Will he stay or will he go?

Die Telekom Baskets Bonn veröffentlichten letzte Woche einen Artikel, in dem der prozentuale Anteil der Spieler kalkuliert wurde, die nach einer Saison im selben Verein verblieben.

Ich habe versucht, diese Zahlen zu replizieren und zu berechnen, wie hoch der Anteil der verbliebenen Spieler ist, die im Schnitt über 15 Minuten pro Spiel spielten oder mehr als 5 Punkte erzielten. Diese Werte sind nämlich bedeutend, um zu verstehen, ob eher „Bankdrücker“ oder „Leistungsträger“ gehalten wurden.

Mein GitHub-Repository beinhaltet die genutzen Rohdaten, (webscraped von der BBL-Website), die Skripte, die für die Umwandlung und Berechnungen geschrieben wurden, den finalen Datensatz auf der Ebene von Spieler und Saison sowie die Durschnittswerte pro Saison und aggregiert. Kommentare und Hinweise auf mögliche Fehler sind jederzeit willkommen. Schreibt mir einfach eine E-Mail.

Interessanterweise weichen meine Zahlen von denen der Baskets ab (siehe Anmerkungen unten).1 Im Folgenden die Übersichten. Rote Kreise markieren den Anteil aller Spieler des Kaders, grüne Sterne sind der prozentuale Anteil an Spieler, die mindestens 15 Minuten pro Spiel auf der Platte standen, blaue Dreiecke symbolisieren den Anteil an verbliebenen Spielern, die in der Vorsaison im Schnitt mindestens fünf Punkte pro Spiel erzielt haben.

Durchschnittliche Fluktuation der vergangenen fünf Spielzeiten

Aufschlüsselung pro Saison

Im Folgenden teile ich den Anteil verbliebener Spieler pro Verein auf. Jedes Feld beschreibt einen der 20 Basketball-Clubs, die in die Berechnungen eingeflossen sind. Die vertikalen Linien markieren die Durschnitte pro Verein des jeweiligen Anteils an verbliebenen Spielern über alle Saisons hinweg. Wir sehen beispielsweise, dass Bamberg, Berlin, Frankfurt, Hagen und Tübingen große Abweichungen vom Mittelwert vorweisen. Währenddessen ist in Giessen, Würzburg, dem Mitteldeutschen BC der Anteil der verbliebenen Spielern jedes Jahr ungefähr vergleichbar (für Giessen und den MBC: gering).

Mit dem neuen Datensatz lässt sich außerdem überprüfen, wie sich der prozentuale Anteil der “gehaltenen Spieler” vereinsübergreifend entwickelt hat. Hierzu berechne ich den Mittelwert aller Vereine pro Saison. Interesssanterweise ist kein eindeutiger Trend festzustellen. In allen Saisons (Ausnahme ist 2014-15) wurden weniger “Leistungsträger” (gemessen in Form von Minuten und/oder Punkten) gehalten. Nur 2014-15 war der Anteil der gehaltenen Spielern mit >15 Minuten minimal höher als die Gesamt-Prozentzahl. Die Werte schwanken zwischen 30 und 47 Prozent, wobei die Saison 2014-15 ein Ausreißer nach oben ist.

Abschließend überprüfe ich, ob die Hauptrundenplatzierung in der vorangegangen Saison einen Einfluss auf den Anteil der verbliebenen Spieler hat. Man würde zum Beispiel erwarten, dass ein Verein nach einer enttäuschenden Saison eher dazu geneigt ist, viele neue Spieler zu holen. Auf der anderen Seite sollten Vereine, die nach der Hauptrunde weit oben stehen, möglicherweise eher geneigt sein, viele Spieler halten zu wollen. Natürlich ist diese Beziehung nicht so eindeutig wie beschrieben: der Preis des Kaders, die Erwartungshaltung von Außen und die Persönlichkeiten der Spieler beeinflussen diese Entscheidungen natürlich fundamental. Außerdem könnten nach einer sehr guten Saison eines Teams Begehrlichkeiten aus dem In- und Ausland für Schlüsselspieler entstehen. Ein Beispiel ist die Frankfurter Saison 2015-2015, die den Club auf Platz 3 der Hauptrundentabelle und bis ins Halbfinale der Play-Offs führte. Schlüsselspieler verließen daraufhin den Verein, womöglich weil die Platzierung und Spielweise so erfolgreich war und andere Teams aufmerksam wurden. Mit diesen „mahnenden Worten“ im Hinterkopf lohnt sich ein Blick auf die folgende Abbildung.

Die Loess-Regression-Linien lassen keinen klaren Trend erkennen. Die vertikalen Linien zeigen die Playoff-Plätze.

Ein paar Anmerkungen zur Berechnung:

  • Es sind lediglich Spieler einbezogen, die über die ganze Saison hinweg mindestens eine Minute auf dem Feld standen.

  • Bei Spielern, die während der Saison innerhalb der BBL wechselten, wurde der Club ausgewählt, für den ein Spieler mehr Spiele absolviert hat (danke für Deine Hilfe, Philipp!).

  • Während der Saison nachverpflichte Spieler fließen ebenfalls in die Statistik als potentielle verbliebene Spieler ein.

  • Wenn ein Verein aus der ProA aufsteigt, beinhaltet die Seite der BBL keine Angaben über Statistiken aus der Vorsaison. Teams in der ersten Saison nach dem Aufstieg sind daher nicht berücksichtigt.

  • Der Gesamtanteil von verbliebenen Spielern pro Saison bezieht sich nur auf die Anzahl an Saisons, die dieser Verein zwischen 2012-13 und 2016-17 in der BBL gespielt hat.

  • Falls ein Club zwischen 2012 und 2017 den Vereinsnamen geändert hat, wurde die aktuellst Bezeichnung auf alle vergangenen Saisons angewendet.

Wenn ich nun die aggregierten Zahlen meiner Berechnung mit denen der Telekom Baskets Bonn vergleiche, fällt auf, dass die Korrelation nicht perfekt ist (dann wären alle Punkte auf der diagonalen gestrichelten Linie). Der Korrelationskoeffizient beträgt 0.85. Bei der Berechnung scheint es also Unterschiede gegeben zu haben. Allerdings sind die von mir berechneten Werte tendenziell noch etwas höher als die Werte, die die Telekom Baskets vermelden. Die Grundaussage der Baskets bleibt damit unverändert.


  1. Kenner der jeweiligen Vereine können hier gerne nachschauen, ob bei ihrem jeweiligen Verein die Spieler korrekt kodiert wurden (ich habe dies für meine Telekom Baskets und zufallsweise für andere Vereine gecheckt). Hierbei ist die Spalte stayed zu beachten: Wenn stayed den Wert 1 hat, heißt dies, dass der Spieler auch in der Vorsaison bei dem selben Club gespielt hat. Eine 0 impliziert, dass der Spieler neu verpflichtet wurde. Die Statistiken basieren ausschließlich auf den gelieferten Daten der BBL. back^