BLOG

Cómo los Z-Score y T-Score pueden transformar o destrozar tu Análisis GPS en el Fútbol

Introducción

El fútbol profesional ha sido testigo de una revolución en la forma en que se analizan los rendimientos físicos de los jugadores, gracias a la implementación de tecnologías como el GPS. Estos dispositivos permiten obtener datos detallados sobre el desplazamiento de los jugadores, la intensidad de sus movimientos, y otros parámetros clave que influyen en su desempeño. Sin embargo, interpretar correctamente estos datos puede resultar un desafío sin el uso de herramientas estadísticas adecuadas. Es aquí donde entran en juego los Z-scores y los T-scores, dos métodos populares en el análisis de datos que permiten comparar el rendimiento de un jugador con la media del equipo, ajustando las variaciones según las características de los datos. Aunque estas herramientas ofrecen una visión clara del rendimiento individual dentro de un grupo, su interpretación no está exenta de desafíos y limitaciones.

En este artículo, exploraremos cómo los Z-scores y T-scores pueden ser útiles en el análisis de los datos de GPS en el fútbol, al mismo tiempo que abordaremos los inconvenientes que surgen al utilizarlos, como los problemas derivados de la normalidad de los datos, la falta de contexto situacional, la carga acumulada de trabajo, y los efectos de tener jugadores con pocos minutos jugados. A través de ejemplos prácticos y citando la literatura relevante, proporcionaremos una comprensión más profunda de las fortalezas y debilidades de estos métodos estadísticos en el contexto futbolístico.

¿Qué son el Z-Score y el T-Score?

Los Z-scores y T-scores son herramientas estadísticas que permiten comparar un valor individual con el promedio de un conjunto de datos, usando la desviación estándar como referencia. Ambos indicadores permiten identificar cuán distante está un dato respecto a la media de la población que se está analizando. La diferencia principal entre ambos radica en la escala de medición: mientras que el Z-score se mide en unidades de desviación estándar, el T-score ajusta esa misma medida a una escala de 50 puntos, con una desviación estándar de 10.

Ejemplo práctico con datos de GPS:

Supongamos que estamos analizando el rendimiento de un jugador durante un entrenamiento, donde el GPS reporta la distancia recorrida y la velocidad media. Imaginemos que la media de la distancia recorrida en un equipo es de 10 kilómetros con una desviación estándar de 2 kilómetros. Si un jugador recorre 12 kilómetros, su Z-score sería:

Z=12−10/2=1

Esto indica que el jugador ha corrido una desviación estándar más que el promedio de su equipo. Si convertimos este Z-score a un T-score (que ajusta la escala para facilitar la interpretación):

T=50+(1×10)=60

Esto sugiere que el jugador está por encima del promedio, lo cual podría ser un buen indicio de esfuerzo o capacidad física.

Inconvenientes de los Z-Score y T-Score en el Análisis de GPS

1. Desviaciones estándar pequeñas pueden llevar a interpretaciones erróneas

Cuando el rendimiento de un equipo es homogéneo, las desviaciones estándar tienden a ser pequeñas. Esto significa que incluso pequeñas variaciones en el rendimiento de un jugador se interpretarán como grandes diferencias, lo que podría no reflejar de manera precisa su verdadero rendimiento.

Ejemplo real:
Imagina que en un equipo, todos los jugadores se esfuerzan de manera similar durante un entrenamiento, y la desviación estándar es de solo 0.5 km. Si un jugador corre 10.5 km, su Z-score sería:

Z=10.5−10/0.5=1

Aunque esta diferencia parece significativa, en un equipo con una pequeña variabilidad de rendimiento, esta diferencia de 0.5 km podría no ser realmente excepcional. Según Field (2018), el uso de promedios ponderados puede ayudar a mitigar distorsiones causadas por una pequeña desviación estándar.

Solución:
Utilizar un promedio móvil o promedios más amplios puede ser útil para capturar mejor las fluctuaciones en el rendimiento y evitar conclusiones erróneas.

2. Suposición de normalidad de los datos

El Z-score y el T-score asumen que los datos siguen una distribución normal, lo cual no siempre es el caso en el fútbol, donde pueden existir picos de rendimiento inusuales o rendimientos extremos. Los valores atípicos pueden distorsionar la interpretación del rendimiento.

Ejemplo real:
Un jugador que realiza un sprint de 30 km/h durante un entrenamiento podría crear un valor atípico que distorsiona las métricas para el resto del equipo. Según Hopkins (2000), los valores extremos en el rendimiento pueden hacer que los Z-scores y T-scores no representen con precisión la normalidad de un grupo.

Solución:
Para mitigar este problema, es recomendable utilizar métodos no paramétricos que no dependan de la normalidad de los datos. Hopkins (2000) sugiere que el análisis de percentiles es un enfoque útil para reducir la influencia de valores extremos.

3. No tomar en cuenta la carga acumulada de los jugadores

El Z-score y el T-score no siempre reflejan la carga acumulada de trabajo de los jugadores a lo largo de una temporada o incluso dentro de una misma semana de entrenamientos. Un jugador que ya ha acumulado una gran cantidad de minutos o entrenamientos intensos puede tener métricas de GPS más altas, pero esto no necesariamente refleja su nivel óptimo de rendimiento físico.

Ejemplo real:
Si un jugador corre 12 km en un entrenamiento (Z-score de 2), esto podría interpretarse como un rendimiento excepcional. Sin embargo, si este jugador ha entrenado intensamente durante toda la semana, esta distancia podría representar una sobrecarga física que aumenta el riesgo de lesiones.

Solución:
Según Jones y James (2016), es esencial integrar el análisis de la carga de trabajo acumulada y utilizar métricas que consideren tanto el esfuerzo físico como la fatiga. El enfoque multidimensional que combinen carga interna y externa permitirá una evaluación más precisa.

4. Análisis de jugadores con pocos minutos jugados

Uno de los mayores inconvenientes de los Z-scores y T-scores es que estos métodos pueden ser muy sensibles cuando se aplican a jugadores con pocos minutos jugados. Los jugadores que ingresan al campo en momentos finales de los partidos o entrenamientos pueden tener una distancia recorrida significativamente inferior, lo que puede generar Z-scores bajos o extremos que no reflejan su verdadera capacidad.

Ejemplo real:
Supón que un jugador entra al campo en los últimos 20 minutos de un partido y corre 4 km, mientras que el promedio de su equipo es de 8 km. Este jugador tendrá un Z-score negativo, lo que podría interpretarse como un rendimiento bajo, pero esta interpretación no es justa porque su tiempo de juego fue mucho menor que el de los titulares.

Solución:
Para evitar distorsiones al analizar a jugadores con pocos minutos jugados, es recomendable ajustar las métricas según el tiempo de participación. Field (2018) recomienda el uso de métricas como la distancia por minuto jugado o intensidad relativa del esfuerzo para obtener una evaluación más equitativa entre jugadores con diferentes tiempos de juego.

5. Falta de contexto situacional

Los Z-scores y T-scores no tienen en cuenta factores contextuales que podrían influir en el rendimiento, como las condiciones del campo, las tácticas empleadas o el estado físico de los jugadores. Sin considerar estos elementos, las métricas pueden ofrecer una visión incompleta o errónea del desempeño.

Ejemplo real:
Un jugador que tiene un rendimiento bajo en un entrenamiento podría estar experimentando condiciones adversas, como un campo mojado o temperaturas extremas. El Z-score podría no reflejar estas variables externas, llevando a una interpretación errónea de su desempeño.

Solución:
Es fundamental complementar los análisis con contexto situacional, tal como proponen Field (2018), Jones y James (2016). La incorporación de variables como las condiciones del entorno o el plan táctico puede ayudar a proporcionar una visión más precisa y completa del rendimiento de un jugador.

Conclusión

Los Z-scores y T-scores son herramientas poderosas para el análisis de datos de GPS en el fútbol, pero su uso debe ser cuidadoso. Los inconvenientes derivados de las pequeñas desviaciones estándar, la normalidad de los datos, la carga acumulada, los pocos minutos jugados y la falta de contexto situacional deben ser considerados para evitar interpretaciones erróneas. Al complementar estos análisis con otros métodos estadísticos y factores contextuales, se puede obtener una visión más equilibrada y precisa del rendimiento de los jugadores.

Referencias

• Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th ed.). SAGE Publications.
• Hopkins, W. G. (2000). A new view of statistics. Sportscience, 4(1), 1–5. Retrieved from http://www.sportsci.org
• Jones, M., & James, D. (2016). Introduction to statistics for sports scientists. Routledge.
• McMahon, J. J., Ripley, N. J., & Comfort, P. (2022). Force Plate-Derived Countermovement Jump Normative Data and Benchmarks for Professional Rugby League Players. Sensors, 22(22), 8669. https://doi.org/10.3390/s22228669
• Thornton, H. R., Delaney, J. A., Duthie, G. M., & Dascombe, B. J. (2019). Developing athlete monitoring systems in team sports: Data analysis and visualization. International Journal of Sports Physiology and Performance, 14(6), 698-705. https://doi.org/10.1123/ijspp.2018-0169