The offensive patterns causing disequilibrium in the defensive organization of the opponent leading to a goal scored in soccer

Abstract

This study has an interest to understand and detect the offensive patterns of the most 2 teams with highest goal scored per game in the top 5 leagues and the effect on creating disequilibrium on the opponentopponent’s defensive lines. Thus, this allows to identify the interactions of the players between their teammates and their opponent. 76 out of 99 goals for Bayern Munich and 67 out of 90 goals for Atalanta were observed and analyzed using REOFUT protocol. Some similarities were detected between both teams using Chi Square Test to discover the association between different variables like Initial opponent behavior and Type of attack, Penultimate action and Penultimate invasive zone, Last action and Penultimate action with, X^2= 15.005, P=0.05, X^2= 31.932, P=0.006 X^2= 40.920, P= < respectively for Bayern Munich and X^2= 14.983a, P=0.045, X^2= 24.945a, P=0.034 and X^2= 20.696a, P=0.015, respectively for Atalanta As a conclusion, although the detection of the correlation between both team and opponentopponent’s behavior, number, pressure and space, various factors influence the patterns and playing dynamics which were not mentioned all in this study.Este estudo tem como objetivo compreender e detetar os pa drões ofensivos das duas equipas com maior número de golos marcados por jogo nas 5 principais ligas e o efeito na criação de desequilíbrio nas linhas defensivas do adversário. Com isso, torna se possível identificar as interações dos jogadores entre seus c ompanheiros e adversários. 76 de 99 golos do Bayern de Munique e 67 de 90 golos do Atalanta foram observados e analisados usando o protocolo REOFUT. Algumas semelhanças foram detectadas entre as equipas usando o Teste Qui Quadrado para descobrir a associ ação entre diferentes variáveis como comportamento inicial do oponente e tipo de ataque, penúltima ação e penúltima zona invasiva, última ação e penúltima ação com X^2= 15.005, P=0.05, X^2= 31.932, P=0.006 e X^2= 40.920, P= < respectivamente para o Bayern Munich e X^2= 14.983a, P=0.045, X^2= 24.945a, P=0.034 e X^2= 20.696a, P=0.015, respectivamente para o Atalanta Como conclusão, embora a detecção da correlação entre o comportamento da equipa e do adversário, número, pressão e espaço, vários fato res influenciam os padrões e a dinâmica de jogo que não foram mencionados neste estudo

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