Author :
Abstract
Bu çalışmada, 2024–2025 İngiltere Premier Ligi sezonunda pas değişkenleri ile takım başarısı arasındaki ilişkiyi, özellikle hat kıran paslar, kilit paslar ve beklenen asist (xA) gibi ileri düzey göstergelere odaklanarak analiz edilmesi amaçlanmıştır. Veriler, açık erişimli fbref.com veritabanından toplanmıştır. Takımlar, başarılı (ilk altı sırada bitirenler), orta sıralarda yer alan (7.–14. sıralar) ve başarısız takımlar (15.–20. sıralar) şeklinde üç gruba ayrılmıştır. Analize dahil edilen değişkenler ise pas değişkeni toplam pas sayısı, isabetli paslar, pas mesafesi, hat kıran paslar, hat kıran pas mesafesi, kilit paslar, üçüncü bölgeye atılan paslar, ceza sahasına atılan paslar, asistler ve asist beklentisidir (xA). İstatistiksel analizler SPSS 25.0 kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Normallik sınaması Shapiro–Wilk testi, varyans homojenliği ise Levene testi ile değerlendirilmiştir. Grup farklılıkları tek yönlü ANOVA ve Tukey post-hoc karşılaştırmaları ile incelenmiştir. Elde edilen bulgular, başarılı takımların hat kıran paslar, kilit paslar, ceza sahasına paslar, asistler ve asist beklentisi ortalamalarında orta sıralardaki ve başarısız takımlara kıyasla tutarlı şekilde daha yüksek değerlere ulaştığını göstermektedir (p<0.05). Toplam pas sayısı, isabetli paslar ve pas mesafesi gibi genel göstergeler de farklılık gösterse debu farklılıklar daha az tutarlı ve daha zayıf bir durum sergilemiştir. Bulgular, yaratıcılık, oyunu hücum bölgesine yıkma ve gol pozisyonu üretme becerisinin, başarılı takımları ayırt etmede pas sayısından daha kritik olduğunu vurgulamaktadır. Çalışmanın sonuçları, yaratıcılığı ve hücum etkinliğini yansıtan üst düzey pas göstergelerinin, geleneksel pas miktarı ölçütlerine kıyasla takım başarısının daha güçlü faktörleri olduğunu doğrulamaktadır. Bu nedenle, antrenörler ve performans analistleri, hat kıran ve belirleyici pas aksiyonlarını destekleyen taktiksel yapıları vurgulamalıdır. Böyle yaklaşımlar hücum verimliliğini artırabilir ve rekabet performansını geliştirebilir. Gelecekteki araştırmalar, bu bulguları daha da geliştirmek ve futbol performansı için daha daha net tahmin modelleri oluşturmak amacıyla olay tabanlı ve konumsal-izleme (tracking) verilerini bütünleştirecektir.
Keywords
Abstract
This study aimed to analyze the relationship between passing variables and team success in the 2024–2025 English Premier League season, with particular attention to advanced indicators such as progressive passes, key passes, and expected assists (xA). Data were collected from the open-access database fbref.com. Teams were categorized into three groups: successful (finishing in the top six), mid-ranked (7th–14th), and unsuccessful (15th–20th). Ten passing-related metrics were included: total passes, accurate passes, passing distance, progressive passes, progressive passing distance, key passes, passes forward to the final third, passes into the penalty area, assists, and xA. Statistical analyses were conducted using SPSS 25.0. Normality was assessed with the Shapiro–Wilk test, variance homogeneity with Levene’s test, and group differences with one-way ANOVA followed by Tukey post-hoc comparisons. The analysis revealed that successful teams consistently achieved higher averages in progressive passes, key passes, penalty area passes, assists, and xA than both mid-ranked and unsuccessful teams (p <0.05). While general indicators such as total passes, accurate passes, and passing distance also showed differences, these were less consistent and exhibited weaker explanatory power. The findings highlight that creativity, progression, and the ability to generate scoring opportunities are more critical than pass volume in distinguishing successful teams. The results confirm that advanced passing indicators reflecting creativity and offensive effectiveness are stronger predictors of team success than traditional measures of passing quantity. Coaches and performance analysts should therefore emphasize tactical frameworks that foster progressive and decisive passing behaviors. Such approaches can enhance offensive efficiency and improve competitive performance. Future research should integrate event-based and spatio-temporal tracking data to refine these insights and develop more sophisticated predictive models for football performance.
