De Eredivisie na 4 speelronden in cijfers

Gelukkig zijn we weer onderweg! Na een ongewoon lange pauze is de Eredivisie terug en hebben we de eerste interlandperiode ook al achter de rug.
Met de vijfde speelronde voor de deur – en niet geheel onbelangrijk, de deadline voor Scorito Topcoach – blikken we met behulp van data en statistieken terug op de eerste vier speelronden van het seizoen 2020/2021.

Feyenoord fier aan kop

We beginnen bij het belangrijkste: de stand. Feyenoord gaat samen met PSV en Heerenveen aan kop, op één punt gevolgd door Vitesse en Ajax. Het feit dat Ajax pas als vijfde wordt genoemd in dit rijtje, in combinatie met de kritiek vanuit de media en supporters, vormt de eerste verrassing van dit seizoen.
Aan de onderkant van de stand hebben RKC en Fortuna Sittard enigszins verrassend gezelschap van Sparta. De Rotterdammers hebben echter geen geluk gehad met het speelschema, met wedstrijden tegen Ajax, Vitesse en AZ al achter de rug.
Over AZ gesproken: de nummer twee van vorig seizoen heeft weliswaar één wedstrijd minder gespeeld, maar is er in haar eerste drie wedstrijden nog niet in geslaagd om een wedstrijd te winnen. En dat tegen tegenstanders waar ze op papier van hadden moeten winnen.
De stand en de resultaten na een handvol gespeelde wedstrijden kunnen natuurlijk erg beïnvloed worden door toeval, geluk of pech. Een keeper die niet zijn beste middag heeft, een (Griekse) spits die in de eerste speelronde drie goals maakt en daarmee voor een ongekende comeback zorgt etc.
Dit soort gebeurtenissen vertekenen de daadwerkelijke prestaties van teams, waardoor we beter naar de onderliggende cijfers kunnen kijken. Daarbij maken we de kanttekening dat deze cijfers ook erg gevoelig zijn voor variatie, maar kunnen soms ook een hint geven over wat er komen gaat in het restant van het seizoen.

Wat zeggen de cijfers ons dan? Ten eerste dat Feyenoord terecht bovenaan staat. Op basis van de gecreëerde kansen en de kansen van hun tegenstanders, zouden we verwachten dat Feyenoord 10,1 punten uit de eerste vier wedstrijden zou hebben behaald. En met 10 punten is dat precies wat ze gedaan hebben.

Vitesse ook sterk begonnen

Vitesse is op basis van de onderliggende prestaties ook heel goed aan het seizoen begonnen. Zij hebben tot nu toe evenveel punten behaald als verwacht (9) en dat hebben ze vooral te danken aan de heropgeleefde Bazoer en Tannane.
Beide spelers worden niet alleen door de kenners als de twee uitblinkers van Vitesse beschouwd, ook de data vertelt ons dat zij de twee belangrijkste spelers van Vitesse zijn.
Tannane blinkt op dit moment uit in bijna alle relevante aanvallende statistieken voor middenvelders. Van de 63 spelers die tot nu toe minimaal 100 minuten als centrale of aanvallende middenvelder hebben gespeeld, is Tannane de speler die vooral met zijn passing het meeste bijdraagt aan het aanvallende spel van Vitesse.


Hij moet echter nog wel werken aan zijn schotkeuze. Schoten van afstand hebben doorgaans niet de grootste kans om in een doelpunt te eindigen en Tannane schiet vooral van buiten het doelgebied. Het mag daarom geen verrassing zijn dat de kwaliteit van zijn schoten (0,06 xG per schot) ver onder het gemiddelde van 0,10 ligt.

De aanvalsmachine van FC Utrecht

Als we het hebben over xG moeten we overschakelen naar het team met de hoogste cijfers voor xG tot nu toe: FC Utrecht. Wanneer we penalty’s buiten beschouwing laten, hebben zij in drie wedstrijden 8,8 xG gegenereerd. En dat met één wedstrijd minder dan de meeste andere teams! Maar laten we niet vergeten dat FC Utrecht nog niet de op papier moeilijkste tegenstanders heeft getroffen.
De grootste bijdrager aan deze hoge xG cijfers is Mimoun Mahi. Hij is één van de spitsen die het vaakst schiet – gemiddeld vijf schoten per wedstrijd – en produceert daarbij ook schoten van hoge kwaliteit: 0,21 xG per schot.


Tot nu toe heeft Mahi slechts één keer gescoord, wat neerkomt op een conversiepercentage van 6,2%: één van zijn in zestien schoten eindigde in een doelpunt. Uit het verleden weten we dat zijn conversiepercentage nooit heel hoog is geweest (12% in zijn laatste seizoen bij FC Groningen en 8% vorig jaar bij Zürich), maar hij ondernam ook veel minder doelpogingen, namelijk ongeveer 2 per 90 minuten.
Als hij het moyenne van 5 schoten per wedstrijd weet vast te houden en zijn conversiepercentage enigszins weet op te krikken, zou hij best wel snel de 10 doelpunten kunnen aantikken. Dat zou voor Mahi qua doelpunten het beste seizoen sinds 2016/2017 zijn.
Een andere opvallende naam bij FC Utrecht is Sean Klaiber. Voornamelijk vanwege zijn transfer naar Ajax. Er zijn de nodige vraagtekens geplaatst bij deze transfer, maar wat zeggen de onderliggende cijfers eigenlijk?


De cijfers van dit seizoen zijn top, maar laten we vooral kijken naar de cijfers van vorig seizoen voor een betrouwbare weergave van zijn prestaties. Die laten een wisselend beeld zien: verdedigend kan Klaiber wel zijn mannetje staan, maar maakt hij hier en daar ook wat fouten. Aanvallend draagt hij met zijn passing en carries (dribbelen aan de bal) bij aan het aanvallende spel, maar blinkt niet uit in het passeren van zijn mannetje en het geven van voorzetten.

Meer dan schoten

We hebben het al gehad over xG, een statistiek dat iets zegt over schoten en daarmee vooral iets over aanvallers of aanvallend ingestelde spelers. Maar hoe zit met het veldspel in het algemeen en welke spelers dragen daar het meest aan bij?
Daarvoor kunnen we een andere statistiek gebruiken die we non-shot xG (NSxG) noemen. Deze statistiek is vergelijkbaar aan xG, in de zin van dat het een waarde geeft aan de meeste andere acties die in het veld plaatsvinden naast schoten. Denk hierbij aan passes, voorzetten en dribbels, maar ook verdedigende acties zoals tackles en onderscheppingen.
NSxG berekent de invloed dat een non-shot actie heeft op het scoren of tegenkrijgen van een doelpunt. Een pass van achteruit dat een spits één op één op de keeper afstuurt, zal een hogere NSxG waarde hebben dan een pass achterin tussen twee verdedigers tijdens de opbouw.
Immers, de kans is groter dat er een doelpunt ontstaat kort na de pass van achteruit, dan na een situatie waarbij de bal rustig achterin wordt rondgespeeld.

Bovenstaande grafiek laat de dertig spelers zien die de hoogste NSxG waarde van aanvallende acties hebben per 90 gespeelde minuten. Het is niet verrassend om Sylvester van de Water bovenaan dit lijstje te zien.
Hij speelde slechts één volledige wedstrijd en viel daarnaast twee keer in. Zijn NSxG waarde is dus voornamelijk gebaseerd op die eerste wedstrijd van het seizoen waarin hij uitblonk tegen ADO Den Haag.
Als we kijken naar spelers die richting de 300 gespeelde minuten gaan, zien we dat Van Bergen, Kerk en wederom Tannane opvallen. Heerenveen is sterk begonnen aan het seizoen en Van Bergen lijkt daar met zijn deep completions (succesvolle acties diep op de helft van de tegenstander, zie onderstaande grafiek) een groot aandeel in te hebben gehad.
Tot op heden heeft hij nog geen doelpunt of assist achter zijn naam, maar misschien zullen die snel volgen als hij zo goed blijft spelen.

Verdedigen uitgedrukt in statistieken
Net als bij aanvallende acties, kunnen we NSxG ook gebruiken om een waarde te hangen aan verdedigende acties. Kort gezegd komt het erop neer dat je kijkt naar de impact van een verdedigende actie op de NSxG van de tegenstander.
Leidt een verdedigende actie tot een lagere NSxG bij de tegenstander, dan wordt afname in NSxG toegeschreven aan de speler die de verdedigende actie maakt.
Wanneer we kijken naar de speler die op deze statistiek – genaamd NSxG prevented – uitblinkt, komen we uit bij Miguel Araujo. De centrale verdediger van FC Emmen is op basis van data niet alleen dit seizoen (tot nu toe) één van de betere verdedigers in de Eredivisie, ook vorig jaar blonk hij uit.


Ter vergelijking: spelers als Botman en Dammers blonken in het verleden ook uit op basis van verdedigende statistieken, waaronder NSxG prevented. Beide spelers hebben mooie transfers verdiend, dus wie weet wat er in het vat zit voor Araujo. Hij zat vorig jaar al bij de selectie van Peru voor de Copa America.
Kan hij goed blijven presteren en zich weer in de kijker spelen bij zijn nationale ploeg?

Tot slot nog aandacht voor keepers

Keepers zijn misschien wel het meest lastig om op basis van data te beoordelen, maar toch zijn er een paar statistieken die ons kunnen helpen bij het beoordelen van de prestaties van keepers. Eén daarvan is het reddingspercentage. Daarbij kijk je naar hoeveel procent van de schoten een keeper tegenhoudt.
Dit percentage houdt echter nog geen rekening met de kwaliteit van de schoten waarmee een keeper is geconfronteerd. Houd je daar wel rekening mee, dan maak je gebruik van een statistiek dat ook wel Post-shot Expected Goals (PSxG) wordt genoemd. Met deze statistiek kun je een vergelijking maken tussen het werkelijke reddingspercentage en het verwachte reddingspercentage op basis van de moeilijkheidsgraad van de schoten die een keeper te verwerken heeft gehad.
Een goede keeper houdt meer schoten tegen dan verwacht, aangezien die verwachting gebaseerd wordt op het gemiddelde van alle keepers. Meer schoten tegenhouden dan verwacht resulteert dan ook in minder tegendoelpunten dan verwacht. Dat is ook een statistiek die voor keepers bij kunt houden.
Daarnaast kun je kijken naar de invloed van een keeper op het (aanvals)spel van het team. Daarvoor kijk je naar het aantal en de (NSxG-)waarde van zijn passes en probeer je in cijfers uit te drukken hoe een keeper bijdraagt aan het scoren van doelpunten. Bijvoorbeeld door een lange bal van achteruit op maat te geven aan een aanvaller die achter de verdedigende lijn van de tegenstander is gekropen.
Als we op basis van de hiervoor genoemde relevante statistieken voor keepers zouden gaan kijken naar welke keepers het best zijn begonnen aan dit seizoen, komen we uit bij namen als Erwin Mulder, Remko Pasveer, Justin Bijlow en Joël Drommel.


Laatstgenoemde heeft tot op heden het hoogste reddingspercentage boven verwachting en daarmee ook de hoogste waarde voor Goals prevented: het aantal doelpunten dat hij gemiddeld per wedstrijd voorkomt.
Nog meer dan bij andere statistieken, moeten we bij de statistieken voor keepers een hele grote kanttekening plaatsen over de variatie in de cijfers. Zoals je hierboven kunt zien, zijn de statistieken gebaseerd op slechts 10 schoten die Drommel tot zo ver te verwerken heeft gehad.
Dat is een hele kleine sample size en het kan zomaar zijn dat de uitkomsten er later in het seizoen heel anders uit zien. Bijvoorbeeld wanneer Drommel later in het seizoen juist meer schoten en doelpunten doorlaat dan verwacht.

Tot slot

Het zal interessant zijn om te zien hoe deze cijfers zich gaan ontwikkelen naarmate het seizoen vordert. Misschien zal later blijken dat ondanks de onzekerheid in deze cijfers, er toch enige voorspellende waarde in de vroege uitkomsten zat.
Of misschien zien de cijfers er juist heel anders uit, waardoor halverwege of aan het eind van het seizoen hele andere spelers uitblinkers blijken te zijn. We gaan dat zien!
Vergeet tot die tijd niet om elke week ons Data Dashboard te raadplegen om op de hoogte te blijven van de meest relevante statistieken van de Eredivisie!