Productividad en baloncesto

En esta sección se muestran algunos análisis realizados empleando la métrica que he desarrollado a lo largo de varios años de investigación sobre la medición de la productividad de jugadores de baloncesto. Los fundamentos y las aplicaciones de esta métrica – Player Total Contribution (PTC)-, en conjunción con otras investigaciones similares, pueden consultarse mis trabajos siguientes:

  • Martínez, J. A. (2024). “Valoración ACB”: la necesidad de cambiar esta métrica de rendimiento en baloncesto. Revista Académica Internacional de Educación Física, 4(3), 1–8. https://doi.org/10.59614/acief42024135
  • Martínez, J. A. (2024). Comparaciones estadísticas y elaboración de rankings de rendimiento de jugadores de baloncesto. Retos, 55, 170-176. https://doi.org/10.47197/retos.v55.103749
  • Martínez, J. A. (2024). Evidence of good and bad player momentum between games in basketball. Cuadernos de Psicología del Deporte, 24 (1), 228-241.
  • Martínez, J. A. (2020). Predicting per game performance through per minute performance in basketball. Journal of Physical Education and Sport, 20 (2), 686-689.
  • Estimating the performance of basketball players when fouls drawn are unknown. International Journal of Physical Education, Sports and Health, 6 (6), 91-93.
  • Martínez, J. A. (2019). A method to evaluate the most improved player in basketball based on a non-linear difficulty curve. International Journal of Physical Education, Sports and Health, 6 (6), 101-105.
  • Martínez, J. A. (2019). An alternative method to compute win probabilities and to measure player productivity in basketball. International Journal of Physical Education, Sports and Health, 6 (4), 165-173.
  • Martínez, J. A. (2019). A more robust estimation and extension of factors determining production (FDP) of basketball players. International Journal of Physical Education, Sports and Health, 6 (3). 81-85
  • Martínez, J. A. (2019). A method to compute standard errors in per-minute performance metrics in basketball. International Journal of Physical Education, Sports and Health, 6 (4). 45-51
  • Martínez, J. A., Ruiz, M., Casals, M. & López, F. (2017). Regular point scoring by professional basketball players. Electronic Journal of Applied Statistical Analysis, 10 (3), 759-772.
  • Ruiz, M., Martínez, J. A., López, F. A. & Castellano, A. (2014). The relationship between concentration of scoring and offensive efficiency in the NBA. Journal of Quantitative Analysis in Sports, 10 (1), 27-36.
  • Martínez, J. A. (2014). La influencia del primer cuarto en el resultado final en baloncesto. Revista Internacional de Medicina y Ciencias de la Actividad Física y el Deporte, 14 (56), 755-769.
  • López, F. A., Martínez, J. A.& Ruiz, M. (2013). Análisis espacial de lanzamientos en baloncesto; El caso de L. A. Lakers. Revista Internacional de Medicina y Ciencias de la Actividad Física y el Deporte, 13 (51), 585-613.
  • Martínez, J. A., & Martínez, L. (2013). Tipología de partidos y factores de rendimiento en baloncesto. Revista Internacional de Medicina y Ciencias de la Actividad Física y el Deporte, 13 (49), 141-158.
  • Casals, M. & Martínez, J. A. (2013). Modelling player performance in basketball through mixed models. International Journal of Performance Analysis in Sports, 13 (1), 64-82.
  • Martínez, J. A. (2013). Rendimiento de un jugador de baloncesto tras un partido extraordinario. Revista Internacional de Medicina y Ciencias de la Actividad Física y el Deporte, 13 (50), 345-365
  • Arkes, J. & Martínez, J. A. (2011). Finally, evidence for a momentum effect in the NBA. Journal of Quantitative Analysis in Sports, 7 (3), Article 13
  • Martínez, J. A., & Martínez, L. (2011). A stakeholder assessment of basketball player evaluation metrics. Journal of Human Sport & Exercise, 6 (1), 153-183.
  • Martínez, J. A., & Martínez, L. (2010). El uso de indicadores de desempeño normalizados para la valoración de jugadores: El caso de las estadísticas por minuto en baloncesto. Motricidad. European Journal of Human Movement, 24, 39-62.
  • Martínez, J. A. (2010). Una revisión de los sistemas de valoración de jugadores de baloncesto (III). Discusión general. Revista Internacional de Derecho y Gestión del Deporte, 12, 44-79.
  • Martínez, J. A. (2010). Una revisión de los sistemas de valoración de jugadores de baloncesto (II). Competiciones oficiales y ligas de fantasía. Revista Internacional de Derecho y Gestión del Deporte, 11, 48-68.
  • Martínez, J. A. (2010). Una revisión de los sistemas de valoración de jugadores de baloncesto (I). Descripción de los métodos existentes. Revista Internacional de Derecho y Gestión del Deporte, 10, 37-77.
  • Martínez, J. A. & Martínez, L. (2010). Un método probabilístico para las clasificaciones estadísticas de jugadores en baloncesto. RICYDE. Revista Internacional de Ciencias del Deporte, 18 (6), 13-36.

Player Total Contribution (PTC) is an index to evaluate the performance (production) of basketball players which is based only on box-score data, and it has been validated using several procedures (Martínez, 2019).

PTC = 1 PTS + 0.91 BLK + 0.58 DRB + 0.92 ORB + 0.86 STL + 0.48 AST + 0.23 FD  – 0.91 MFG – 0.57 MFT – 0.86 TOV – 0.23 PF

Where: PTS: points made; BLK: blocks made; DRB: defensive rebounds; ORB: offensive rebounds; STL: steals; AST: assists; FD: fouls drawn. MFG: missed field goals; MFT: missed free throws; TOV: turnovers; PF: personal fouls made.

Important note: Recall that PTC does not take into account the moment of the game where the actions occur. I have proposed a new way to compute the weight of each action based on estimated possesions left, score differential and time remaining (Martínez, 2019). However, the real implementation of that procedure is not available yet. 

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Los análisis se muestran para la NBA en la temporada 2020/21