¿Crisis o mala suerte? Esto dicen los datos sobre el arranque del Madrid

El Real Madrid no ha empezado bien la liga. Ha empatado dos partidos y ocupa la séptima posición. Ya se han escuchado críticas que culpan a Zidane por las rotaciones o al club por no fichar otro nueve. Pero las estadísticas dicen que el Madrid ha tenido mala suerte. Sus datos de disparos y jugadas cerca del área, por número y calidad, debieron valerle para ganar los tres partidos.

Desde hace unos años, el fútbol se ha abierto a las estadísticas avanzadas. Se han introducido mejores métricas para medir el rendimiento de equipos y jugadores. De esas estadística la más popular son los «goles esperados» (xG), una estimación de los goles que debería haber marcado un equipo. A cada disparo se le asigna un valor entre 0 y 1 que representa su probabilidad de acabar en gol, teniendo en cuenta factores como la distancia, el ángulo o el rematador (ver metodología). Así un disparo desde lejos o sin ángulo cuenta menos que un remate a bocajarro.

Estos goles esperados sirven para medir la suerte. Si un equipo pierde pero juega bien, se verá en sus números: tendrá cifras altas de goles esperados. Es el caso del Madrid. La tabla siguiente representa el balance entre los resultados «esperados» y obtenidos por cada equipo en las tres primeras jornadas. El Madrid mereció ganar los tres partidos.

El Madrid tiene una diferencia de goles a favor de +3, pero en goles esperados logró un +6. Mereció ganar por dos goles a Levante y Valencia, lo que le habría servido para sumar cuatro puntos más de los que tiene. El Madrid ha sido el equipo convirtiendo goles esperados.

Habrá lectores escépticos con esta métrica de goles esperados. Pero lo cierto es que ha demostrado una buena capacidad predictiva: los equipos que ganan en goles esperados acaban ganando más partidos a medio plazo. Para ver esa relación bastan los tres partidos de esta liga, que se muestran en el gráfico siguiente. Los equipos con más goles esperados han marcado, en general, más goles.

En este último gráfico el Madrid vuelve a ser una excepción porque ha convertido pocos goles. Eso es especialmente raro con un equipo potente. Lo habitual es que Barcelona, Atlético y el Real Madrid superen con goles reales sus cifras de goles esperados. Es fácil explicarlo: los goles esperados distinguen disparos prometedores, pero hay detalles que se les escapan, como la velocidad del pase, la cercanía de los defensas, su fatiga o la calidad del portero. Esas pequeñas cosas hacen que los mejores equipos conviertan más.

Los resultados en cada partido

La última tabla muestra la diferencia entre resultados «esperados» y obtenidos para cada partido de estas tres jornadas. El Madrid pudo ganar contra el Valencia y el Levante porque en los dos partidos logró una diferencia de 2,4 goles esperados a favor. En general eso basta para llevarse tres puntos.

Estos datos los corroboran otras fuentes además de FiveThirtyEight. Salvador Carmona es analista de clubes de fútbol y también calcula sus propios goles esperados con una metodología distinta. Sus resultados coinciden en observar que el Madrid debió ganar sus últimos dos partidos. El Madrid empató 2-2 frente al Valencia, pero produjo 2,8 goles esperados y concedió solo 1, según Carmona. Lo normal es que hubiese ganado.

Lo mismo ocurrió en el duelo del Real Madrid frente al Levante. Aunque el partido acabó 1-1, el Madrid logró 2,9 goles esperados y concedió 1.

Estos datos casi garantizan que el Real Madrid mejorará. Hay equipos a los que les cuesta convertir sus goles esperados, pero es muy raro tener una conversión tan baja como la del Madrid en estas tres jornadas. Más raro aún para un club puntero. Por eso lo normal, o lo esperable en sentido estadístico, es que en las próximas jornadas el Madrid gane sus partidos si sigue dominándolos como hasta ahora.

Metodología. Los datos de goles esperados para cada equipo y cada partido provienen de la web FiveThirtyEight. Allí ofrecen dos tipos de goles esperados. Los «shoot-based» estiman cuantos goles «debería» haber marcado un equipo dados sus disparos, teniendo en cuenta la distancia, el ángulo y el rematador. Los «non-shot» se calculan a partir de otras acciones cerca del área, como pases o intercepciones. Para mis cálculos de «goles esperados» he usado una media de las dos métricas.

La diferencia de goles esperados es la resta entre los goles esperados a favor y los goles esperados en contra. Para convertir los goles esperados en puntos aplico la siguiente fórmula: un equipo gana el partido si tiene 0,3 goles esperados más que el rival. Si la diferencia entre dos equipos está entre ±0,3 goles esperados, asumo que el resultado esperado era un empate.

Los goles esperados no son una métrica perfecta. Ninguna lo es. Pero son mejores prediciendo resultados que alternativas habituales como los goles marcados o el número de disparos. El problema de los goles marcados es que son escasos. Por lo tanto, son estadísticas poco fiables y muy afectadas por el azar —un jugador puede generar ocasiones de forma consistente y estar tres semanas sin marcar—. Con el número de disparos el problema es otro: no todos los disparos son iguales. Un penalti tiene un 80% de probabilidades de acabar en gol, mientras que un disparo escorado y desde fuera del área tiene un 2%. En este video de Opta podéis ver ejemplos. Los modelos de predicción han mostrado que la probabilidad de que un remate acabe en gol depende de la distancia, del ángulo, del jugador que dispara o de la fase de juego. Esas circunstancias son las que se intentan capturar con los «goles esperados basados en disparos».