R で相関係数を算出～少年サッカーデータ分析～

得失点差と、やや相関がありそうな項目について、詳しくみてみる。

自チームのタッチ数

> cor.test(d4$"自チーム.10分あたりのTOUCH数", d4$"X10分あたりの得失")

        Pearson's product-moment correlation

data:  d4$自チーム.10分あたりのTOUCH数 and d4$X10分あたりの得失
t = 3.6633, df = 112, p-value = 0.0003819
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.1523538 0.4820200
sample estimates:
      cor 
0.3271031

自チームのタッチ数 / 自チームのタッチ数 + 相手チームのタッチ数

> cor.test(d4$"TOUCH比", d4$"X10分あたりの得失")

        Pearson's product-moment correlation

data:  d4$TOUCH比 and d4$X10分あたりの得失
t = 4.9247, df = 112, p-value = 2.938e-06
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.2579991 0.5621881
sample estimates:
     cor 
0.421895

自チームのキープ回数

> cor.test(d4$"自チーム.10分あたりのKEEP数", d4$"X10分あたりの得失")

        Pearson's product-moment correlation

data:  d4$自チーム.10分あたりのKEEP数 and d4$X10分あたりの得失
t = 3.0694, df = 112, p-value = 0.002692
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.09974285 0.43992573
sample estimates:
      cor 
0.2785479

自チームのキープ回数 / 自チームのキープ回数 + 相手チームのキープ回数

> cor.test(d4$"KEEP比", d4$"X10分あたりの得失")

        Pearson's product-moment correlation

data:  d4$KEEP比 and d4$X10分あたりの得失
t = 4.505, df = 112, p-value = 1.638e-05
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.2238879 0.5369133
sample estimates:
     cor 
0.391675

チームとしてのキープ回数ではなく、選手個人のキープ回数

> cor.test(d4$"個人のキープ", d4$"X10分あたりの得失")

        Pearson's product-moment correlation

data:  d4$個人のキープ and d4$X10分あたりの得失
t = 3.543, df = 112, p-value = 0.000578
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.1418331 0.4737224
sample estimates:
      cor 
0.3174667

相手チームがキープしている状態から奪取して、自チームがキープした回数

> cor.test(d4$"奪取", d4$"X10分あたりの得失")

        Pearson's product-moment correlation

data:  d4$奪取 and d4$X10分あたりの得失
t = 4.6707, df = 112, p-value = 8.4e-06
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.2374871 0.5470575
sample estimates:
      cor 
0.4037664

パス回数

意外なことにパス回数は、得失点差との相関がみられない

> cor.test(d4$"パス", d4$"X10分あたりの得失")

        Pearson's product-moment correlation

data:  d4$パス and d4$X10分あたりの得失
t = 1.6172, df = 112, p-value = 0.1087
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -0.0338008  0.3259137
sample estimates:
     cor 
0.151053

個人のキープ回数

個人のキープ回数にも弱い相関がみられる
(うちのチームの場合、個人のキープ回数というのは、ドリブル回数に近いと考えられる)

> cor.test(d4$"個人のキープ", d4$"X10分あたりの得失")

        Pearson's product-moment correlation

data:  d4$個人のキープ and d4$X10分あたりの得失
t = 3.543, df = 112, p-value = 0.000578
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.1418331 0.4737224
sample estimates:
      cor 
0.3174667

ボールの偏り

また、特定の選手へのボールの偏りが、負の相関を示すと思ったのだが、特にそのような相関はみられない

> cor.test(d4$"保持の標準偏差", d4$"X10分あたりの得失")

        Pearson's product-moment correlation

data:  d4$保持の標準偏差 and d4$X10分あたりの得失
t = 2.3718, df = 112, p-value = 0.01941
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.03623386 0.38703918
sample estimates:
      cor 
0.2186913