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1. 개요
축구에서 공 점유율이란 공을 소유하고 있던 시간인거 같지만 경기 내의 총 패스 수 대비 해당 구단의 패스 수의 비율로 정의하는 값이다. 공 소유권 장악 시간으로 정의하지는 않는다. 풋볼매니저 게임에서는 총 경기 시간 대비 공 소유권 장악 시간의 비율로 계산하여 보여준다.점유율은 패스의 양을 보여주지만 패스의 질까지 나타내지는 않는다. 패스의 질은 패스 성공률과 관련있다고 보아야 한다. 물론 이 패스 성공률도 선수의 패스 능력의 아주 일부분만 보여준다.[1][2]
2. 축구 전술에서의 쓰임
자기 구단이 공을 가지고 있는 한 상대는 공격 자체가 불가능하다는 단순한 철학을 바탕으로 한 축구 전술이다. 선수단 전체가 끊임없이 패스를 주고받으며 항상 공 소유를 유지함으로써 경기의 주도권을 장악해나가는 전술이다.
3. 중요한 값인가?
세계 어디에서든 슈팅 수, 유효 슈팅 수, 패스 성공률과 더불어 점유율은 구단 성적과 직결되는 기록이라는 믿음이 2020년 현재까지도 만연하다. 실제로 점유율은 축구 팬들 사이에서 거론되는 '숫자' 중 몇 안 되는 것에 속한다. 하지만 최근 들어 점유율이 승리를 위해 강조될 만큼 중요한 값은 아님이 밝혀지고 있다.
승, 무, 패의 수가 점유율이 50% 이상인 구단과 50% 이하인 구단에서 차이가 나타나는지 여부에 대한 동질성 검정을 위해 각각의 부분 모비율이 같다는 조건 하에 기대 도수를 구한 후 가설 설정과 [math(chi ^2)] 검정통계량을 계산한 결과는
[math(H_0 :)] 승, 무, 패의 두 모비율은 동일하다.
[math(H_1 :)] 셋 중 하나라도 두 모비율은 동일하지 않다.
| 실측 도수 | 점유율이 더 컸던 구단 | 점유율이 더 작았던 구단 | 계 |
| 승 | 35 | 33 | 68 |
| 무 | 22 | 22 | 44 |
| 패 | 33 | 35 | 68 |
| 계 | 90 | 90 | 180 |
| 기대 도수 | 점유율이 더 컸던 구단 | 점유율이 더 작았던 구단 |
| 승 | 34 | 34 |
| 무 | 22 | 22 |
| 패 | 34 | 34 |
[math(\displaystyle \chi ^2 = \frac{(35-34)^2}{34} + \frac{(33-34)^2}{34} + \frac{(22-22)^2}{22} + \frac{(22-22)^2}{22} + \frac{(33-34)^2}{34} + \frac{(35-34)^2}{34} = 0.1176 \sim \chi ^2 (2))]
유의 수준 [math(\alpha = 0.05)] 수준에서 단측 검정할 때 [math(H_0)]의 기각역은 [math(\chi ^2 > 5.9915)]이므로 귀무가설 "[math(H_0 :)] 승, 무, 패의 두 모비율은 동일하다."를 기각할 통계적 근거가 없다. 즉 점유율이 더 작았던 구단과 컸던 구단싀 승무패 비율이 다르지 않다는 의미이다. 사실 The Numbers Game이라는 책에서는 지금으로부터 약 10년 전인 08/09 ~ 10/11 시즌의 EPL의 데이터를 가공해 본 결과 높은 점유율을 기록한 구단의 승률이 7.7% 높게 계산됐다. 거꾸로 Opta에 의뢰한 결과 K리그에서는 오히려 공 점유율이 높은 구단이 저조한 성적을 냈다는 결과가 있다.
skySports에서는 승리를 위해서는 점유율이 아닌 찬스 퀄리티(xG라는 데이터로 정량적으로 설명되는 변수)가 더 중요한 변수라고 설명하고 있다. 구체적인 의미는 기대 득점 문서에 설명되어 있다.
결국 점유율 혹은 패스의 양은 전술적인 결정으로만 남아야 하는 값이다.
[1] 예를 들어 상대 선수의 방해 없이 후방에서 옆 선수에게 단순히 밀어주는 짧은 패스를 성공한 경우나 상대 수비의 방해를 뚫고 결정적인 골 어시스트를 성공 한 경우가 똑같이 취급된다. 때문에 패스의 질을 분석하기 위해서는 정성적인 평가가 필요하다.[2] 게다가 공 점유율 올린답시고 골키퍼한테 패스하는 일이 잦으면 아래와 같은 상황이 나오기 쉽다.
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