Antes de empezar: este martes ha fallecido Jesús de Miguel, delantero del CD Tenerife, a los 30 años, tras el grave choque ocurrido el lunes en el partido ante el FC Andorra. Quiero enviar mi más sentido pésame a su familia, a sus amigos, a sus compañeros y a toda la afición tinerfeña. Descanse en paz.

Después de once jornadas (diez para Athletic y Rayo, que tienen un partido menos), la clasificación ya parece un veredicto. No lo es. En este post cruzo las estadísticas avanzadas de FotMob con unos cuantos cálculos propios para separar lo que los equipos están haciendo de lo que les está saliendo.

Una advertencia que repetiré: once jornadas son una muestra pequeña (pocos datos, de modo que una racha de suerte pesa muchísimo). Todo lo que sigue son señales, no sentencias.

Y una promesa: cada término técnico lleva su explicación al lado, para que nadie se pierda.

1. La tabla miente (un poco): puntos reales contra puntos esperados

Para medir cuánto de la clasificación es merecido uso la diferencia de goles (goles a favor menos goles en contra). Es más estable que los puntos, porque no depende de si un partido se decidió por un gol o por tres.

Entre los 20 equipos, la correlación entre la diferencia de goles por partido y los puntos por partido es r = 0,89. (La correlación, r, es un número entre −1 y +1 que mide cuánto se mueven dos cosas a la vez: 0 significa que no tienen relación y 1 que una predice perfectamente a la otra.) Un 0,89 es altísimo: la diferencia de goles explica casi toda la tabla.

Con una regresión lineal (una recta que se ajusta a los datos y permite predecir una variable a partir de otra) sale esta fórmula:

puntos por partido ≈ 1,38 + 0,54 × diferencia de goles por partido

Es decir, un equipo que marca lo mismo que encaja suma de media 1,38 puntos por partido, y cada gol más de diferencia por partido añade 0,54 puntos. Aplicada a cada equipo, da sus puntos esperados. Comparados con los reales:

Suman más de lo que su diferencia de goles justifica

Betis: 23 puntos reales contra 16,8 esperados (+6,2)
Atlético: 28 contra 22,7 (+5,3)
Real Sociedad: 19 contra 15,1 (+3,9)
Racing: 11 contra 7,6 (+3,4)
Sevilla: 17 contra 14,1 (+2,9)

Suman menos

Espanyol: 11 contra 14,6 (−3,6)
Barcelona: 30 contra 33,5 (−3,5)
Villarreal, Celta y Málaga: unos −3,1 cada uno
Elche: 10 contra 13,0 (−3,0)

Un detalle sobre el Barcelona: la recta le da 33,5 puntos cuando solo hay 33 en juego. Es una señal de que el modelo se queda corto en los extremos. Sus 46 goles incluyen goleadas que suman diferencia pero no puntos extra: un 6-0 y una derrota por 0-1 dan +5 de diferencia y solo 3 puntos. Sigue siendo el líder, pero no está “perdiendo” 3,5 puntos por mala suerte.

Si ordenáramos la liga por puntos esperados, el segundo puesto sería del Real Madrid (24,9) y no del Atlético (22,7).

Infografía: puntos reales frente a puntos esperados por equipo en LaLiga tras 11 jornadas

2. Defensas: quién le está ganando la partida al xG

Aquí entra el concepto central del análisis moderno: el xG, o goles esperados. Cada tiro tiene una probabilidad de acabar en gol según desde dónde se dispara, con qué parte del cuerpo y cómo llegó el balón. Sumando esas probabilidades se obtiene cuántos goles “debería” haber marcado un equipo. El xGA (goles esperados en contra) es lo mismo, pero con los tiros que recibe.

Como referencia: la liga entera lleva 328 goles con 316,9 esperados, un 3,5% por encima del modelo. Esa es la vara de medir.

Los que encajan menos de lo que merecen sus rivales

Betis: 15 goles en contra con 19,9 de xGA (−4,9). Es el tercer peor xGA de la liga, pero la octava mejor cifra de goles encajados (empatado con el Villarreal).
Atlético: 8 con 12,0 (−4,0). Es la mejor defensa en goles reales.
Athletic y Celta: 10 con 13,0 (−3,0 cada uno).

Los que encajan más de lo que merecen

Osasuna: 22 con 16,4 (+5,6)
Racing: 29 con 24,7 (+4,3). Es el peor xGA de la liga y los goles más encajados.
Sevilla: 19 con 15,4 (+3,6)
Rayo: 20 con 17,0 (+3,0)
Villarreal: 15 con 12,1 (+2,9)

El caso Betis tiene nombre propio: Álvaro Vallés. Los goles evitados (los goles que un portero ha parado por encima de lo que el modelo esperaba según la calidad de los tiros a puerta que recibió) lo sitúan en 8,6. El segundo, Unai Simón, tiene 3,2. Vallés ha evitado más del doble que nadie.

Ojo con las dos listas: Betis y Atlético aparecen en la de puntos de más y en la de goles encajados de menos. Son dos efectos distintos que se acumulan, y por eso son los candidatos más claros a la regresión a la media (la tendencia de los resultados extremos a acercarse al promedio a medida que se acumulan datos). No digo que vayan a caer en picado. Digo que es lo que suele pasar cuando una racha se apoya en cifras que cuesta mantener.

Infografía: goles encajados frente a xGA por equipo en LaLiga

3. Ataque: volumen no es lo mismo que eficacia

No tenía a mano el xG a favor por equipo, así que mido el ataque con dos cosas más simples. Los toques en el área rival (cuántas veces el equipo toca el balón dentro del área contraria: sirve de indicador de presencia ofensiva, aunque no distingue un toque peligroso de uno inofensivo) y las ocasiones claras falladas (ocasiones en las que se esperaba razonablemente que el jugador marcara y no lo hizo).

La media de la liga es de 6,4 goles por cada 100 toques en el área. Y ahí hay una comparación que me parece brutal:

Barcelona: 434 toques en el área, 46 goles (10,6 por cada 100)
Real Madrid: 425 toques, 28 goles (6,6)
Villarreal: 437 toques (el que más), 15 goles (3,4)

Villarreal y Barcelona pisan el área casi lo mismo y la diferencia de goles es de 31. Con la media de la liga, Villarreal tendría unos 28 goles, así que lleva unos 13 menos. El Barcelona, con la misma cuenta, lleva unos 18 más. Es una comparación gruesa, pero la tendencia es nítida.

Villarreal lidera además en córners (80) y es tercero en pases precisos (506,2 por partido), y aun así tiene 12 puntos, falla 22 ocasiones claras y ha marcado 1 gol a balón parado con 3,0 de xG. Si el problema es mala suerte o falta de calidad con los datos que tengo no se puede separar, pero es el equipo con más margen estadístico de mejora.

En el otro extremo está el Sevilla: 17 goles y solo 6 ocasiones claras falladas. Valencia, en cambio, ha marcado 8 y ha fallado 16. Y Getafe es el equipo con menos toques en el área (157), solo 4 ocasiones claras falladas y 8 goles: genera poco y lo aprovecha poco.

Infografía: goles por cada 100 toques en el área rival, por equipo

¿Qué se parece más a ganar?

Calculé la correlación de varias estadísticas con los puntos por partido (con 20 equipos, una correlación necesita pasar de aproximadamente ±0,44 para considerarse más que casualidad):

Ocasiones claras falladas: +0,72 (más ocasiones, más puntos; indica volumen, no virtud)
Toques en el área rival por partido: +0,69
Pases precisos por partido: +0,64
Goles encajados por partido: −0,57
xGA por partido: −0,45 (apenas supera el umbral)

Lo que importa es la lectura: por ahora, el volumen ofensivo explica más la tabla que la solidez defensiva. Pero correlación no es causalidad: los equipos buenos hacen todo mejor, y por eso todo se correlaciona con todo.

Estilos, en cuatro trazos

Barcelona: 639,5 pases precisos por partido, con un 90,8% de acierto. Getafe hace 220,5 (74,2%).
Sevilla: solo 269,8 pases, pero lidera en entradas (20,4 por partido) y en posesiones recuperadas en el último tercio (5,5), y suma 4 expulsiones. Juego de presión y contacto.
Atlético: segundo en pases precisos (515,3), pero 19º en despejes (17,8 por partido). Defiende con el balón.
Racing: el que más despeja (29,2 por partido), el que más penaltis concede (6) y el peor xGA. Su defensa central, Pedro Felipe, lidera la liga en contribuciones defensivas (15,5 por 90 minutos) y en despejes (9,9 por 90). Un equipo que defiende tanto porque casi siempre está bajo asedio.

4. Balón parado: la lotería con cifras

El mismo concepto del xG se aplica a las jugadas a balón parado. Algunas diferencias son enormes (goles reales contra xG):

Osasuna: 1 gol con 5,2 de xG a favor (−4,2). Es la mayor infraproducción de la liga: genera muchas jugadas y no las convierte.
Barcelona: 4 goles con 6,6 de xG (−2,6).
Getafe: ha encajado 6 con 2,3 de xG en contra (+3,7). Es el peor balance neto de la liga.
Betis: 6 goles a favor con 3,6 de xG, pero también 6 en contra con 4,3.
Racing: ha encajado 2 con 6,4 de xG en contra. Es el equipo más afortunado en este apartado y, aun así, sigue siendo el que más goles concede. Si esa suerte se corrige, su situación empeora.
Athletic: 4 goles a favor (2,8 de xG) y 0 en contra (1,3 de xG). Es el segundo mejor balance neto de la liga, solo por detrás del Racing.

Una curiosidad con cautela: se han pitado 37 penaltis en 109 partidos. El Barcelona tiene 5 a favor y ninguno en contra; el Madrid, 4 y 1. Con números tan pequeños no se puede concluir nada, y lo digo para que nadie lo lea como una acusación.

5. Tres delanteros bajo la lupa

El xGOT (goles esperados a puerta) mide la calidad del remate una vez que ya ha salido: dónde va, con qué fuerza. Sirve para separar al que remata bien del que simplemente tira mucho. El xA (asistencias esperadas) hace lo mismo con los pases: la probabilidad de que cada pase acabe en gol.

Y para decidir si una cifra es suerte o no usamos la distribución de Poisson, el modelo estándar para contar sucesos poco frecuentes e independientes, como los goles. Permite calcular la probabilidad de que salgan X o más cuando se esperaban Y. Es una aproximación, pero buena.

Raphinha (Barcelona)

15 goles con 11,0 de xG (+4,0). Lleva 1,87 goles por 90 minutos (el dato normalizado a un partido completo, para comparar a quien juega más o menos) con 1,37 de xG por 90.
A partir de esos dos números, deduzco que ha jugado unos 722 minutos, es decir, ocho partidos. Marca un gol cada 48 minutos.
Con 10,6 de xGOT, sus goles superan también la calidad de sus remates a puerta.
Probabilidad de marcar 15 o más con 11,0 esperados: 14,6%. Con 10,6: 11,8%.

Lamine Yamal (Barcelona)

10 goles con 7,8 de xG y 7 asistencias con 4,7 de xA.
Probabilidades: 25,9% para los goles y 19,5% para las asistencias.
Producción esperada (xG + xA): 12,5. Producción real (goles + asistencias): 17. Son 4,5 por encima.
Lidera en tiros por 90 (5,9) y en ocasiones claras creadas (15), y es tercero en regates por 90 (4,3).

Kylian Mbappé (Real Madrid)

12 goles con 13,4 de xG (−1,4). Es el único de los tres por debajo.
Probabilidad de marcar 12 o menos con 13,4 esperados: 42%. Es decir, es lo más normal del mundo.
Falla 14 ocasiones claras (el que más), dispara 5,3 veces por 90 y lidera en tiros a puerta por 90 (2,7). Juega unos 989 minutos, los once partidos completos.
Su xGOT (13,7) es ligeramente superior a su xG: sus remates a puerta están bien colocados. Con 12 goles reales, los porteros le han parado unos 1,7 más de lo esperado.

Infografía: Raphinha, Lamine Yamal y Mbappé, goles reales frente a xG y probabilidad Poisson

Lectura conjunta

Ninguna de estas desviaciones es estadísticamente extrema. Además, hay un sesgo de selección (cuando miras solo a quienes lideran una lista, estás eligiendo precisamente a los que han tenido más suerte): es normal que los máximos goleadores estén por encima de su xG. Lo más probable es que Raphinha y Yamal bajen algo, y que Mbappé suba algo. Pero con once jornadas, todo es compatible con el azar.

Más allá de los tres

Arda Güler (Real Madrid) es el rey de la creación: 39 ocasiones creadas y 12 ocasiones claras creadas, con la mejor xA por 90 (0,57). No aparece entre los tres máximos asistentes, así que no está cobrando todo lo que genera.
Rodri (Barcelona): 105,9 pases precisos por 90, 17,8 pases que rompen líneas por 90 (pases que superan a varios rivales y desordenan la defensa) y 6,8 balones largos precisos. Suma casi una sexta parte de los pases precisos de todo el equipo.
Adama Traoré (Deportivo): 5,3 regates por 90 (primero) y 0,52 de xA por 90 (tercero). Un perfil que casi no suele aparecer en esas listas.

6. Porteros

Álvaro Vallés (Betis): 4,3 paradas por 90, 8,6 goles evitados, 1 penalti parado. En once partidos, una cifra excepcional. Los porteros suelen normalizarse, aunque la magnitud de esta merece seguimiento.
Jan Oblak (Atlético): 6 porterías a cero, 0,7 goles encajados por 90 y un 78,4% de paradas (el porcentaje de paradas es la proporción de tiros a puerta que el portero detiene). Es segundo en porcentaje, por detrás de Ionuţ Radu (Celta, 79,6%) y por delante de Courtois (76,9%).
Unai Simón (Athletic): 6 porterías a cero y 3,2 goles evitados, segundo en la liga.
Joan García (Barcelona): lidera las acciones de líbero por 90 (2,5), que son las veces que el portero sale fuera del área a despejar o interceptar. Cuadra con la defensa adelantada del equipo.
Marko Dmitrović (Espanyol): el que más sale por alto (1,7 por 90).

7. Qué creo (y qué no) tras once jornadas

Lo que los datos sostienen con bastante firmeza

El Barcelona es el mejor equipo de la liga, con margen: 30 puntos, 46 goles, una de las mayores presencias ofensivas y 639,5 pases por partido.
El Real Madrid tiene la mejor defensa según el xGA (11,2), y por puntos esperados sería el segundo.

Los candidatos a bajar (están por encima de sus cifras)

Betis (puntos, defensa y portero a la vez), Atlético (puntos y goles encajados) y Real Sociedad (puntos).

Los candidatos a subir (están por debajo de sus cifras)

Villarreal (volumen ofensivo sin goles), Osasuna (encaja 5,6 más de lo esperado y desperdicia balón parado) y Espanyol (3,6 puntos por debajo de su diferencia de goles).

Lo que los datos no permiten decir

Que alguno de estos nombres vaya a “caer” o “resurgir”. Los datos estadísticos señalan tendencias, no futuros.

La temporada es larga. Volveré a hacer este análisis cuando haya más datos, y el primer ejercicio será ver cuántos de estos candidatos se han corregido.

¿Qué equipo creéis que corregirá más su rumbo en las próximas jornadas?

Frank Pereiro

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