Match Statistics as Predictors of Team’s Performance in Elite competitive Handball

• Daza, Gabriel ^[1] ; Andrés, Ana ^[1] ; Tarragó, Rafael ^[1]
  1. [1] Universitat de Barcelona

     Universitat de Barcelona

     Barcelona, España

     
• Localización: RICYDE. Revista Internacional de Ciencias del Deporte, ISSN-e 1885-3137, Vol. 13, Nº. 48, 2017 (Ejemplar dedicado a: Abril), págs. 149-161
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Estadística del partido como predictor del rendimiento de equipo en el balonmano de élite
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• Resumen
  • español

    El objetivo del presente estudio es identificar los indicadores de rendimiento que permiten predecir la victoria en un partido de balonmano. Se llevó a cabo un estudio documental basado en los datos de los 80 partidos del Campeonato Mundial de Balonmano Masculino, celebrado en Qatar en 2015. Los datos fueron recogidos por la Federación Internacional de Balonmano. Se calculó la fiabilidad intra e inter observador.

    Los resultados muestran que la combinación de indicadores de ataque, defensa y portero predijo adecuadamente ganar un partido. Específicamente, el análisis de regresión logística multivariante mostró que los lanzamientos parados por el portero del otro equipo, las faltas técnicas, los robos y las paradas del propio portero, eran predictores adecuados del rendimiento del equipo. Se establecieron puntos de corte a partir de los cuales aumenta significativamente la probabilidad de ganar el partido. El estudio de los indicadores de desempeño y su relación con los resultados del equipo puede ser una buena herramienta para evaluar diferentes características del juego.

  • English

    The aim of the present study was to identify performance indicators able to predict victory in a handball match. A documental research was carried out based on data from 80 matches from the Men’s Handball World Championship, held in Qatar in 2015. Data was obtained from the International Handball Federation website. Reliability was determined through intra and inter-observer agreement. Our results show that the combination of attack, defense, and goalkeeper indicators adequately predicted winning a match.

    Specifically, the multivariate logistic regression analysis showed that shots saved by other team’s goalkeeper, technical fouls, steals, and own goalkeeper’s saves were adequate predictors of team performance. We also analysed the cut-off points of key performance indicators that significantly predict the victory of a match. The study of objective performance indicators and their relationship with team outcome can be useful to trainers as a tool to assess different match features.