Basket-Research

Spatial statistics applied to basketball

2011-12-22T08:50:00.000-08:00

During several months, Fernando López, Manuel Ruiz and me, we have been working on the applications of spatial statistics to basketball. We have written a paper which has been accepted for publication. If you are interested in this paper, please be free to email us.

We think this methodology may be succeesfully applied to the analysis of teams in the NBA and in the ACB League (and obviously in any league with play-by-play data available). This is the abstract of the paper, which will be published in Spanish and English.

The importance of quantitative analysis in sports using objective data such as game statistics has been prominent in recent years. In this paper we have shown an application of spatial statistics to understand more thoroughly the game of basketball. This methodology has been underused in sports research, and specifically in basketball. We have depicted how a spatial clustering technique, such as the Kulldroff test, which is widely used in epidemiology, can be applied to analyse basketball data. This test detects low and high incidence clusters of shots, and therefore better characterizes the game of teams and individual players. In addition, we have also used a test based on entropy, the V-test, which serves to statistically compare shooting maps. We show the interesting contribution of this methodological perspective in the case of the analysis of a Lakers performance, and the transformation of this team from a medium-level NBA franchise into a champion team because of, among other factors, the incorporation of two key players in the 2007-08 season: Pau Gasol and Derek Fisher.

El churridoctor

2011-12-15T00:52:00.000-08:00

Ya comentamos en otro post las “particularidades” de algunos investigadores (sobre todo en el ámbito de la educación física y deporte, aunque también pasa en otras disciplinas, que quede claro). No voy a repetirme sobre ello, pero sí quería realizar un nuevo post relacionado con este tema, porque cada vez más se está convirtiendo en una lacra para la investigación seria en ésta y otras áreas de la ciencia. Se trata de la figura del “churridoctor”, nefasto personaje que hace mucho daño a la ciencia y al mundo de la universidad. Tras mi experiencia de varios años tratando con alguno de estos fulanos y menganas, voy a describir sus características (algunos las poseen todas y otros un buen número de los atributos que expongo a continuación).

El churridoctor (vale igual para masculino que femenino), por tanto:

- Carece de formación científica, y su único interés en el doctorado es de imagen personal o profesional

- Es un mal investigador, pero no le importa, su objetivo es medrar socialmente

- No suele tener ni pajolera idea de estadística, matemáticas, método científico o filosofía de la ciencia. Ni pajolera idea, repito. No lo necesita, ya conseguirá arrimarse a alguien que sí sepa de ello.

- Cree que una tesis doctoral o una investigación seria es una especie de “juego”.

- Cree que puede hacer una tesis doctoral de forma rápida porque ha visto a otros que así lo han hecho (otros churridoctores, claro)

- No tiene publicaciones en revistas científicas de impacto, y si ha conseguido alguna, ha sido por juntarse con otros compañeros que saben más que él.

- Va por la vida de doctor, pero es un churridoctor, no lo olvidemos.

- Suele hacer tesis doctorales utilizando “negros”, donde otros pringados le escriben en el ordenador, le hacen sus fotos o mediciones, le hacen los análisis estadísticos, le traducen los artículos en inglés, y para colmo le hacen luego la presentación de power point. Este es el caso más flagrante de churridoctor, el que subcontrata todo el trabajo.

- Normalmente están en relación con otros churridoctores de la vieja escuela, titulares o catedráticos de hace muchos años, trepadores como ellos, y que si tuvieran que ser evaluados ahora por la ANECA no obtendrían esas plazas.

- Forman “guetos” de churridoctores, que organizan sus cursos, congresos, etc, pero que a la vista de los investigadores serios no tienen ninguna credibilidad científica

- Tienen tesis doctorales “cum laude”, porque aquí en España no se suelen suspender tesis. Por muy churrera que sea la tesis, siempre habrá algún amigo en el tribunal (probablemente otro churridoctor) que le de el visto bueno.

- A veces sacan churrilibros de su churritesis, pero que no tienen un aval de publicaciones de alto impacto detrás.

- Les suele gustar mucho las fotos, salir en prensa, etc. Es más, creen que el mero hecho de salir en un medio de comunicación ya es un mérito, independientemente de la razón por la que salga.

- Algunos de estos personajes han evolucionado a la categoría de churridoctor supuestamente ilustrado, porque han sido capaces de publicar mucho pero de mala calidad, pero siguen siendo churridoctores de pura cepa.

- Pueden incluso pagar a otros investigadores más reputados para que les rehagan los artículos y así incrementar la probabilidad de publicación.

Por tanto, desde aquí propongo crear oficialmente la figura del churridoctor, para distinguirlo del doctor, y que así la sociedad sea capaz de diferenciar claramente unas personas de otras.

Un consejo: Si os encontráis con un churridoctor o un aspirante a churridoctor, huid despavoridos.

Perder para ganar

2011-11-21T09:31:00.000-08:00

Como sabéis, no es habitual en este blog hablar de otras investigaciones más allá de las que yo mismo participo, pero a veces el interés de algún estudio de otros colegas justifica que prestemos atención y nos desviemos un poco del objetivo del blog. Mi buen amigo Martí Casals, me pasó este reciente artículo publicado en la prestigiosísima Management Science. ¿Un artículo de baloncesto en una de las mejores revistas de Business y Management? ¡Qué gran noticia! Una muestra más del atractivo de analizar datos con gran dosis de objetividad y fiabildiad para sacar conclusiones que van más allá del deporte y tienen su aplicación en diversas disciplinas de la organización de empresas y la psicología (esto para los muchos cabezacuadradas que me critican cuando dedico parte de mi tiempo como investiga dor demarketing a este apasionante mundo del análisis del deporte a través de la estadística. Pues aquí están dos reconocidos investigadores de marketing publicando en una de las mejores revistas del mundo un estudio sobre baloncesto).

El artículo nos acerca a un interesante conclusión que puede resumirse como el que ir perdiendo de un punto al descanso de un partido beneficia más a ese equipo que al que va por delante, ya que consigue un efecto motivador mayor que hace rendir por encima y ganar el partido. Obviamente, todo esto controlando por diferentes variables y con un modelo estadístico detrás.

Sin embargo, hay varias cosas de esta investigación que creo merecerían ser discutidas con mayor profundidad:

- La primera de ellas es sobre la interpretación de la Teoría de las Perspectivas, famosísima teoría por la que, entre otros trabajos, Daniel Kahneman consiguió el Nobel en 2002 (Tversky murío años antes, y probablemente lo habría compartido con Kahneman). Los autores del paper defienden que el hecho de ir detrás en el marcador al descanso es una "pérdida" que pesa más que la "ganancia" de ir por delante. Por tanto, y devido a la aversión a la pérdida, los jugadores tratarán de rendir mejor en la segunda parte. Pero creo que la interpretación debiera ser al contrario. Una vez que se consigue la ventaja en el marcador, el equipo que va por delante tiene el "caramelo en la boca", por lo que en términos relativos, le fastidiará mucho más perderlo ahora que lo tiene en la boca que el equivalente a conseguirlo cuando no lo tiene, es decir, cuando va por debajo en el marcador. Pienso que esta es una de las consecuencias más claras del trabajo de Kahneman y Tversky, y que es bien conocido en marketing. Por eso, por ejemplo, las marcas tratan que la gente pruebe los productos gratuitamente, porque una vez que se tienen cuesta mucho más renunciar a ellos que el equivalente a conseguirlos desde cero. Le he comentado esto al autor principal del paper, Jonah Berger, quien me ha contestado que entiende mi interpretación, que puede tomarse como correcta, pero que ellos piensan que depende de dónde se sitúe el punto de referencia. A mí me sigue sin convencer su respuesta, y pienso que si los resutlados del paper son correctos, irían entonces en contra de la Teoría de las Perspectivas, o al menos, de la interpretación sobre ganancias y pérdidas, y como estas últimas pesan más que las primeras.

- La segunda cuestión que no me convence demasiado es la relativa a la situación en que los equipos van por debajo 2 o 3 puntos al descanso. Según los datos que se visualizan en el apéndice del paper, no existen diferencias significativas en relación a ir delante en el marcador por esa misma diferencia. Habría que preguntarse entonces, porqué ocurre con -1 punto y no con -2 o -3, cuando virtualmente, a nivel práctico, esas diferencias son mínimas y se convierten en cero con sólo una canasta. Yo creo que el no encontrar diferencias para -2 y -3 puntos va un poco en contra de la consistencia de los resultados obtenidos para -1. No sé qué pensáis vosotros, amigos lectores del blog...

En definitiva, un muy interesante artículo que os recomiendo para que penséis sobre las posibilidades del análisis de datos en baloncesto. Un gran trabajo de estos autores, tanto por el volumen de datos utilizado como por el enfoque dado, aunque hayamos hecho aquí estas puntualizaciones que más que una crítica son un estímulo a seguir profundizando sobre estos temas.

Evidence for a momentum effect in the NBA

2011-10-15T01:46:00.000-07:00

Hi all, this is one of my latest publication. This research was a collaboration between Jeremy Arkes, from Naval Posgraduate School of Monterey (California) and me. We created a large data base of NBA games and we ran several logit models to study the existence of a "trend effect", i.e., a "momentum".

This is the abstract of the paper.

No previous study on momentum in team sports has found any valid evidence for a momentum effect—i.e., an effect of success in the past few games, over and above the effect of team quality. We develop an econometric model to determine if there is a momentum effect in the NBA by examining how success over the past few games leads to a higher probability of winning the next game. The model takes into account the home vs. away strengths of the teams in the current game as well as their opponents in the previous games (to calculate measures of “adjusted success over the past few games”). Thus, success in previous games is adjusted for quality of the wins or losses. In addition, we account for rest days before the current game for both teams. Using data over three NBA seasons (2007-2009), we find strong evidence for a positive momentum effect.

You may download the paper here:
http://www.bepress.com/jqas/vol7/iss3/13

This is the recommended citation:

Arkes, Jeremy and Martinez, Jose (2011) "Finally, Evidence for a Momentum Effect in the NBA," Journal of Quantitative Analysis in Sports: Vol. 7: Iss. 3, Article 13.
DOI: 10.2202/1559-0410.1304

And this is some discussion of other colleagues at APBRmetrics

http://sonicscentral.com/apbrmetrics/viewtopic.php?f=2&t=304

Enjoy!

Entrenador nuevo, ¿victoria segura? Aclaraciones sobre lo aparecido en los medios

2011-06-19T15:27:00.000-07:00

Una de mis últimas investigaciones trata el tópico tan conocido en deporte "entrenador nuevo, victoria segura". Es una investigación que he realizado en el ámbito de la NBA, donde los datos disponibles superan los de cualquier competición en el mundo, por lo que se tiene más información para tratar de contar con las variables necesarias para implementar análisis certeros.

El caso es que el artículo que escribí a finales de 2010 ha sido recientemente aceptado en la Revista Internacional de Medicina y Ciencias de la Actividad Física y del Deporte, y se publicará seguramente en 2012. Por ello, y dada la curiosidad del tema, he querido diseminar las conclusiones más importantes de la investigación con un lenguaje menos técnico para hacerlo entendible a todos los públicos. Envié una nota de prensa a través de la universidad, y también una reseña a varios colegas periodistas de ámbito nacional.

Creo que la nota de prensa es bastante explicativa. Aquí la tenéis:

Entrenador nuevo, ¿victoria segura?

Una reciente investigación realizada por Jose Antonio Martínez García, profesor del Departamento de Economía de la Empresa de la Universidad Politécnica de Cartagena, se adentra en el conocido convencionalismo tan extendido en la cultura popular deportiva “entrenador nuevo, victoria segura”, para mostrar su grado de veracidad.

Este investigador ha estudiado todos los cambios de entrenador producidos a mitad de temporada a lo largo de los 60 años de historia de la NBA, y ha comparado la probabilidad de victoria de los equipos en el partido anterior al cambio (el último partido dirigido por el antiguo entrenador) y en el partido posterior al cambio (el primer partido dirigido por el nuevo entrenador). Controlando por variables como el factor cancha, la diferencia de potencial entre los equipos, la calidad del partido, los días de descanso y el momento de forma (rachas de victorias), la probabilidad de victoria es más de 2 veces superior con respecto al partido anterior, evaluando esta probabilidad sobre un “partido tipo”. Por tanto, el análisis econométrico derivado de la implementación de modelos logit, muestra que el efecto de la llegada del nuevo entrenador se traduce en un incremento de la probabilidad de victoria en ese primer partido. Estos resultados indican, básicamente, que sí que existe un cambio en el efecto que las variables tienen sobre la probabilidad de victoria, que se traduce principalmente en que en el primer partido que dirige un nuevo entrenador, el equipo en cuestión tiene una probabilidad de ganar sensiblemente superior si juega en casa y frente a un equipo débil, comparado con que esa misma situación se diera con el antiguo entrenador. Es decir, ante las mismas circunstancias de juego, se incrementa la probabilidad de victoria, o lo que es lo mismo, ante dos partidos exactamente iguales para el equipo en cuestión, este equipo tendrá más del doble de probabilidad de ganar cuando debuta el nuevo entrenador.

Además, ese aumento en la probabilidad de victoria es muy parecido para cualquier perfil de entrenador. El efecto de contratar un entrenador con alto nivel de experiencia y gran curriculum, o que haya sido antiguo jugador de elite, es muy pequeño.

Esta investigación es la primera a nivel académico que trata de analizar empíricamente este tópico tan utilizado en deporte en países de habla hispana (no es habitual en otras culturas deportivas). Las implicaciones de este estudio están relacionadas con el efecto psicológico que la llegada de un nuevo entrenador produce de inmediato en un equipo. Ahora también los equipos rivales, los analistas y los apostantes conocen el efecto que el nuevo entrenador provoca en ese primer partido. Además, las implicaciones podrían extenderse al efecto a corto plazo que la llegada de un nuevo jefe produce sobre el rendimiento de sus trabajadores.

Por tanto, y en baloncesto profesional, ante la pregunta ¿entrenador nuevo, victoria segura?, habría que responder que obviamente la victoria no es segura, que la probabilidad de perder es ligeramente mayor que la de ganar; pero que la probabilidad de ganar es más del doble que la probabilidad de vencer en el partido anterior (el último jugado con el antiguo entrenador).

Este estudio se publicará en los próximos meses en la Revista Internacional de Medicina y Ciencias de la Actividad Física y del Deporte

Jose A. Martínez

Departamento de Economía de la Empresa

Universidad Politécnica de Cartagena

Email: josean.martinez@upct.es

Esta noticia ha aparecido en medios nacionales como El Mundo Deportivo en su edición en papel y otros por internet. También ha aparecido en medios regionales, como La Opinión y La Verdad. Y Radio Marca me hizo una entrevista.

La notoriedad mediática es a veces necesaria para los investigadores, no para la valoración de nuestro trabajo (que se hace dentro del mundo académico y está plenamente baremado por la publicación en revistas científicas de alto impacto), sino para, además de comunicar las implicaciones prácticas/sociales de nuestros estudios, cubrir objetivos como conseguir alumnos de doctorado motivados, incrementar el reconocimiento de los grupos de investigación, abrirse puertas para firmar proyectos con empresas, etc. Insisto en que la aparición en los medios no proporciona al investigador ningún mérito añadido como profesional de la investigación, sino que acerca la ciencia a la sociedad y puede abrir nuevas oportunidades para, entre otras cosas, conseguir financiación para nuevos proyectos.

Sin embargo, y según mi experiencia con algunos medios, esto puede ser contraproducente. Por ejemplo, La Verdad, periódico lider regional ha publicado esta noticia:

http://www.laverdad.es/murcia/v/20110618/deportes_murcia/baloncesto/topico-patentado-20110618.html

Pues en esa noticia hay errores de bulto. El periodista sólo tenía que coger la nota de prensa y reproducirla, o como mucho, esforzarse en interpretarla bien. Pero como habréis podido leer, el primer párrafo no tiene desperdicio:

Un estudio realizado por el profesor del departamento de Economía de la Empresa de la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT), el cartagenero Antonio Martínez García, ha constatado que el equipo que cambia de entrenador a mitad de temporada en la NBA tiene más del doble de probabilidad de ganar al conjunto rival en su primer partido que si jugara con el antiguo entrenador. Es decir, el conjunto que estrena técnico casi siempre gana el encuentro del debut de un entrenador.

En primer lugar, se ha comido mi nombre (me llama Antonio en lugar de Jose Antonio), algo que no tiene ninguna relevancia para entender la noticia, pero que es un error picajoso (qué menos que poner bien el nombre del protagonista de la noticia). Pero es que además, dice al final que el conjunto que estrena técnico casi siempre gana el encuentro del debut de un entrenador. Esto es rotundamente falso, de hecho, tal y como comunico en la nota de prensa, la probabilidad de ganar es más baja que la de perder. Es decir, es más probable que el nuevo entrenador pierda el primer partido. Lo que sucede es que, aun siendo la probabilidad de perder ligeramente mayor que la de ganar, la probabilidad de ganar con respecto al partido anterior es más de dos veces superior. Es ahí donde radica uno de los resultados más interesantes de esta investigación. Y así se estipulaba en la nota de prensa.

¿Merece la pena entonces divulgar unos resultados de investigación para que se tergiversen así? Y eso que se lo había dado todo por escrito.

La segunda experiencia que he vivido este fin de semana fue con una entrevista a Radio Marca. El periodista me dijo que la entrevista iba a ser grabada, y que luego la editaría. Pues bien, comenzamos la entrevista y me iba haciendo preguntas. Hasta que me hizo una pregunta que yo no comprendía. Entonces (y lógicamente pensando en que era una grabación), le dije que no había entendido la pregunta de una manera bastante coloquial, por decirlo así, pero que obviamente no debía salir en antena. Mi sorpresa al acabar la entrevista es cuando el periodista me dice que no la iba a editar y que ese "incidente" iba a salir tal cual ("la vida es así" fueron sus palabras).

La verdad es que yo luego me lo tomé de manera divertida, pero desde luego en la próxima entrevista que haga por radio y me digan que es una grabación para luego editarla tendré más cuidado. Sin embargo, es algo que no me gustó. Yo soy profesor de marketing, y sé de la importancia de la imagen. Y en este caso, mi imagen profesional pudo verse afectada por ese incidente. Y eso es algo que no se debe permitir.

Por tanto, concluyo este post con la reflexión de que diseminar los resultados de una investigación en los medios puede tener aspectos negativos (por no hablar de comentarios que en otras ocasiones han realizado lectores sobre esas noticias, mostrando un desconocimeinto e incultura apabullantes, pero ese es otro tema más profundo para analizar). No obstante, es justo también destacar la profesionalidad y valía de otros periodistas que se hacen eco de la noticia de manera correcta, que se interesan por esa noticia, indagan y publican textos coherentes y trabajados. Me quedo con estos últimos, y confío en que esos errores de los otros periodistas sean circunstanciales (todos nos podemos equivocar) y no se vuelvan a repetir.

Research on player evaluation metrics. A stakeholder approach

2011-04-01T09:06:00.000-07:00

Finally, we have published the research regarding basketball player evaluation metrics.

This study began in 2009, and finally has been published in the Journal of Human Sport and Exercise.

You can read the paper here:

http://www.jhse.ua.es/index.php/jhse/article/view/170/317

Thank you so much for your very helpful collaboration!

David Villa, Pau Gasol, la probabilidad y los efectos psicológicos

2010-10-11T07:48:00.000-07:00

Como David Villa está a un gol de Raúl, las alarmas mediáticas han saltado porque lleva dos partidos sin marcar con la selección (Argentina y Lituania), y todavía no ha igualado la histórica cifra del goleador del Real Madrid. Se ha hablado de ansiedad, y de otros factores psicológicos, por los cuales Villa no ha conseguido llegar al gol número 44 con España. Pero, ¿qué nos dice la estadística? El último partido en el que Villa marcó con España fue contra Liechtenstein (3 de Septiembre). Era su gol número 43 en 64 partidos (0,67 goles por partido). A través de la calculadora binomial, podemos realizar unos sencillos cálculos.

Así, y considerando constante su porcentaje de acierto, la probabilidad de que Villa no haya marcado ningún gol en estos 2 partidos es de 0,1089. Es decir, una probabilidad muy bajita, pero que no invita a pensar a que haya ningún problema psicológico detrás. Si Villa no marcara en el partido contra Escocia, entonces esa probabilidad sería de 0,0359, lo que tal vez ya llevaría quizá a pensar que el “Guaje” está teniendo algo más que mala suerte. N obstante, creo que lo realmente preocupante sería si no marcara tampoco en el siguiente partido, es decir, que estuviera 4 partidos sin marcar, lo que es probable sólo en un 0,019, o lo que es lo mismo, menos del 2% de probabilidad. Para tener un poco de perspectiva sobre esos números, hay que recordar que la probabilidad de que el Pulpo Paul acertara 8 resultados al azar en el pasado Mundial, era del 3,9%. Por tanto, que Villa no marcara en 4 partidos seguidos con la Selección, sería menos probable que lanzar una moneda al aire 8 veces y que saliera 8 veces cara, siempre y cuando mantengamos constante su habilidad (el porcentaje de acierto hasta ahora, que está sobre el 67%).
Algunos han hablado del problema de los lanzamientos al palo. Villa ha lanzado 4 tiros al palo en los últimos 2 partidos. Pero hay que recordar que sus 2 últimos goles en el Mundial fueron conseguidos tras pegar en el poste (Portugal y Paraguay). Si asumimos que la probabilidad de que un balón acabe en la red una vez que toque un palo es de 0,33 (esto no tiene base empírica, es una simple ilustración, nada más), entonces la probabilidad de que en 6 lanzamientos al palo haya 2 goles es de 0,3292, que es la probabilidad más alta posible para cualquier otro evento. O lo que es lo mismo, es más probable que si hubiera 4 goles, cuya probabilidad es de 0,079. Claro, si este análisis lo circunscribimos sólo a los últimos 4 lanzamientos al poste (cero goles), entonces la probabilidad es de 0,2015, que para nada es una probabilidad pequeña, aunque lo más probable hubiera sido que al menos hubiera conseguido un gol (0,397).

Podemos comparar estas probabilidades con una situación muy particular que vivió Pau Gasol en el Eurobasket de 2009, en el partido inaugural contra Serbia. Pau Gasol falló sus 8 primeros lanzamientos de tiro libre. Oficialmente fueron 7, porque uno se hizo repetir. Acabó el partido con 1/8, es decir, con un 12,5% de acierto. Teniendo en cuenta que su porcentaje con los Lakers en temporada regular ese año fue de 78,1%, ¿qué probabilidad hay de que Gasol fallara sus 8 primeros lanzamientos? Pues usando de nuevo la calculadora binomial, y asumiendo constante la habilidad de Pau en los tiros libres, entonces la probabilidad es de 0,00001. Es decir, sólo 1 de cada 100000 veces ocurriría eso. No cabe duda de que podríamos diagnosticar ahí un efecto psicológico para explicar esa actuación de Pau, ya que, de otra manera, sería algo extremadamente raro e improbable que ocurriera por mero azar. Yo creo que todos los que hemos lanzado tiros libres en un partido, sabemos qué cosas te vienen a la cabeza cuando fallas varios seguidos y tienes que volver a lanzar.

Por tanto, y como reflexión final, el ejemplo de Pau Gasol creo que ilustra claramente lo que puede ser un efecto psicológico sobre el desempeño de un deportista, mientras que se necesitaría de más información (más partidos) para diagnosticar si el caso de David Villa es parecido. No obstante, hay que decir también que es perfectamente posible que Villa tenga ansiedad o cualquier otro problema psicológico, incluso aunque marque contra Escocia. Eso es el entorno de Villa, y el propio jugador, los que pueden hablar fielmente de ello. Lo que los fríos números nos dicen es que no podemos afirmar con cierta base de que ello se haya manifestado en el terreno de juego, al menos, por el momento.

Investigar en baloncesto. Ciencia, deporte y doctorado.

2010-08-02T05:04:00.000-07:00

¿Qué hace un investigador en marketing realizando estudios sobre baloncesto? Esa es una pregunta que me han realizado varios colegas universitarios, sobre todo aquellos que tienen un perfil más ortodoxo sobre la investigación y los límites entre diferentes disciplinas.

Parece que un investigador de marketing sólo puede realizar estudios que se publiquen en revistas que contengan la palabra "marketing" o "consumer" en el título, y que lo demás es alejarse del camino adecuado. Craso error, desde mi punto de vista. El circunscribir la tarea de un investigador a una etiqueta académica dada es una forma de coaccionar el aprendizaje y la formación multidisciplinar, algo totalmente fundamental para un investigador en cualquier disciplina de la ciencia.

No existen fronteras entre las diferentes "marcas" de la ciencia, y más cuando los métodos y técnicas de investigación son comunes en la amplia mayoría de los casos. Existen multitud de ejemplos de grandes investigadores que han podido desarrollar el máximo de su potencial gracias a su formación e investigación en campos que podrían etiquetarse como muy dispares. Desde Alfred Wegener y su "Teoría de la deriva continental", hasta la actualidad con Gerald Zaltman y su ZMET. Muchos investigadores reconocerán los nombres de Richard Bagozzi, Leslie Hayduk o Dawn Iacobucci, por ejemplo, cuyos espectros de publicación, van desde la econometría hasta la investigación contra el cáncer, pasando por el paradigma red o la psicometría.

Ejemplos concretos de grandes figuras de las ciencias sociales investigando sobre baloncesto los tenemos en Amos Tversky o Dan Ariely. El primero, en 1985, trató de demostrar la inexistencia de la "mano caliente", es decir, de que la creencia en balonesto de que si un jugador está en racha anotadora hay que darle siempre el balón porque la probabilidad de anotar en el siguiente lanzamiento está por encima de su media de habilidad. Tversky y sus colegas demostraron que esa creencia era errónea. La mayoría de las investigaciones que se han realizado en estos 25 años sobre este tema han arrojado resultados similares. Sólo en casos muy puntuales y bajo condiciones particulares la creencia en la "mano caliente" parece que tiene algo de base, como demuestra Jeremy Arkes en un reciente artículo publicado en JQAS. Tversky habría conseguido el Nobel de Economía junto a su colega Daniel Kahneman si no hubiera fallecido pocos años antes. Ambos postularon la "Prospect Theory", cuyas implicaciones para las economía-psicología-marketing son muy importantes.

Dan Ariely, el economista conductual del MIT, cuenta en su recentísimo libro "The upside of irrationality" cómo investigó las actuaciones de los "clutch" players de la NBA (casi siempre los jugadores mejor pagados), con el fin de ver si efectivamente mejoraban su desempeño en esos momentos calientes de los partidos. Ariely y sus colegas encontraron que esos jugadores podrían incrementar su anotación, pero no mejoraban sus porcentajes de tiro, incluso los empeoraban en algunos casos. Con esto, Ariely quería demostrar que cuando los incentivos dados a los trabajadores exceden un cierto umbral, el efecto que tienen sobre el rendimiento/productividad de éstos disminuye. Es decir, el efecto de los incentivos sobre el rendimiento tiene forma de U invertida.

Tanto los postulados de Kahneman y Tversky, como los trabajos de Ariely son parte fundamental de mi enseñanza de marketing a los alumnos de Dirección de Empresas. Por tanto, creo que los argumentos de los que defienden aquello de "los de marketing a marketing", son de miras muy angostas.

Otra cosa es aquellos investigadores que creen que pueden "darle patadas" a diferentes disciplinas. Con alguno de ellos me he encontrado en estos últimos años (sobre todo, y precisamente ligados a las ciencias del deporte). Y no es un problema de marcas de la ciencia, sino de formación de investigadores. Algunos investigadores de ciencias del deporte tienen una formación muy pobre en investigación, comparadas con la media de los investigadores de economía, marketing, o estadística. Es ahí donde empieza el problema, que se adentran por caminos que no dominan, y además con pretensiones que no son más que castillos de arena. También ocurre en investigadores de marketing, y es que malos investigadores hay en todos sitios, pero es especialmente destacado en ciencias del deporte. Insisto, no es que una disciplina sea mejor o peor que otra, es un problema del nivel medio de los investigadores. Por eso, cuando físicos, ingenieros, psicólogos, economistas, matemáticos, etc. realizan investigación en deporte, realizan casi siempre contribuciones muy destacadas sobre la media de la disciplina.

Otro aspecto interesante de la invetigación en baloncesto proviene de las aportaciones de perdiodistas, bloggers o analistas independientes. Yo realicé un post en APBRmetrics hablando sobre este tema. Mantengo mi opinión. No obstante, tambien sigo pensando que hay periodistas que realizan investigaciones y trabajos que en nada tienen que envidiar a los realizados por investigadores académicos. En España los hay, y muy destacados. Igual ocurre con algunos trabajos de bloggers, que tienen una calidad similar a reportajes realizados por periodistas consolidados. Pero luego está lo demás, la paja que se distribuye y proyecta desde internet, con esa facilidad de publicación que no discrimina entre lo bueno y lo malo.

Por eso, la calidad de los trabajos de un investigador tiene que verse refrendada en publicaciones de alto impacto, en revistas donde publicar un artículo es sinónimo de que ese artículo tiene una calidad ingente. Son muy pocas las revistas tan exigentes, y muy poquitos los investigadores que en ciencias del deporte en España consiguen publicar ahí. Esa es la reválida que tiene que pasar un investigador para acreditar su valía, guste o no. Como les explico a mis alumnos de doctorado, las tesis realizadas en España relacionadas con el deporte son la mayoría muy flojas. En España, cualquiera puede ser doctor, ya que es casi imposible que una tesis doctoral sea suspendida por el tribunal de turno. He visto tesis lamentables, que convierten a un alumno en doctor, equiparándolo en titulación a otro alumno con una tesis sobresaliente. Por eso, esa injusticia puede solventarse comparando el perfil curricular de uno y otro, y viendo donde publica uno y donde publica otro. Ese es un criterio mucho más objetivo y justo (aunque tampoco es perfecto).

Por eso, un buen doctor tiene que ser un buen investigador. Para ello es necesario que domine varias disciplinas, y que no "subcontrate" parcelas de la investigación. Eso es muy común en ciencias del deporte, pero también a veces en medicina, por ejemplo, donde el estadístico de turno es el que hace los análisis, mientras el resto de autores que firma el artículo hacen la teoría y las conclusiones. Eso es una falacia total. No digo que un investigador tenga que tener un nivel de matemáticas similar a un físico o matemático, pero sí debe dominar holgadamente la jerga metodológica y los análisis que realiza en sus investigaciones. De otra manera, se convierte en un pequeño fraude. Es cierto, que es deseable que dos o más investigadores se unan para una investigación para complementar sus puntos fuertes y débiles en una metodología y otra. Pero de ahí a no saber si quiera lo que es en realidad un p-valor hay un gran trecho.

Esta reflexiones que he realizado en este post no deben verse como un desprecio hacia nadie. No es mi intención. Yo soy el primero que tengo mucho por aprender, y sigo formándome cada día gracias a los buenos investigadores que me rodean. Pero a veces, como hay muchos "quedabienes", gandules, creídos y papanatas relacionados con el deporte en este país, conviene llamar a las cosas por su nombre. Por tanto, no voy a desmerecer en absoluto a la cantidad de gente muy buena que he conocido y estoy conociendo estos años investigando sobre deporte y baloncesto, ya sean jugadores, entrenadores, investigadores, periodistas, bloggers,etc. Pero sí que quiero ser muy claro con aquellos que viven del artificio y de la chabacanería.

Finalmente, y volviendo al tema de lo adecuado que es la formación multidisciplinar, animo a mis compañeros de física, sociología, psicología, matemáticas, economia, marketing, etc. a que investiguen en ciencias del deporte,y específicamente en baloncesto, que aporten sus conocimientos a esta disciplina, y que a su vez se nutran de las muchisimas cosas interantes que la investigación en deporte puede también aportar a su formación como investigadores.

Triunfadores estadísticos ACB 2009/2010

2010-05-17T04:16:00.000-07:00

Un post en español para hablar de los triunfadores estadísticos de la temporada regular de la ACB 2009/2010.

Criterio de la ACB:
Valoración/Ranking: T. Splitter
Puntos: J. Carroll
Asistencias: O. Cook
Rebotes: E. Batista
Tapones: R. Battle
Recuperaciones: T. Kirskay

Criterio probabilístico (ver Martínez y Martínez, 2010):
Valoración/Ranking: T. Splitter
Puntos: J. Carroll
Asistencias: O. Cook
Rebotes: E. Batista
Tapones: R. Battle
Recuperaciones: T. Kirskay/P.Prigioni

Como puede comprobarse, en esta ocasión los líderes estadísticos coinciden casi en su totalidad con el criterio probabilístico. El motivo es que esos líderes han jugado casi la totalidad de los partidos y han conseguido una distancia importante con respecto a los siguientes clasificados de cada categoría estadística. Sólo en el caso de las Recuperaciones, sería de justicia incluir a Pablo Prigioni como líder junto a Kirskay.

Por otro lado, y a modo descriptivo, podéis encontrar en el siguiente enlace una comparativa de la valoración de los 10 primeros clasificados de ese apartado estadístico.

http://www.upct.es/~beside/Textos/ACB20092010.pdf

Cada sistema tiene sus particilaridades, y podéis encontrar más información sobre ellos en una entrada anterior en este blog. El uso de uno u otro sistema condiciona la clasificación de la mayoría de los jugadores. Que cada uno saque sus propias conclusiones.

MagicMetric Coaching System

2010-05-09T08:48:00.000-07:00

This is a coaching system created by Dick Mays (one of the creators of the Mays Magic Metric). I think it is interesting. Thanks to Dick Mays to give me the opportunity to share this paper in this blog.

You may download the Mays's explanation here: http://www.upct.es/~beside/Textos/MMCoachingSystem.pdf

Then, you can compare the philosophy of Mays' coaching system with the very recent paper of Brian Skinner:
http://arxiv.org/PS_cache/arxiv/pdf/0908/0908.1801v3.pdf

Per-minute statistics in basketball. Minutes played affect performance?

2010-04-05T11:12:00.000-07:00

We are pleased to announce a new publication. This is the provisional reference:

Martínez, J. A. y Martínez, L. (2010). El uso de indicadores de desempeño normalizados para la valoración de jugadores: el caso de las estadísticas por minuto en baloncesto. Motricidad. European Journal of Human Movement. Accepted for publication

This research empirically tests the hypothesis underlying the use of performance indicators in basketball, when they are normalized using the “per-minute” criterion: There is no association among normalized indicators and the minutes played by each player. This assumption is a necessary requirement in order to compare players using normalized indicators, because if this assumption is not met, then there would be a possible bias in the rankings of each statistical category. We apply several under-used methods in this type of research, such as the analysis of the intra-player variability and the structural equation modelling. Results show that there is no lineal association between the minutes played and the different per-minute normalized categories as: points, rebounds, assists, steals, and blocks. We discuss implications for sport performance and marketing. Therefore, this study contributes to the advance in one of the growing areas of sports research; such as basketball metrics.

Download paper: http://www.upct.es/~beside/Textos/EXMIN_JAMG.pdf

Please, be free to give us any feedback or comment.

A review of basketball player evaluation metrics

2010-03-23T10:32:00.000-07:00

I would like to share a new publication. This is a series of three papers about player evaluation metrics. These are the abstracts of the three articles, and the links to a version of the papers. These papers have been accepted for publication in the "Revista Internacional de Derecho y Gestión del Deporte", and will be published shortly.

Papers are written in Spanish, but you can try to translate them to English (Thanks Crow) using: http://translate.google.com/#

Please, be free to give any feedback.

Paper 1: A review of the basketball player evaluation metrics (I). A description of the existing methods

This research achieves a complete revision of the basketball player evaluation metrics, which are currently used by analysts. The aim is to depict the variety of systems proposed regarding the productivity of players, which can be handled by team managers in order to make more rational decisions. This is the first comprehensive review published in academic journals, and it provides a framework to analyse the “statistical revolution” started in United States. Likewise, systems applied by official leagues and fantasy games are depicted. This research is the first of a series of three papers that pretend to facilitate the understanding of a plethora of formulas and mathematical methods.

Download paper: http://www.upct.es/~beside/Textos/SVI__JAM.pdf Updated! (5 April 2010)

Paper 2: A review of the basketball player evaluation metrics (II). Official competitions and fantasy games

In this second article of the trilogy on basketball player evaluation metrics, the systems used by the main competitions around the world and fantasy games are depicted. In both contexts, these systems play a fundamental role from an economic viewpoint, because these systems are used to grant players with individual awards, and to provide diverse prizes for success. The current state of development of information and communication technology is very asymmetric among leagues. However, the main competitions have the possibility to work with play by play data and, consequently, to use statistics in the most powerful way. The vast majority of leagues and fantasy games work with very simple systems, based on linear weights and box-score data, whilst only a few competitions use more advanced metrics, such as Net Plus Minus.

Download paper: http://www.upct.es/~beside/Textos/SVII__JAM.pdf Updated! (5 April 2010)

Paper 3: A review of the basketball player evaluation metrics (III). Overall discussion.

In this third article of the trilogy on basketball evaluation metrics, strengths and shortcomings of the different evaluation systems are discussed. In addition, diverse statistical analyses are achieved, in order to study the relationship among different systems, and discussing some assumptions. Moreover, this paper provides a framework to discuss about the basis of these metrics, proposing several ideas related to validity criteria, formative measurement, and the use of qualitative information. Finally, implications for further academic and applied research are discussed.

Download paper: http://www.upct.es/~beside/Textos/SVIII__JAM.pdf Updated! (5 April 2010)

Statistical winners of ACB League 2008/2009

2010-03-03T01:25:00.000-08:00

Comparison of statistical winners of ACB League 2008/2009, after applying the probabilistic method depicted in Martínez and Martinez (2010). Changes are highlighted in red.

ACB criteria:
Evaluation/Ranking: F. Reyes
Points: I. Rakocevic
Assists: R. Rubio
Rebounds: C. Bordchart
Blocks: F. Vázquez
Steals: R. Rubio

Probabilistic criteria:
Evaluation/Ranking: F. Reyes
Points: I. Rakocevic
Assists: P. Prigioni / C. Thomas / K. Valters
Rebounds: F. Reyes
Blocks: F. Vázquez / L. Barnes
Steals: P. Prigioni

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New publication: A probabilistic method to statistically classify players in basketball

2009-10-21T00:05:00.000-07:00

We introduce a method to re-elaborate the rankings of individual stats in the ACB League. The method is based on a probabilistic approach to interpret the individual performance achieved by each basketball player at the end of the regular season. Therefore, each individual record is an estimate of the real value of the parameter, with the corresponding associated error. The size of this error influences the final elaborated ranking. Under a parametric approach, we quantify the size of a maximum admissible error. Because of the growing interest of statistics in basketball, our proposal is a valuable contribution to analyse the performance of players, which is highly related to their market value.

This is a new research that has been accepted for publication in the "Revista Internacional de Ciencias del Deporte".

Martínez, J. A. y Martínez, L. (2010). Un método probabilístico para las clasificaciones estadísticas de jugadores en baloncesto. Revista Internacional de Ciencias del Deporte, 18 (6), 13-36.

You can freely download an expanded version of this article: a working paper entlited:

Martínez, J. A. y Martínez, L. (2009). Un método para reescribir las estadísticas individuales en la Liga ACB de baloncesto. Working paper. Universidad Politécnica de Cartagena.

Please, follow this link to download the article:

http://www.upct.es/~beside/Textos/Martinez&Martinez_Working%20Paper_Basket.pdf

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Macro-Panel of Experts

2009-10-12T13:22:00.000-07:00

We are conducting a research about the importance of statistics in basketball. In this first stage of this research, we would be very grateful if you could participate in this survey, as a member of a panel of experts.

We created several panel of experts representing stakeholders in basketball (players, coaches, analysts, researchers, fans, bloggers, journalists...). If you are one of these stakeholders and you want to participate, please email us: josean.martinez@upct.es

We will send you a very brief questionnaire that can be fulfilled in 8-10 minutes. Your collaboration will be very important to this research. Experts of the main basketball leagues of the world are participating in this macro-research. All this information will be treated in strict confidence and you anonymity is guaranteed.

In addition, although your anonymity is guaranteed, if you desire we will promote the webs of all partners that are collaborating with this research. Moreover, we will reference these webs in tha academic publications derived from this study. Finally, all participants in this research will be informed in detail about the results.

Please, do not hesitate to contact me if you require further details. Thank you very much.