la experiencia
del árbitro con indicadores como número de partidos arbitrados en primera
división, número de partidos internacionales.
Independientemente de
la medición de la agresividad, se tiene cuenta el número de tarjetas amarillas
y rojas acumuladas y otras variables significativas a tener en cuenta serán los
minutos de juego de cada lapso y el marcador en el lapso anterior que tomara
los valores 0, 1 o 2 en función de si el resultado permanece inalterado, marca
el equipo local o el equipo visitante, ya que se está considerando “varios
partidos pero dentro de un único partido”.
En la Tabla 2 se
muestran los estadísticos descriptivos de las variables consideradas.
|
Tabla 2. Estadísticos descriptivos de las variables
consideradas |
|||||
|
Variable |
Obs |
Categoría |
Frecuencia |
|
|
|
Cambio en
el marcador (variable de respuesta) |
2.881 |
0 1 2 |
758 1.219 905 |
|
|
|
Momento
de la temporada |
2.881 |
1 2 3 4 |
1.136 733 638 374 |
|
|
|
Obs |
Media |
Desv, Tip, |
Min |
Max |
|
|
Juega
antes un partido de Copa (local) |
2.881 |
0,12 |
0,32 |
0 |
1 |
|
Juega
antes un partido de Copa (visitante) |
2.881 |
0,12 |
0,32 |
0 |
1 |
|
Juega después
un partido de Copa (local) |
2.881 |
0,12 |
0,32 |
0 |
1 |
|
Juega
después un partido de Copa (visitante) |
2.881 |
0,11 |
0,31 |
0 |
1 |
|
Juega
antes un partido de UEFA (local) |
2.881 |
0,02 |
0,16 |
0 |
1 |
|
Juega
antes un partido de UEFA (visitante) |
2.881 |
0,03 |
0,17 |
0 |
1 |
|
Juega después
un partido de UEFA (local) |
2.881 |
0,03 |
0,17 |
0 |
1 |
|
Juega
después un partido de UEFA (visitante) |
2.881 |
0,02 |
0,16 |
0 |
1 |
|
Juega
antes un partido de Champions (local) |
2.881 |
0,06 |
0,24 |
0 |
1 |
|
Juega
antes un partido de Champions (visitante) |
2.881 |
0,04 |
0,21 |
0 |
1 |
|
Juega
después un partido de Champions (local) |
2.881 |
0,04 |
0,20 |
0 |
1 |
|
Juega
después un partido de Champions (visitante) |
2.881 |
0,05 |
0,22 |
0 |
1 |
|
Diferencia
en rachas |
2.529 |
-0,18 |
4,73 |
0,14 |
12 |
|
Diferencia
de potencial |
2.881 |
5,43 |
7,54 |
-17 |
24 |
|
Distancia
al campo del equipo local (ln) |
2.881 |
5,87 |
1,09 |
0 |
6,92 |
|
Experiencia
del árbitro (ln) |
2.724 |
4,37 |
1,04 |
0 |
5,5 |
|
Internacionalidades
del árbitro (ln) |
2.724 |
1,46 |
1,70 |
0 |
4,57 |
|
Espectadores |
2.267 |
29.985 |
19.382 |
5.000 |
98.248 |
|
Ocupación
(%) |
2.267 |
73,71 |
19,15 |
16,79 |
104,17 |
|
Pista de
atletismo |
2.881 |
0,14 |
0,34 |
0 |
1 |
|
Cambio de
entrenador en ese partido (local) |
2.881 |
0,014 |
0,12 |
0 |
1 |
|
Cambio de
entrenador en ese partido (visitante) |
2.881 |
0,015 |
0,12 |
0 |
1 |
|
Duración
lapso |
2.881 |
24,36 |
21,69 |
0 |
97 |
|
Gana el
equipo local en el lapso anterior |
2.881 |
0,36 |
0,48 |
0 |
1 |
|
Gana el
equipo visitante en el lapso anterior |
2.881 |
0,25 |
0,43 |
0, |
1 |
|
Tarjetas
amarillas acumuladas (local) |
2.881 |
0,79 |
1,19 |
0 |
7 |
|
Tarjetas
amarillas acumuladas (visitante) |
2.881 |
0,96 |
1,38 |
0 |
8 |
|
Tarjetas
rojas acumuladas (local) |
2.881 |
0,047 |
0,23 |
0 |
2 |
|
Tarjetas
rojas acumuladas (visitante) |
2.881 |
0,06 |
0,25 |
0 |
2 |
|
Agresiones
instrumentales (local) |
2.881 |
0,55 |
0,57 |
0 |
6 |
|
Agresiones
hostiles (local) |
2.881 |
0,017 |
0,13 |
0 |
2 |
|
Infracciones
no agresiones (local) |
2.881 |
0,16 |
0,44 |
0 |
4 |
|
Agresiones
instrumentales (visitante) |
2.881 |
0,61 |
0,97 |
0 |
7 |
|
Agresiones
hostiles (visitante) |
2.881 |
0,014 |
0,11 |
0 |
1 |
|
Infracciones
no agresiones (visitante) |
2.881 |
0,18 |
0,47 |
0 |
4 |
ANÁLISIS DE DATOS
Para analizar el efecto que tiene la agresividad
sobre el rendimiento, se construye un modelo estadístico que controle las
numerosas variables que pueden confundir ese efecto. Así, se plantea un modelo
de regresión logística multinomial, con la siguiente especificación:
donde yi es la variable de
respuesta (0: no hay cambio en el marcador; 1; marca el equipo local; 2 marca
el equipo visitante). Cada una de esas categorías es etiquetada como s o r
en función de si es la categoría a comparar (s) frente a la de referencia (r).
Por su parte, xmi son
el conjunto de m covariables que
condicionan la probabilidad que la variable de respuesta sea s frente a r, siendo la distribución de las respuestas dadas las covariables
una distribución multinomial.
Dado que los
casos pueden estar anidados en un único partido (cluster), la asunción de
independencia podría verse cuestionada. Hoechle (2007), repasa diferentes
opciones que el investigador puede emplear para corregir los errores estándar
de las estimaciones en estas situaciones, siendo la opción de computar los
errores robustos para cada cluster la más adecuada en este caso.
Posteriormente,
se estiman cinco modelos diferentes con Stata 12.0, empleando el método de
máxima verosimiltud y con la corrección de errores estándar para relajar la
asunción de independencia en la distribución de los residuos. Así, la
estimación produce errores estándar consistentes si los residuos están
correlacionados dentro de cada cluster pero incorrelacionados entre clusters.
Los modelos tienen las siguientes características:
1.
Un
primer modelo con todas las covariables finalmente consideradas incluidas.
2.
Un
segundo modelo excluyendo las covariables con datos perdidos para medir el
efecto de la agresividad empleando el mayor número de casos posible.
3.
Un
tercer modelo restringiendo el primer modelo a aquellos casos donde los lapsos
de tiempo eran mayores de 5 minutos.
4.
Un
cuarto modelo restringiendo el primer modelo a aquellos casos donde los lapsos
de tiempo eran mayores de 10 minutos.
5.
Un
quinto modelo descartando los casos donde la diferencia en el marcador es mayor
de 3 goles.
Hay que
recordar que el objetivo del estudio es analizar la influencia de los
comportamientos agresivos sobre las variaciones en el marcador. Por ello, se
cree adecuado establecer un filtro en los modelos 3 y 4 en relación a la
duración de los lapsos, ya que los comportamientos agresivos necesitan un
tiempo mínimo para manifestarse, y así poder materializarse en posibles efectos
sobre el rendimiento (Martínez y Martínez, 2010; Sampaio et al., 2010).
Respecto al
modelo 5 es necesario para garantizar cierta homogeneidad en la muestra
obtenida. Wilcox (2010) recomienda precisamente desestimar los valores extremos
para obtener estimaciones más robustas, ya que aquellos partidos en los que la
diferencia de goles es grande entre los dos equipos pueden pertenecer a
poblaciones diferentes.
RESULTADOS
Los resultados de las
estimaciones se muestran en la Tabla 3, distinguiendo entre la probabilidad de
que el equipo local marque un gol frente a que no haya movimiento en el
marcador, y la probabilidad que el equipo visitante consiga un gol frente a que
el resultado se quede inalterado. Además, las variables referidas al tipo de
agresiones, tanto para el equipo local como para el visitante, fueron
normalizadas por minutos.
Las diferentes opciones
de plantear el modelo permiten obtener evidencias fuertes en algunos casos, y
más débiles en otros, respecto a la significación del efecto de las covariables
sobre las variaciones en el marcador.
Las tarjetas amarillas
acumuladas en lapsos anteriores condicionan las variaciones en el marcador,
tanto para el equipo local como para el visitante. El número de tarjetas
acumuladas tiene un efecto similar tanto para que marque el local como el
visitante. De este modo, cuanto más cargados de tarjetas amarillas están ambos
contendientes, menos probable es que marquen un gol. Existe además, una
evidencia más débil de que las tarjetas rojas acumuladas por el equipo local
incrementan la probabilidad de que marque el visitante, y que las acumuladas
por el equipo visitante disminuyen esa probabilidad.
Los resultados son
claros al indicar que un incremento en las agresiones instrumentales por parte
del equipo local está asociado a una menor probabilidad de marcar, mientras que
ocurre exactamente lo mismo con las agresiones instrumentales del visitante y
su probabilidad de conseguir un gol. Por tanto, ese tipo de infracciones
perjudican a los equipos que las cometen, no a los rivales. Además, algo
similar ocurre con las infracciones no agresivas, cuyo aumento está asociado a
una menor probabilidad de marcar un gol. Las agresiones hostiles, por el
contrario, no tienen un efecto significativo sobre la probabilidad de marcar un
gol respecto a no marcarlo, ni para el equipo local ni para el visitante.
Sin embargo, con las
infracciones no agresivas que realiza el equipo visitante no ocurre lo mismo,
sino que además, hacen que el equipo local disminuya también su probabilidad de
marcar, aunque en menor medida de lo que lo hace el visitante.
En relación a la
cuantificación de la importancia de los efectos, se calculan en términos de odds ratio. Así, para el modelo M4, el
incremento de una agresión instrumental por 90 minutos cometida por el equipo
local supone una disminución de un 10% de la probabilidad de marcar un gol
frente a no marcarlo, mientras que si esa agresión adicional la comete el
visitante se reduce su probabilidad en un 8,5%.
Es de destacar que las amarillas acumuladas para el local y para el
visitante reducen la probabilidad de marcar para ambos en un 35%. Finalmente,
cuando se incrementa en una unidad las infracciones no agresivas del equipo
visitante, disminuye la probabilidad de que marquen tanto el local (en un 8%)
como el visitante (en un 28%).
|
Tabla 3. Coeficientes estimados de las variables que
son significativas al 95%. |
||||||||||
|
Marca el equipo local
frente a la situación de empate |
Marca el equipo
visitante frente a la situación de empate |
|||||||||
|
M1 |
M2 |
M3 |
M4 |
M5 |
M1 |
M2 |
M3 |
M4 |
M5 |
|
|
Juega
antes un partido de UEFA (visitante) |
0,94 |
0,85 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Juega
después un partido de Champions (local) |
-0,89 |
|
-0,87 |
-0,95 |
-0,97 |
|
|
|
|
|
|
Diferencia
de potencial |
0,050 |
0,060 |
0,057 |
0,055 |
0,059 |
-0,044 |
-0,034 |
-0,048 |
-0,043 |
-0,038 |
|
2º tramo de la temporada respecto al 1º |
-0,42 |
|
-0,45 |
-0,65 |
-0,75 |
-0,38 |
|
|
|
-0,46 |
|
Cambia de
entrenador (visitante) |
|
-0,51 |
|
-0,74 |
-0,74 |
|
|
|
|
|
|
Gana el
equipo local en el lapso anterior |
-0,65 |
-0,72 |
-0,57 |
-0,60 |
-0,65 |
-0,56 |
-0,48 |
-0,64 |
-0,71 |
-0,71 |
|
Gana el
equipo visitante en el lapso anterior |
|
|
|
|
|
-0,45 |
-0,41 |
-0,51 |
-0,46 |
-0,46 |
|
Tarjetas
amarillas acumuladas (local) |
-0,58 |
-0,51 |
-0,56 |
-0,46 |
-0,46 |
-0,47 |
-0,43 |
-0,45 |
-0,42 |
-0,42 |
|
Tarjetas
amarillas acumuladas (visitante) |
-0,40 |
-0,36 |
-0,38 |
-0,43 |
-0,45 |
-0,41 |
-0,42 |
-0,36 |
-0,36 |
-0,35 |
|
Tarjetas
rojas acumuladas (local) |
|
|
|
|
|
0,72 |
0,59 |
|
|
|
|
Tarjetas
rojas acumuladas (visitante) |
|
|
|
|
|
-0,65 |
|
-0,85 |
|
|
|
Agresiones
instrumentales (local) |
-4,5 |
-4,7 |
-7,32 |
-9,1 |
-9,7 |
|
|
|
|
|
|
Infracciones
no agresiones (local) |
-8,4 |
-6,5 |
-7,95 |
-1,52 |
-1,13 |
|
|
|
|
|
|
Agresiones
instrumentales (visitante) |
|
|
|
|
|
-4,77 |
-6,01 |
-5,78 |
-8,01 |
-8,18 |
|
Infracciones
no agresiones (visitante) |
|
-1,95 |
|
-8,41 |
-9,16 |
|
|
-20,46 |
-28,99 |
-29,22 |
|
Modelo 1: Casos 1.903;
Clusters: 495; Pseudo R2: 0,16. Incluye todas las covariables Modelo 2: Casos 2.873;
Clusters: 759; Pseudo R2: 0,15. Excluye las covariables con casos perdidos Modelo 3: Casos 1.563;
Clusters: 495; Pseudo R2: 0,15. Modelo 1 restringido a lapsos de tiempo >
5 minutos Modelo 4: Casos 1.277;
Clusters: 495; Pseudo R2: 0,15. Modelo 1 restringido a lapsos de tiempo >
10 minutos Modelo 5: Casos 1.241;
Clusters: 495; Pseudo R2: 0,15. Modelo 1 restringido a lapsos de tiempo >
10 minutos y sólo a los lapsos donde no hay diferencia mayor de 3 goles. |
||||||||||
CONCLUSIONES Y DISCUSIÓN
Esta investigación ha
analizado el efecto de las conductas agresivas sobre el rendimiento de los
equipos de fútbol, reflejado en la probabilidad de marcar un gol, tanto para el
equipo local como para el visitante. A través del registro de las acciones
agresivas instrumentales y hostiles, y de las infracciones no agresivas en los
lapsos de tiempo de cada partido donde se produce una variación en el marcador,
hemos encontrado que la agresividad no influye positivamente en el incremento
de la probabilidad de obtener un gol. Es más, las agresiones instrumentales
tienen un efecto negativo, es decir, a medida que se incrementa este tipo de
conductas agresivas disminuye la probabilidad de marcar.
Las consecuencias de
que un equipo realice conductas agresivas van más allá del efecto negativo
sobre el rendimiento en el lapso de tiempo entre cambios en el marcador, sino
que al acumular tarjetas, éstas hacen que la probabilidad de marcar un gol baje
también en lapsos subsiguientes. De este modo, empíricamente no hay razones que
sustenten la defensa de conductas agresivas por parte de los equipos, por su
significado evidente de dejar el equipo en inferioridad numérica o cohibir al
equipo de realizar ciertas acciones defensivas por el miedo a que los jugadores
con tarjeta amarilla repitan esa amonestación, y sean expulsados
consiguientemente
El único efecto de la
conducta de un equipo sobre el rendimiento del otro está vinculado a las
infracciones no agresivas. Las infracciones no agresivas que realiza el equipo
visitante hacen que el equipo local disminuya también su probabilidad de
marcar, aunque en menor medida de lo que lo hace el visitante. No obstante,
ello también implica un incremento de las tarjetas, lo que perjudicaría al
equipo infractor en lapsos posteriores. Esto podría coincidir con la idea de
“falta táctica” que dificulta el juego del equipo rival. Por tanto, esta sería
el único apoyo empírico al valor de las infracciones para conseguir un efecto
negativo en el equipo rival, siendo esas infracciones no consideradas
agresiones ni instrumentales ni hostiles.
La interpretación que
también podría hacerse es que las tarjetas no muestran tanto una actitud
agresiva de un equipo que quiere marcar un gol, si no tal vez una actitud
defensiva de un equipo. Hay que recordar, asimismo, que el objetivo de los
equipos en determinados lapsos de tiempo y según el marcador puede ser el de
mantener el resultado frente a conseguir un gol. Y no sólo cuando va por delante
en el marcador, sino también en casos de empate un equipo puede conformarse con
el resultado. Esta es una consideración muy importante porque permite otra
lectura de los efectos de las variables de agresividad. Como hemos indicado,
las agresiones instrumentales disminuyen la probabilidad de marcar un gol para
los respectivos equipos que las cometen, pero no para los contrarios. Es decir,
las agresiones instrumentales que realiza un equipo perjudican a ese equipo y
no al rival.
Por tanto, esta investigación
ofrece una evidencia empírica más en el deporte profesional, que contradice los
efectos positivos encontrados por autores como Andrews (1974), Albrecht (1979),
Wankel (1973), Wright (2009) o Zitek y Jordan (2011). Es importante, asimismo,
distinguir entre la agresividad y la intensidad en el juego, ya que ambos
conceptos son empleados muchas veces como equivalentes. La intensidad se
refiere al trabajo realizado por unidad de tiempo, por lo que un equipo de
fútbol puede jugar muy intenso (presionando mucho, realizando un juego directo
al ataque, etc.) pero no ser nada agresivo. Por tanto, la intensidad no debe
confundirse con la agresividad ya que la primera no conlleva acciones
violentas, mientras que la segunda sí, ya sea en menor o mayor grado, y esté
más o menos legitimado por el desarrollo del juego.
En deportes como el
fútbol la tradicional divergencia entre agresión instrumental y hostil tiene
una mayor lógica, donde las agresiones violentas para herir a un rival son
normalmente sancionadas con la expulsión de un jugador del terreno de juego,
dejando a su equipo en inferioridad numérica por lo que resta de partido, que
por lo que se ha demostrado, no tiene efecto de mejora en el rendimiento del
equipo.
Los resultados del
estudio realizado dependen del enfoque sobre la medición de las variables de
rendimiento y de agresividad, dividiendo el partido en lapsos. La aplicabilidad
de este modelo debería ser utilizado en futuros estudios relacionados con el
rendimiento deportivo, ya que los equipos ajustarán su manera de jugar en cada
lapso temporal en función del marcador de partida de ese lapso temporal,
proporcionando una visión mucho menos contaminada por el efecto de la dinámica
dentro de cada partido, por lo que ofrece una gran ventaja a la hora de aislar
el efecto de una variable sobre el rendimiento, como es la agresividad en
nuestro caso.
Una de las principales
limitaciones de la investigación, y como hemos comentado en otros apartados, es
el registro de acciones agresivas queda supeditado a las infracciones con
amonestación y la punibilidad del árbitro. Esta limitación debería ser cubierta
con futuros estudios observacionales que registraran todas las acciones
punibles de un partido, e implementaran un enfoque de análisis similar al
nuestro.
Otra futura línea de
investigación debería de ser la inclusión en el estudio del porcentaje de
posesión de los equipos. Esa variable no está registrada en ninguna fuente
secundaria por lapsos de tiempo, por lo que ha sido imposible codificarla.
Teóricamente, se podría plantear que aquellos equipos que tienen mucho tiempo
la pelota en su poder tienen muchas más probabilidades de ser agredidos que
aquellos que no la tienen. Por tanto, el número de agresiones realizadas por
los equipos podría estar asociado a esta variable.
Las bondades de considerar un efecto aleatorio
deberían estudiarse cuidadosamente en futuras investigaciones. Recordemos que
la mayoría de los clusters tiene 1, 2 o 3 datos anidados y además se han
utilizado numerosas covariables que controlan por diversos efectos
característicos de cada partido, como el marcador en el lapso de tiempo
anterior, por ejemplo. Si a esto unimos problemas de convergencia en la
estimación con el paquete de Stata gllamm, en modelos con tantas covariables,
hace que se deba valorar convenientemente la superioridad de un enfoque sobre
otro.
Por tanto, creemos que
los entrenadores no deberían alentar conductas agresivas. Es cierto que un
jugador con tendencia a realizar conductas agresivas puede rendir muy bien en
diversas facetas del juego (Zitek y Jordan, 2011). No obstante, a nivel
agregado, los equipos agresivos rinden peor, tal y como demuestra este estudio.
REFERENCIAS
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-
vol. 17 - número 66 - ISSN: 1577-0354