Rapportcijfers voor voetballers: zin of onzin?

Vergelijkbare documenten
HOOFDSTUK 6: INTRODUCTIE IN STATISTISCHE GEVOLGTREKKINGEN

9. Lineaire Regressie en Correlatie

Hoofdstuk 12: Eenweg ANOVA

College 2 Enkelvoudige Lineaire Regressie

Figuur 1: Voorbeelden van 95%-betrouwbaarheidsmarges van gemeten percentages.

Hoofdstuk 3 Statistiek: het toetsen

Herkansing Inleiding Intelligente Data Analyse Datum: Tijd: , BBL 508 Dit is geen open boek tentamen.

Hoofdstuk 7: Statistische gevolgtrekkingen voor distributies

beoordelingskader zorgvraagzwaarte

Hoofdstuk 10: Regressie

ZONDAG 10 JUNI VREDENBURCH

Hoofdstuk 5 Een populatie: parametrische toetsen

Kansrekening en Statistiek

Oriëntatie Econometrie Tijdreeksmodellen en Voorspellen. Marius Ooms. 23 April 2002, Amsterdam

HOOFDSTUK 7: STATISTISCHE GEVOLGTREKKINGEN VOOR DISTRIBUTIES

Voorbeeldtentamen Statistiek voor Psychologie

1. Inleiding. 2. De analyses. 2.1 Afspraken over kinderopvang versus m/v-verdeling

Examen Statistische Modellen en Data-analyse. Derde Bachelor Wiskunde. 14 januari 2008

c Voorbeeldvragen, Methoden & Technieken, Universiteit Leiden TS: versie 1 1 van 6

1 ste Helft: Vragenronde 1 Nederlands clubvoetbal

Kansrekening en Statistiek

11. Multipele Regressie en Correlatie

Verdringing op de Nederlandse arbeidsmarkt: sector- en sekseverschillen

Statistiek voor A.I.

Aanpassingen takenboek! Statistische toetsen. Deze persoon in een verdeling. Iedereen in een verdeling

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op dinsdag , uur.

Feedback examen Statistiek II Juni 2011

mlw stroom 2.1: Statistisch modelleren

Statistiek II. 1. Eenvoudig toetsen. Onderdeel toetsen binnen de cursus: Toetsen en schatten ivm één statistiek of steekproef

oefeningen eredivisie antwoorden

DE GROTE TROMPETTERCUP QUIZ

Voorbeeld regressie-analyse

Implementations of Tests on the Exogeneity of Selected Variables and Their Performance in Practice M. Pleus

1. De volgende gemiddelden zijn gevonden in een experiment met de factor Conditie en de factor Sekse.

Stormvogels 28. Seizoen 2011 / Klasse 5G. Een seizoen vol hooggespannen verwachtingen en jonge vogels. vertrekken toch bleven, keeper Jaap

Vandaag. Onderzoeksmethoden: Statistiek 3. Recap 2. Recap 1. Recap Centrale limietstelling T-verdeling Toetsen van hypotheses

Tentamen Inleiding Statistiek (WI2615) 10 april 2013, 9:00-12:00u

Jeugdzaalvoetbal. Meer voetbal per m2

Classification - Prediction

Toegepaste Statistiek, Dag 7 1

8. Analyseren van samenhang tussen categorische variabelen

Hoofdstuk 12 : Regressie en correlatie. Marnix Van Daele. Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent.

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek (2DD14) op vrijdag 17 maart 2006, uur.

Meppeler Minidivisie 4:4 voor echte topvoetballers!

mlw stroom 2.2 Biostatistiek en Epidemiologie College 9: Herhaalde metingen (2) Syllabus Afhankelijke Data Hoofdstuk 4, 5.1, 5.2

NIEUWSBRIEF KIDSCLUB GO AHEAD EAGLES JANUARI 2019

Beschrijvende statistiek

Inleiding. Hartelijk welkom op sportpark de Krom in Katwijk bij het ZILVEREN TRAWLER-toernooi 2014.

Statistiek II. Sessie 5. Feedback Deel 5

introductie Wilcoxon s rank sum toets Wilcoxon s signed rank toets introductie Wilcoxon s rank sum toets Wilcoxon s signed rank toets

5,9. Biografie door G woorden 26 januari keer beoordeeld. Ik ga het over een paar dingen hebben. Vragen. Jeugd

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek voor T (2S070) op vrijdag 8 oktober 1999, uur De u

Examen G0N34 Statistiek

Grote investeringen, grote winsten? Roland de Bruijn en Dirk Korbee

Hoofdstuk 6 Twee populaties: parametrische toetsen

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica

HOOFDSTUK VII REGRESSIE ANALYSE

INDUCTIEVE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN OPLOSSINGEN BIJ HOOFDSTUK 5

Tentamen Inleiding Intelligente Data Analyse Datum: Tijd: , BBL 420 Dit is geen open boek tentamen.

1. Statistiek gebruiken 1

Causale modellen: Confounding en mediatie. Harry Ganzeboom Kwantitatieve Methoden voor PMC-BCO College 2: 25 april 2016

4 Domein STATISTIEK - versie 1.2

b. Bepaal b1 en b0 en geef de vergelijking van de kleinste-kwadratenlijn.

KONINKLIJKE NEDERLANDSE VOETBALBOND BETAALD VOETBAL. Reglement play-off Europees ticket betaald voetbal seizoen 2018/ 19

Welkom bij AFC 34! Clubgegevens

Toegepaste data-analyse: oefensessie 2

Samenvatting. A. van Leeuwenhoeklaan MA Bilthoven Postbus BA Bilthoven KvK Utrecht T

Wetenschappelijk Instituut Volksgezondheid. Verwerking van gecensureerde waarden

We berekenen nog de effectgrootte aan de hand van formule 4.2 en rapporteren:

Hoofdstuk 18. Verbanden tussen variabelen vaststellen en interpreteren

Meetkunde en Lineaire Algebra

Nieuwsbrief nummer 4 van 2016

1 ste Helft: Vragenronde 1 Toen we nog meetelden

Hoofdstuk 5: Steekproevendistributies

Tentamen Mathematische Statistiek (2WS05), vrijdag 29 oktober 2010, van uur.

Toets deel 2 Data-analyse en retrieval Vrijdag 30 Juni 2017:

Toernooi Mini Pupillen v.v. Wieldrecht

Formulier voor het beoordelen van de kwaliteit van een systematische review. Behorend bij: Evidence-based logopedie, hoofdstuk 2

RKVVM. Nieuwsbrief #01/14. Op weg naar RKVVM 2.0

26 ste MARKERBEER TOERNOOI

Je kunt al: -de centrummaten en spreidingsmaten gebruiken -een spreidingsdiagram gebruiken als grafische weergave van twee variabelen

BEKER VAN ANTWERPEN - HEREN

Wat doen ingenieurs en wat verdienen ze ermee?

Rapportage TIP Weert Raadpleging juni Inhoudsopgave. Wereld Kampioenschappen Voetbal 2018

Meten en experimenteren

Toetsende Statistiek Week 5. De F-toets & Onderscheidend Vermogen

toetsende statistiek deze week: wat hebben we al geleerd? Frank Busing, Universiteit Leiden

Bijlage 1 Toelichting kwantitatieve analyse ACM van de loterijmarkt

11. Meerdere gemiddelden vergelijken, ANOVA

Het gebruik van een grafische rekenmachine is toegestaan tijdens dit tentamen, alsmede één A4-tje met aantekeningen.

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN

Tentamen Mathematische Statistiek (2WS05), dinsdag 3 november 2009, van uur.

Toegepaste Statistiek, Week 6 1

Tentamen Kansrekening en statistiek wi2105in 25 juni 2007, uur

Het spel van teams op natuur- en kunstgras in de Eredivisie. Thijs Velema, Ph.D.

ETHISCH CHARTER KONINKLIJKE VLAAMSE VOETBALBOND vzw

KONINKLIJKE NEDERLANDSE VOETBALBOND BETAALD VOETBAL. Reglement play-off promotie/degradatie betaald voetbal seizoen 2018/ 19

Toegepaste Statistiek, Week 3 1

III.2 De ordening op R en ongelijkheden

TORNOOIREGLEMENT U7,U8 & PRAKTISCHE RICHTLIJNEN

Transcriptie:

Rapportcijfers voor voetballers: zin of onzin? Erik van der Aar Cor de Gooijer Yvonne Halfhide Ruud H. Koning Maarten Licht 18 mei 1999 Samenvatting In dit paper analyseren we de rapportcijfers die voetballers krijgen. Er zijn twee bronnen voor deze cijfers: De Telegraaf en de Voetbal International. Aan de hand van een simpel statistisch model zullen de cijfers worden geanalyseerd, waarin we onderscheid maken tussen wedstrijdspecifieke effecten en individu-specifieke effecten. We zullen nagaan in hoeverre de schattingen voor deze effecten zijn gecorreleerd tussen beide bronnen. Verder zullen we nagaan van welke factoren de wedstrijdspecifieke effecten afhangen. 1 Inleiding Veel Nederlanders nemen zondagavond en maandagochtend de voetbaluitslagen door. Met collega s worden de verrichtingen van de favoriete teams doorgenomen: de helden van het weekend bejubeld en de scheidsrechters (indien nodig) beschimpt. Het aardige van voetballen is dat iedereen er een mening over heeft, niet noodzakelijkerwijze gebaseerd op kennis van zaken. Correspondentieadres: Ruud H. Koning, Vakgroep Econometrie, De Boelelaan 1105, 1081 HV Amsterdam, email rkoning@econ.vu.nl. De auteurs danken Bab Barens van De Telegraaf voor het beschikbaar stellen van de gegevens voor het seizoen 1994/95, O. Verdonk voor het gebruik van de twee jaargangen Voetbal International, Harry van Dalen, Bernard Liendenhovius en Geert Ridder voor commentaar. Erik van der Aar, Cor de Gooijer, Yvonne Halfhide en Maarten Licht studeren Econometrie aan de Vrije Universiteit, Amsterdam. Ruud Koning is als universitair docent verbonden aan de vakgroep Econometrie van de Vrije Universiteit en is lid van de Werkgroep Voetbal en Statistiek.

De voetballers worden overigens niet alleen beoordeeld door het publiek in de stadions en tijdens de gesprekken op maandag, ze krijgen ook rapportcijfers in een landelijk ochtendblad en een weekblad. In deze notitie analyseren we die rapportcijfers; met name gaan we na in hoeverre de beoordelingen tussen beiden bladen overeenstemmen. Die rapportcijfers dienen overigens niet alleen ter vermaak van de lezers: op basis van de rapportcijfers wordt een prestigieuze prijs als De voetballer van het jaar uitgereikt en het gemiddelde rapportcijfer van 5.8 was voor Volendam één van de redenen om Danny den Ouden te ontslaan 1. Zowel het dagblad De Telegraaf als het weekblad Voetbal International 2 nemen bij hun wedstrijdverslagen beoordelingen op van de voetballers. Deze beoordelingen hebben de vorm van rapportcijfers (gehele getallen tussen 1 en 10) en worden gegeven door speciaal daarvoor aangestelde deskundigen. Eerst zullen we nagaan in hoeverre de individuele beoordelingen zijn gecorreleerd en daarna zullen we aan de hand van een simpel regressiemodel die rapportcijfers analyseren. Een aantal vragen komen aan de orde: Bestaan er significante verschillen tussen de beoordelingen door de rapporteur van De Telegraaf en die van de V.I.? WatisdecorrelatietussendebeoordelingendoorDe Telegraaf en V.I.? Verschillen de beoordelingen tussen uit- en thuiswedstrijden? De opzet van deze notitie is als volgt. In de volgende paragraaf behandelen we het datamateriaal. In paragraaf 3 bespreken we een statistisch model voor de rapportcijfers. Aan de hand van dat model worden de rapportcijfers in paragraaf 4 geanalyseerd. We eindigen in paragraaf 5 met enige conclusies. 2 Rapportcijfers voor voetballers De data die in dit rapport worden gebruikt, zijn afkomstig uit De Telegraaf en V.I.. Zij publiceren na elke wedstrijd in de PTT-Telecompetitie de wedstrijdgegevens. Deze wedstrijdgegevens omvatten ondermeer de opstellingen van de teams en de aan de spelers toegekende rapportcijfers. De procedure, 1 V.I. 15 november 1995. 2 Hierna zullen we dit afkorten tot V.I.

aan de hand waarvan de cijfers worden vastgesteld, verschilt tussen beide bladen. Deze verschillen zullen later in deze paragraaf worden besproken. De analyse beperkt zich tot drie teams: in alfabetische volgorde zijn dat Ajax, Feyenoord en Heerenveen. De eerste twee representeren de top van het Nederlandse clubvoetbal en Heerenveen is een goede middenmoter. Voor deze ploegen zijn gegevens verzameld voor de seizoenen 1993/94 en 1994/95. Op het moment dat de data werden verzameld (april 1995) was het seizoen 1994/95 nog niet helemaal afgelopen, zodat van dat seizoen de gegevens van de laatste vijf wedstrijdronden ontbreken. In het seizoen 1993/94 werd Ajax kampioen, eindigde Feyenoord als tweede en werd Heerenveen dertiende. In het seizoen 1994/95 prolongeerde Ajax het kampioenschap, werd Feyenoord vierde en Heerenveen negende. In beide seizoenen won Feyenoord de Amstel Cup. De volgende gegevens zijn voor elke wedstrijd verzameld: de rapportcijfers van de spelers, de uitslag, de scheidsrechter, de locatie van de wedstrijd (uit of thuis) en het aantal toeschouwers. V.I. geeft de scheidsrechter ook een rapportcijfer. Van de gegevens uit De Telegraaf is ook bekend wie de rapporteur was. De rapportcijfers van De Telegraaf worden de eerste werkdag na een competitiewedstrijd gepubliceerd in De Telegraaf en Het Nieuws van de Dag. De rapporteurs zijn mensen die vroeger actief zijn geweest in het professionele voetbal: ze zijn allen oud-international of oud-trainer. Aan de hand van acht criteria kennen zij een cijfer toe. Deze criteria worden expliciet vermeld op de lijst die de rapporteurs inleveren. De criteria zijn: algehele presentatie (contact met supporters, tenue, gedrag), werklust, conditie, techniek, taktiek, dienstbaarheid aan team, sportiviteit en creativiteit. Het cijfer dat wordt gepubliceerd is het gemiddelde van de scores op bovengenoemde punten. Er zijn wel restricties verbonden aan het cijfer: een speler die een rode kaart krijgt kan niet een voldoende krijgen voor de betreffende wedstrijd en een speler moet minimaal 45 minuten hebben meegespeeld om een cijfer te kunnen krijgen. De rapportcijfers van V.I. worden gegeven door rapporteurs ter plaatse. De rapporteurs zijn verbonden aan V.I. of sportjournalist van een regionaal dagblad. Het is derhalve mogelijk dat het merendeel van de thuiswedstrijden van een bepaalde club door dezelfde rapporteur worden beoordeeld. De rapporteurs geven een globaal cijfer aan de spelers en beoordelen ze niet expliciet op bepaalde criteria. Een speler moet minimaal 20 minuten hebben gespeeld om voor een cijfer in aanmerking te komen. Het is dus mogelijk dat

bepaalde spelers wel een waardering in V.I. hebben en niet in De Telegraaf. 3 Een regressiemodel In deze paragraaf zullen we een eenvoudig statistisch model voor de rapportcijfers bespreken. We gaan uit van het volgende model voor de waargenomen rapportcijfers: y it = µ t + α i + ε it, i =1,...,I j, t =1,...,T. (1) In deze vergelijking is y it het rapportcijfer dat speler i in wedstrijd t krijgt. µ t is een wedstrijdspecifiek effect en α i is een individu-specifiek effect. We veronderstellen dat de storingen ε it onderling ongecorreleerd zijn en verwachting 0hebben.I j is het aantal spelers van club j. Aangezien in ons bestand geen speler voor twee verschillende clubs uitkomt, hoeven we geen extra teamsubscript toe te voegen aan y it,µ t en α i. De parameters van model (1) zouden eenvoudig te schatten zijn, als alle wedstrijden in dezelfde samenstelling zouden zijn gespeeld. In dat geval is het teamgemiddelde per wedstrijd een schatter voor het wedstrijdspecifieke effect µ t. De individuele effecten zouden te schatten zijn door per speler het gemiddelde van de afwijkingen van de wedstrijdspecifieke effecten te nemen. Echter, teams variëren in hun samenstelling: bij Ajax speelden tussen 1993 en 1995 21 spelers zes wedstrijden of meer, bij Feyenoord 20 en bij Heerenveen 22 3. Tevens raken spelers geblesseerd, uit vorm, stoppen met voetbal of worden getransfereerd. Bovendien wordt in een groot aantal wedstrijden meer dan 11 spelers ingezet: er wordt tijdens de wedstrijd gewisseld. De parameters van vergelijking (1) kunnen worden geschat met behulp van kleinste kwadraten op basis van de volgende vergelijking: T I y it = µ s I(s = t)+ α j I(j = i)+ε it, i I t, t =1,...,T. (2) s=1 j=1 In deze vergelijking is I( ) de indicatorfunctie die waarde 1 aanneemt als het argument waar is en 0 anders en is I t de verzameling van spelers die hebben gespeeld in de t-e wedstrijd. Uiteraard zijn de parameters µ s en α i niet allen geïdentificeerd; het is niet mogelijk zowel een absoluut teamniveau te meten 3 Alle resultaten zijn gebaseerd op de verzameling spelers die minimaal zes keer zijn beoordeeld.

als een absoluut individueel effect op basis van dezelfde data. We leggen de volgende identificerende restrictie op: i α i = 0 zodat het gemiddelde spelerseffect 0 is. Deze restrictie heeft als voordeel boven andere identificerende restricties dat de wedstrijdspecifieke effecten vergelijkbaar zijn tussen de drie teams. 4 Empirische resultaten Een eerste ruwe indruk van de vergelijkbaarheid van de beoordelingen in De Telegraaf en V.I. wordt ontleend aan de correlaties tussen de beoordelingen van de spelers. De correlatie tussen de rapportcijfers van de individuele rapportcijfers in De Telegraaf en V.I. is voor Ajax 0.46, voor Feyenoord 0.49 en voor Heerenveen 0.48. Hoewel de correlatie niet buitengewoon hoog is te noemen, liggen ze alledrie in dezelfde orde van grootte. De Telegraaf heeft de naam een Amsterdamse krant te zijn en dit wordt door de gegevens niet tegengesproken. Met behulp van een tekentoets (zie onder meer Lehmann (1975)) hebben we getoetst of De Telegraaf significant vaker hogere waarderingen geeft dan V.I.. Voor alledrie clubs geldt dat De Telegraaf vaker een hogere waardering geeft dan V.I., maar alleen bij Ajax gebeurt dit significant vaker 4. Het is echter interessanter om naar de schattingsresultaten van model (2) te kijken. In dat model wordt onderscheid gemaakt tussen een teameffect en een individueel effect. Aangezien het aantal parameters van model (2) erg groot is presenteren we hier alleen enkele samenvattende en afgeleide grootheden 5. In tabel 1 geven we de gemiddelden en standaarddeviaties van de geschatte wedstrijdspecifieke effecten ˆµ s. Beide bladen geven Ajax, gemiddeld genomen, de hoogste beoordeling, de verschillen tussen het gemiddelde wedstrijdspecifieke effect van Feyenoord en Heerenveen is marginaal. De spreiding van de wedstrijdspecifieke effecten is ongeveer even groot voor 4 De p-waarden voor de nulhypothese dat er geen systematische verschillen zijn tegen het (eenzijdige) alternatief dat De Telegraaf hogere cijfers toe kent zijn respectievelijk 0 (Ajax), 0.058 (Feyenoord) en 0.20 (Heerenveen). 5 Voor hen die het willen weten: de spelers met de hoogste geschatte individuele effecten zijn op basis van De Telegraaf gegevens Blind, Kluivert, Litmanen (Ajax), De Goey, Larsson, Taument (Feyenoord) en Keur, L Ami, De Visser (Heerenveen) en op basis van de V.I. gegevens Finidi, Petterson, Blind (Ajax), De Goey, Bosz, Van Bronckhorst (Feyenoord) Keur, L Ami, Oosterveer (Heerenveen).

De Telegraaf V.I. team m µ s µ R 2 s α m µ s µ R 2 s α Ajax 6.34 0.43 0.38 0.32 6.16 0.48 0.37 0.34 Feyenoord 5.96 0.42 0.35 0.22 5.87 0.43 0.37 0.39 Heerenveen 5.92 0.47 0.41 0.22 5.87 0.62 0.44 0.27 Tabel1:Gemiddelde(m µ ), standaarddeviatie (s µ ) van de wedstrijdspecifieke effecten, R 2 van regressie (2) en standaarddeviatie individuele effecten (s α ) alledrie de clubs en beide bladen en de R 2 voor beide bladen is bijna even hoog. De spreiding van de individuele effecten is bij Ajax het hoogst. Het ligt voor de hand om de schattingen van de wedstrijdspecifieke- en individuele effecten te vergelijken tussen beide bladen. Met behulp van een Chow-toets (Chow (1960)) hebben we een aantal toetsen uitgevoerd. Ten eerste zijn we nagegaan of de individuele effecten gezamelijk 0 zijn. Vervolgens hebben we getoetst of de wedstrijdspecifieke effecten en de individuele effecten gelijk zijn voor beide bladen. Ook hebben we getoetst op gelijkheid van de wedstrijdspecifieke effecten. Een laatste toets die we hebben uitgevoerd is die op gelijkheid van de individuele effecten. Alle nulhypothesen moesten worden verworpen op elk redelijk betrouwbaarheidsniveau. We concluderen dan ook dat beide bladen significant verschillende waarderingen geven aan dezelfde wedstrijden en spelers. Enig inzicht in de correlaties tussen de twee effecten uit beide bronnen kan worden ontleend aan tabel 2. We zien dat de individuele effecten sterker zijn gecorreleerd dan de wedstrijdspecifieke effecten. De rapporteurs zien een wedstrijd door een verschillende bril, maar ze zijn het er redelijk over eens wie de betere en mindere spelers zijn. De laatste twee kolommen van tabel 2 bevatten de autocorrelatiecoëfficiënt van de wedstrijdspecifieke effecten. Als de rapportcijfers iets als vorm zouden meten, zou men verwachten dat deze positief gecorreleerd zijn: een team weet meestal goede vorm vast te houden om vervolgens enige tijd in een mindere vorm te raken. Echter, de autocorrelaties zijn soms zelf negatief en in het algemeen zijn ze laag. Voor Ajax en Feyenoord verschillen de autocorrelaties duidelijk tussen beide bladen en voor Heerenveen zijn ze 0. Tenslotte proberen we in tabel 3 de gevonden wedstrijdspecifieke effecten te verklaren uit andere waargenomen variabelen: het aantal gescoorde doelpunten voor, het aantal doelpunten tegen en een dummy-variabele die de waarde 1 aanneemt als het een uitwedstrijd betreft. Uit de resultaten van

ρ(µ T s,µ VI s ) ρ(αi T,αi VI ) ρ(µ T s,µ T s 1) ρ(µ VI s,µ VI s 1) Ajax 0.40 0.61 0.13 0.025 Feyenoord 0.44 0.70 0.12 0.25 Heerenveen 0.73 0.61 0.018 0.027 Tabel 2: Correlaties Ajax Feyenoord Heerenveen variabele De Telegraaf V.I. De Telegraaf V.I. De Telegraaf V.I. intercept 6.12 5.97 5.79 5.75 5.82 5.67 (0.14) (0.15) (0.097) (0.10) (0.11) (0.14) goals voor 0.11 0.11 0.12 0.14 0.20 0.29 (0.032) (0.035) (0.030) (0.031) (0.043) (0.058) goals tegen 0.13 0.19 0.13 0.084 0.12 0.11 (0.059) (0.063) (0.041) (0.040) (0.031) (0.041) uit 0.060 0.062 0.13 0.094 0.12 0.073 (0.10) (0.11) (0.092) (0.095) (0.094) (0.13) n 62 62 63 63 63 63 R 2 0.27 0.30 0.31 0.31 0.43 0.41 Tabel 3: Verklaring wedstrijdspecifieke effecten (standaardfouten tussen haakjes) tabel 3 blijkt dat er geen sprake van is dat éénvandeonderzochteteamsbetere waarderingen krijgt bij een thuis- dan wel een uitwedstrijd. Doelpunten voor hebben een positief effect op het wedstrijdspecifieke effect en doelpunten tegen een negatief effect. Beide effecten zijn absoluut genomen ongeveer even groot voor elk team, tussen de teams verschillen ze. Een gescoord doelpunt voor Heerenveen resulteert in een toename die bijna twee keer zo groot is als de beloning die Ajax voor een doelpunt krijgt. 5 Conclusies In dit rapport hebben we de rapportcijfers voor voetballers van De Telegraaf en V.I. geanalyseerd. Aan de hand van een eenvoudig regressiecomponentenmodel hebben we een aantal vragen proberen te beantwoorden. Een belangrijke vraag is natuurlijk of de rapporteur van De Telegaaf en V.I. dezelfde wedstrijd hebben gezien, met andere woorden, wat is de correlatie tussen beide beoordelingen? Hoewel is gebleken dat de beoordelingen van De Telegraaf en V.I. zowel op

team- als op individueel niveau positief gecorreleerd zijn, is deze correlatie niet erg hoog te noemen. De deskundige rapporteurs zien bij benadering dezelfde wedstrijd en de rapporteur van De Telegraaf is geneigd de spelers van Ajax beter te waarderen dan zijn collega van V.I.. We hebben verder weinig bewijs gevonden voor het bestaan van de vorm van een team: de wedstrijdspecifieke effecten vertonen nauwelijks enige autocorrelatie. Hoewel de correlatie tussen de beoordelingen van spelers positief is, is deze in absolute waarde gezien niet erg hoog. De waardering van voetballers is gelukkig geen exacte wetenschap, en dat is misschien maar goed ook... Referenties Chow, G.C. (1960). Tests of equality between subsets of coefficients in two linear regressions. Econometrica 28, 591 605. Lehmann, E.L. (1975). Nonparametrics: Statistical Methods Based On Ranks. San Fransisco: Holden-Day.