Na tej stronie opisujemy zasady, według których powstają wszystkie badania Ukrytej Ligi. Szczegóły, czyli źródło danych, okres i metodę, podajemy przy każdym badaniu osobno.
Co znajdziesz w każdym badaniu
- pytanie badawcze;
- źródło danych i datę ich pobrania;
- badany okres i liczbę meczów;
- opis metody;
- wyniki w tabelach lub na wykresach;
- ograniczenia;
- datę publikacji i ewentualnych aktualizacji.
Jak wybieramy pytania
Zaczynamy od pytań, które naprawdę zadają kibice. Czy gospodarze w Ekstraklasie wciąż mają przewagę? Czy nowy trener poprawia wyniki? Czy deszcz wpływa na liczbę goli? Sprawdzamy też popularne przekonania, których nikt wcześniej nie zweryfikował na liczbach.
Pytanie musi spełniać trzy warunki:
- da się na nie odpowiedzieć danymi;
- dane są dostępne dla wystarczająco długiego okresu;
- odpowiedź będzie zrozumiała i przydatna dla czytelnika.
Pytanie i sposób pomiaru ustalamy, zanim zobaczymy wyniki. Dzięki temu nie dopasowujemy pytania do liczb, które akurat wyszły ciekawie.
Źródła danych
Korzystamy tylko z danych, które:
- pochodzą z oficjalnych lub uznanych źródeł;
- mają jasne pochodzenie: wiadomo, kto je zebrał i w jaki sposób;
- dają się sprawdzić, np. przez porównanie z oficjalnymi wynikami lub z drugim źródłem.
Przy każdym badaniu podajemy konkretne źródło i datę pobrania danych. Dane sportowe bywają poprawiane, np. gol zostaje przypisany innemu zawodnikowi. Dlatego data pobrania ma znaczenie.
Przed analizą sprawdzamy dane pod kątem braków, duplikatów i oczywistych błędów. Jeśli część meczów musimy pominąć, piszemy, ile ich było i dlaczego.
Okres i wielkość próby
Dlaczego to ważne
Im mniej meczów, tym większą rolę gra przypadek. Drużyna, która wygra cztery z pięciu pierwszych spotkań, ma 80% zwycięstw. Nie znaczy to jednak, że utrzyma taki wynik przez cały sezon. Dlatego wnioski opieramy na możliwie długich okresach. Pełny sezon Ekstraklasy to kilkaset meczów, a kilka sezonów daje jeszcze pewniejszy obraz.
Jak o tym informujemy
- Zawsze podajemy liczbę meczów lub zdarzeń, na których opiera się wynik.
- Podajemy dokładny okres: sezony albo daty.
- Gdy część danych jest mała, np. mecze rozegrane w śniegu, piszemy o tym wprost i ostrożniej formułujemy wnioski.
Jak liczymy
Statystyka opisowa
Większość wyników to proste miary:
- odsetki, np. jaki procent meczów kończy się zwycięstwem gospodarzy;
- średnie, np. średnia liczba goli na mecz;
- mediany, gdy kilka skrajnych wartości mogłoby zafałszować średnią.
Porównania
Często porównujemy grupy meczów, np. mecze w deszczu i bez deszczu albo sezony przed zmianą i po niej. Rozróżniamy przy tym procenty i punkty procentowe. Wzrost z 40% do 44% to 4 punkty procentowe, ale zarazem 10% więcej.
Kiedy różnica jest istotna
Każda różnica może być częściowo dziełem przypadku. Dlatego sprawdzamy, jak prawdopodobne byłoby uzyskanie podobnej różnicy przypadkiem, gdyby w rzeczywistości żadnego efektu nie było. Korzystamy ze standardowych metod statystycznych i w każdym badaniu podajemy, której użyliśmy.
Rozróżniamy dwie rzeczy:
- istotność statystyczną, czyli czy różnica jest raczej realna, a nie przypadkowa;
- znaczenie praktyczne, czyli czy różnica jest na tyle duża, by miała znaczenie dla kibica.
Przy bardzo dużej liczbie meczów nawet drobna różnica może okazać się statystycznie istotna, a w praktyce nic nie zmieniać. Wzory pokazujemy tylko wtedy, gdy pomagają zrozumieć wynik.
Ograniczenia
Mała próba
Niektórych sytuacji jest w danych po prostu mało. Wtedy wynik może się mocno zmienić po dodaniu kilku kolejnych meczów. Takie wnioski oznaczamy jako wstępne.
Zmiany w lidze
Ekstraklasa nie jest niezmiennym środowiskiem. Zmieniała się liczba drużyn, a przez kilka sezonów rozgrywki dzielono na grupę mistrzowską i spadkową. Zmieniają się też przepisy i technologie, np. wprowadzenie systemu VAR. Gdy badanie obejmuje okres takich zmian, opisujemy, jak mogły wpłynąć na wynik, albo analizujemy okresy osobno.
Przypadek
W piłce nożnej pada mało goli, więc o wyniku meczu często decyduje jedna akcja. Przypadek ma tu dużą rolę. Nawet solidny wynik badania opisuje przeszłość i nie gwarantuje, że ten sam wzorzec powtórzy się w kolejnych meczach.
Korelacja to nie przyczynowość
To, że dwie rzeczy występują razem, nie oznacza, że jedna powoduje drugą.
Weźmy zmianę trenera. Kluby zwalniają szkoleniowców zwykle po serii słabych wyników. Część takich serii to zwykły pech: słupki, niewykorzystane rzuty karne, kontuzje. Jeśli po zmianie trenera wyniki się poprawią, nie musi to być zasługa nowego szkoleniowca. Mogłyby poprawić się także bez zmiany, bo pech rzadko trwa wiecznie. Statystycy nazywają to regresją do średniej.
Dlatego, gdy to możliwe, porównujemy podobne sytuacje. Na przykład zestawiamy drużyny po serii porażek, które zmieniły trenera, z drużynami, które go zatrzymały. Jeśli nie możemy wykluczyć innych wyjaśnień, piszemy o związku, a nie o przyczynie.
Wyniki negatywne
Jeśli badanie pokaże, że jakiś czynnik nie ma wyraźnego wpływu, publikujemy to tak samo jak wynik zaskakujący. Powody są trzy:
- informacja „nie ma zależności” obala mit równie skutecznie jak odkrycie zależności;
- publikowanie wyłącznie efektownych wyników dawałoby fałszywy obraz, bo przy wielu sprawdzonych pytaniach część „odkryć” zawsze pojawi się przypadkiem;
- czytelnik powinien wiedzieć, co sprawdziliśmy, a nie tylko, co nam się „udało”.
Piszemy przy tym ostrożnie. Brak wyraźnej różnicy w danych nie zawsze oznacza, że efekt nie istnieje. Czasem próba jest po prostu za mała, by go wykryć.
Poprawki i aktualizacje
Poprawki błędów
Jeśli wykryjemy błąd, sami lub dzięki czytelnikowi, poprawiamy go i oznaczamy w tekście. Podajemy datę, opis zmiany i informację, czy wpłynęła na wnioski. Nie usuwamy błędów po cichu.
Zauważyłeś błąd w danych lub wyliczeniach? Napisz do nas.
Aktualizacje danych
Niektóre badania mogą być uzupełniane o nowe sezony. Przy każdej aktualizacji podajemy nowy okres, datę zmiany i informację, czy wnioski się zmieniły.
Niezależność
Badania nie zawierają linków partnerskich. O pytaniach, metodzie i wnioskach decyduje wyłącznie redakcja. Bukmacherzy ani inni partnerzy komercyjni nie mają wpływu na wyniki. Gdy analizujemy kursy bukmacherskie, traktujemy je jako dane, a nie jako typy czy zachętę do gry.
Więcej o tym, jak finansujemy serwis, przeczytasz na stronie O nas.
