グランパスのサッカーの勝因に関する統計的分析
2010SE019 藤野翔太
指導教員：木村美善

1

表 1 判別分析結果

はじめに
私は，J リーグの名古屋グランパスをよく応援している．

サッカーの試合を観戦するにあたり，どのようなことが試合の勝因に大きく関与しているのか知りたいと思った．それを知ることで今まで漠然と見ていた試合が，より見応えのあるものになると考えた．また，あまり試合を見ない人でもどのような点が勝因に関わっているかを知ることが出来れば，楽しくサッカーの試合を見ることが出来るのではと考えた．では，どのようなことが勝因に関わってくるのだろうか．サッカーは 90 分間で勝敗が決まる．試合の経過時間や時間帯ごとの得失点など，様々なことが関わっていると思われる．本研究では勝敗に何が影響しているかを探るために 2012 年と 2013 年の J リーグの名古屋グラン
パスのデータ全 68 試合で判別分析，主成分分析，クラスター分析を行った．

2

データについてJ リーグの公式 HP や名古屋グランパスの HP の情報から作成した 2012 年の J リーグの名古屋グランパスの対戦データを用いる ([2]，[3] 参照)．また判別式の有効性を調べるために，2011 年の J リーグの 5 試合を使用した．変数として x1 （勝敗)(ただし，今回の研究では勝因を知りた

変数

係数

平均 (負)

平均 (勝)

x2x3x4x5x6x7x8x10x11x12x13x14x15x17x18x19x21x23x24x25

1.018
0.000
1.104
0.469
1.971
0.968
1.303
0.465
−0.042−0.015−0.026−1.690−1.094−0.788−0.894−0.6170.731−0.731−1.059−0.381

0.111
0.166
0.027
0.250
0.111
0.277
0.333
0.333
10.30
4.44413.66
0.166
0.055
0.361
0.444
0.444
0.055
0.083
0.055
0.027

0.373
0.185
0.333
0.296
0.407
0.518
0.888
0.629
10.59
3.703
12.29
0.037
0.037
0.037
0.074
0.333
0.111
0.074
0.037
0.074

いので引き分けは負けとして分析した)，x2 (0〜15 分の得点)，x3 (16〜30 分の得点)，x4 (31〜45 分の得点)，x5 (46た．したがって，このまま判別分析を行うと次の表 1 の〜60 分の得点)，x6 (61〜75 分の得点)，x7 (76〜90 分の得

結果を得る．表 1 は，判別式の係数と勝った試合と負け点)，x8 (先制点)，x9 (前半リード)，x10 (home and away)， た試合の変数毎の平均である．分析結果より，平均の中点
x11 (シュート数)，x12 (コーナーキック数)，x13 (フリーキッ から判別式に必要な判別点：0.719 が求められた．判別式ク数)，x14 (0〜15 分の失点)，x15 (16〜30 分の失点)，x16 (31〜45 分の失点)，x17 (46〜60 分の失点)，x18 (61〜75 分の失点)，x19 (76〜90 分の失点)，また先制点を取った時間帯の変数 x20 (0〜15 分での先制点)，x21 (16〜30 分での先制点)，x22 (31〜45 分での先制点)，x23 (46〜60 分での先制点)，x24 (61〜75 分での先制点)，x25 (76〜90 分での先制点) を使用している．

3

判別分析
得られる判別式の有効性を調べるためにランダムに 5 試

z = 1.018x2 + · · · − 0.381x25 − 0.719 の値が正であると勝ち，負であると負けと判別される．表 1 の係数より，先制点と 61〜75 分の得点，0〜15 分の失点が大きく影響していることが分かる．その他にも 0〜15 分の得点，31〜45 分の得点，16〜30 分の失点も影響力がある．判別式の有効性を調べるため，あらかじめ取り除いていた 5 試合と2011 年の J リーグの 5 試合，全 10 試合のデータを判別
式 z = 1.018x2 + · · · − 0.381x25 − 0.719 に代入し，判別を行った．その結果，誤判別された試合はなっかた．したがって，この判別式は有効であると思われる．

合取り除き，全 63 試合のデータを使い分析した (8，17，考察22，35，60 試合目を取り除く)．x1 （勝敗）を目的変数 yとし，x2 , · · · x25 を説明変数として分析を行った．変数選

3.1

択の過程で変数間に相関が見つかったため，不要な変数く試合を分けていると言える．名古屋グランパスが試合にを除いた（x9 , x16 ，x20 , x22 の前半リード，31〜45 分の失勝つ確率を上げる要因は，0〜30 分までの失点を抑えた上点，0〜15 分での先制点，31〜45 分での先制点を取り除

で，先制点を取ることであると言える．判別された試合のいた）．外れ値は無く，残差プロット図やテコ比とクック

中で引き分けだが，勝ちと判断された試合がある．これはの距離も考慮したが，特に大きく外れているものが無かっ名古屋グランパスが試合終了間際に先制点を決めているに

判別分析より，先制点，前半 45 分までの得失点が大きも関わらずその後失点し，引き分けているからであると考120えられる．判別分析の結果は，私が予想していたものとは100違っていた．なぜなら，後半終了間際の 76 分から 90 分でHeightスが試合に勝つときは，先行逃げ切りというチームスタイ

20

れらの点を意識して見る事で今までと違った見方が出来る

20
29523238
151125
51
35
58
1753
348
91039648215066221226604627684
1419626443613055562416559637
16473637401
531572324354186713283344494245

予測出来る．名古屋グランパスの試合を観戦する時は，こ040

ルのような点でこのような分析結果になったのであろうと

6080の失点があまり影響がないからだ．これは名古屋グランパのではないだろうか．
wdhclust (*, "ward")

主成分分析

4

図 2 デンドログラム (ウォード法)

判別分析で使用したデータを使い主成分分析を行った．
第 6 主成分までを分析してみたところ，累積寄与率は約54% であった．主成分得点より第 1 主成分は勝敗，前半での得点，失点，先制点が大きいことより，前半での経過が勝敗に大きく影響している試合を表す軸であると考える．
第 2 主成分は得点とシュート数，コーナーキックが大きいことより，チャンスの場面での得点した試合を表す軸であ制点を取られ，負けもしくは引き分けている試合が多く見られる．4 つ目は，失点も少なく得点も少ない試合が多く見られる．

4.2

考察ると考える．プロット図より，左下の群は，先制点を取っ

主成分分析とクラスター分析により，試合の分類をするているが，46〜60 分での失点が多いと考えられることよことが出来た．それにより，先制点を取ることが試合の分り，勝ち負けが混在している．右下の群は，先制点が取れ岐点になりうる 1 番大きな要因であると考えられる．しかず失点が多いと考えられことより，負けた試合が群れていし，今回の主成分は，1 つ 1 つの寄与率が低く情報量が少る．左上の群は，早い時間帯で先制点を取ることができ， ないということも考慮しなくてはならない．
試合を優位に運んでいると考えられることより，勝った試合が群れている．右上の群は，先制点を取られたが，早い時間帯で追いつき，また離されるといった苦しい展開であると考えられることにより，負け試合が群れている．

5

おわりに

本研究で 2012 年と 2013 年の名古屋グランパスの試合の分岐点になったのは，前半での得失点や先制点であり，これほど大きく影響しているとは思わなかった．また，61

4〜75 分での得点の影響力が大きいのは，もし，2 点差で負49175451

36けていても 75 分までに 1 点差に追いつくことが出来たら1039

試合終了までモチベーションを保つことが出来るからだと

265

考える．今回，この研究をしていることで少なくとも普段

20 53

4066

9 50

25
11 293852
3215

24 67 58
2330
337
855
45

531
135−32163

62
57
33 43
28
56 7 461
1226
183442 19
68
22
1347
44
1164636
2764
60

241

59

−3−2−10PC2

114−2−101のサッカーを見る視点が変わってきた．現在行われている名古屋グランパスの試合も先制点や前半での得点などを意識して見てもらいたい．しかし，2013 年の J リーグで名古屋グランパスの監督が交代してしまった．サッカーの戦術は，監督の采配が大きく影響する．戦術が変われば，先23PC1

行逃げ切りのチームスタイルも変わってしまうと予測できる．本研究で得られた結果が 2014 年以降のグランパスの図 1 第 1 主成分得点と第 2 主成分得点

試合でも有効であるか調べてみたい．

参考文献
4.1

クラスター分析

主成分分析から第 6 主成分までの主成分得点を用いてクラスター分析を最近隣法，最遠隣法，重心法，メディアン法，加重平均法，ウォード法，可変法で行った．その中で綺麗に群分けできたウォード法で分析をした．
図 2 で距離の 85 のところでクラスターを大きく 4 つに分けて見ると，左から 1 つ目の群は，失点が無く，多く得点している試合が見られる．2 つ目の群は，早い時間帯での先制点を取っている試合が多く見られる．3 つ目は，先[1] 中村永友： R で学ぶデータサイエンス 2タ解析法， 共立出版，2009．

多次元デー[2] 名古屋グランパス公式サイト
http://nagoya-grampus.jp/[3] J リーグ公式サイト
http://www.j-league.or.jp/[4] 西尾裕：J1 リーグ優勝に関する統計的分析-南山大学数理情報学部情報システム数理学科卒業論文，2010．