(#1) ¿CÓMO JUGARÁ MARIO HEZONJA SU PRÓXIMO PARTIDO? Tras el extraordinario partido que Mario Hezonja realizó con el Barcelona, donde anotó 8 triples sin fallo, esta entrada de blog analiza una de mis investigaciones que trata precisamente sobre el rendimiento de los jugadores de baloncesto tras actuaciones como ésta

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[MONOTEMA] Nada mejor para inaugurar este blog multidisciplinar que comenzar con baloncesto. El joven jugador del Barcelona Mario Hezonja acaba de realizar su mejor partido de la temporada, con 8 triples sin fallo, 24 puntos y 29 de ese “mejunje” que es la Valoración ACB. Aquí se pueden consultar todos sus partidos en la ACB de este curso.

Hace tres años decidí investigar el rendimiento de los jugadores de baloncesto tras un partido extraordinariamente bueno o extraordinariamente malo. Esta es la referencia del artículo, el cual podéis leer en su totalidad pinchando sobre él:

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.

El estudio lo realicé con jugadores NBA, empleando varios filtros para intentar minimizar las posibles variables contaminantes. Aunque la parte metodológica del artículo pueda resultar un poco densa, lo que hice fue tratar de analizar cómo se desempeñarían los jugadores tras ese evento extraordinario, controlando además por variables importantes como los minutos de juego, el acaparamiento de jugadas (usage percentage), y otras variables relevantes.

Un extracto de las conclusiones e implicaciones del estudio es el siguiente:

Esta investigación ha demostrado que, globalmente, cuando un jugador realiza partidos muy buenos o muy malos desde el punto de vista de su rendimiento anotador y global, su actuación en el siguiente partido se puede considerar prácticamente independiente del anterior. Por tanto, la creencia en los efectos contraste o tendencia en baloncesto no tiene una base empírica fuerte, al menos en lo que se refiere a rendimiento tras partidos extraordinarios.Es cierto que los análisis de las distribuciones de frecuencias en los percentiles pueden invitar a pensar en la existencia de un efecto muy pequeño, siempre en dirección a un efecto tendencia, tanto positivo como negativo, y nunca a un efecto contraste. Es decir, que tras un partido muy malo o muy bueno, el siguiente tendrá más probabilidad de ser más parecido que distinto al anterior. No obstante, los efectos, de existir, son muy pequeños y serían más indicativos de un efecto tendencia muy moderado, o lo que es lo mismo, que el siguiente partido iría en la misma dirección del anterior, pero no al nivel de rendimiento extraordinario (malo o bueno) del anterior. Los tamaños de muestra manejados son grandes, pero los análisis de potencia indican que se necesitarían analizar datos de entre 15 y 20 temporadas más para poder detectar esos pequeñísimos efectos como significativos.

Hay que tener en cuenta, además, que de existir ese efecto tendencia en el caso de “tras jugar un partido muy bueno” podría ser atribuible a la diferencia en minutos y porcentaje de uso de los jugadores. Aunque estas diferencias también son muy pequeñas, podrían ser causa de divergencias. Así, una unidad de cambio en el porcentaje de uso produciría una variación de 0,26 percentiles, mientras que un minuto de cambio produciría una variación de 0,06. Son variaciones muy pequeñas, pero que podrían precisamente producir un efecto tendencia pequeño.

Con la prudencia que siempre marca los análisis estadísticos, este estudio demuestra que la actuación de un jugador tras un partido muy malo o muy bueno no está asociada a efectos psicológicos de contraste o tendencia, También se podría etiquetar este término como asimilación, aunque su significado puede dar lugar a equívocos con el término asimilación de expectativas (Ariely, 2008), tan recurrente en psicología del consumidor, que no es más que una motivación extra que haría rendir al jugador por encima de su rendimiento mediano. Las evidencias muestran que no es así, al menos de una forma medianamente palpable, lo que indica que se puede producir un fenómeno de regresión hacia la media (Berry, 2006), tan común en ciencias del deporte y en muchos ámbitos de la ciencia. En este caso, esta investigación muestra como la probabilidad de ir hacia la media es relativamente muy similar con respecto a ir hacia cualquier otro lugar de la distribución, debido a la forma artificial de dividir la distribución en percentiles. Por tanto, se podría decir que lo más probable es que el próximo partido de Hezonja no sea extraordinario (es decir, que su rendimiento no esté en el último de sus nueve percentiles). No obstante, los análisis estadísticos muestran un pequeño efecto tendencia, que podría hacer que el jugador rindiera también a un nivel relativamente alto. Asimismo, es probable que juegue un poco más que si hubiera realizado hoy un mal partido, y que también acapare un poco más de juego. Si tuviera que apostar, en base al artículo, diría que la probabilidad de que Hezonja haga un buen partido la próxima jornada es un poquito mayor que si hoy hubiera jugado extraordinariamente mal. Pero como el efecto es tan pequeño, tal vez lo más prudente sea no arriesgar mucho en esa predicción.

Quizá esto no sea decir demasiado, pero si confiamos en lo que nos dice la estadística, hasta aquí podemos llegar. Recordad que siempre estamos hablando de efectos medios, y que realmente lo que haga Hezonja en el próximo partido (juegue bien o mal) no entraría en contradicción con los resultados de este estudio (los casos particulares respetan los resultados agregados de los análisis estadísticos).

Entender las predicciones estadísticas a veces no es fácil, pero en este blog trataremos de ir explicando poco a poco cómo interpretarlas. Hablaremos siempre con el lenguaje de la probabilidad en la mano.

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