25 november 200800:00
Door [email protected]
IJshockey.com presenteert met Facts & Figures een wekelijkse rubriek voor de liefhebbers van statistieken. Elke aflevering bekijken we een aantal interessante cijfers uit de Nederlandse eredivisie. Deze week gaan we dieper in op de powerplay.
Het aantal gespeelde wedstrijden begint zich inmiddels gelijk te trekken. Op Geleen en Tilburg na hebben alle teams nu 14 van de 16 wedstrijden gespeeld. Als eerste bekijken we de hoeveel tijd die de teams gemiddeld met een man meer of een man minder doorbrachten tot nu toe.
Powerplay
Team | GP | TPP | %TPP | TPP/G |
1 Heerenveen | 14 | 2:53:19 | 20,6% | 12:23 |
2 Eindhoven | 14 | 2:39:00 | 18,9% | 11:21 |
3 Groningen | 14 | 2:37:15 | 18,7% | 11:14 |
4 Nijmegen | 14 | 2:34:34 | 18,4% | 11:02 |
5 Geleen | 13 | 2:21:52 | 18,2% | 10:55 |
6 Tilburg | 13 | 2:11:40 | 16,9% | 10:08 |
7 Utrecht | 14 | 2:17:19 | 16,3% | 09:48 |
8 Amsterdam | 14 | 2:12:46 | 15,8% | 09:29 |
9 Den Haag | 14 | 1:53:41 | 13,5% | 08:07 |
GP = Gespeelde wedstrijden
TPP = Totale tijd op Powerplay (in uren:minuten:seconden)
%TPP = Totale tijd op Powerplay als percentage van de hele wedstrijd
TPP/G = Totale tijd op Powerplay gemiddeld per wedstrijd.
Het eerste dat opvalt is dat Heerenveen gemiddeld de meeste tijd met een man meer op het ijs doorbrengt. Blijkbaar begaan de overige teams vaker overtredingen tegen de Flyers dan tegen andere tegenstanders. De tegenstanders van Den Haag worden daarentegen het minst vaak bestraft, waardoor Den Haag gemiddeld slechts acht minuten per wedstrijd powerplay heeft.
Den Haag scoorde tot nu toe echter wel al 19 powerplaygoals. Den Haag heeft met 25,1 procent dan ook de op Nijmegen na efficiëntste powerplay. Ter vergelijking: Heerenveen scoorde eveneens 19 powerplaygoals, maar had daar dus aanmerkelijk meer tijd voor nodig, waardoor hun powerplayefficiëntie blijft steken op slechts 18,0 procent.
Penaltykilling
Team | GP | TSH | %TSH | TSH/G |
1 Tilburg | 13 | 1:45:50 | 13,6% | 08:08 |
2 Amsterdam | 14 | 1:55:10 | 13,7% | 08:14 |
3 Heerenveen | 14 | 2:02:06 | 14,5% | 08:43 |
4 Eindhoven | 14 | 2:24:25 | 17,2% | 10:19 |
5 Groningen | 14 | 2:35:53 | 18,6% | 11:08 |
6 Geleen | 13 | 2:28:18 | 19,0% | 11:24 |
7 Nijmegen | 14 | 2:46:45 | 19,9% | 11:55 |
8 Utrecht | 14 | 2:47:27 | 19,9% | 11:58 |
9 Den Haag | 14 | 2:55:32 | 20,9% | 12:32 |
GP = Gespeelde wedstrijden
TSH = Totale tijd Shorthanded (in uren:minuten:seconden)
%TPP = Totale tijd Shorthanded als percentage van de hele wedstrijd
TPP/G = Totale tijd Shorthanded gemiddeld per wedstrijd.
Tilburg, Amsterdam en Heerenveen brengen veruit de minste tijd shorthanded door, terwijl met name Den Haag relatief veel tijd met een man minder op het ijs staat. Den Haag, dat slechts 19 powerplaygoals moest toestaan tot nu toe, profiteert van haar solide penaltykill, die met een efficiëntie van 82,2 procent één van de betere is in de competitie.
Powerplay vs. Penaltykill
Elk team krijgt powerplaykansen en elk team krijgt ook straffen tegen. Maar over een hele wedstrijd genomen, heeft je team nu vaker met een man meer gestaan, of juist vaker met een man minder? Wanneer we de shorthanded-tijd aftrekken van de powerplay-tijd zien we een positief of negatief saldo verschijnen. Dit saldo zegt niets over de powerplayefficiëntie of de penaltykillefficiëntie. Het zegt wel iets over de discipline over een team. Als je vaak powerplay krijgt, en je zorgt dat je zelf uit de strafbank blijft, dan kun je namelijk een voordeel voor jezelf creëren:
Team | (TPP-TSH)/G |
1 Heerenveen | 3:40 |
2 Tilburg | 1:59 |
3 Amsterdam | 1:15 |
4 Eindhoven | 1:02 |
5 Groningen | 0:06 |
6 Geleen | 0:30 |
7 Nijmegen | 0:52 |
8 Utrecht | 2:09 |
9 Den Haag | 4:25 |
Heerenveen kan, door te werken aan de powerplay, een aanmerkelijk voordeel voor zichzelf creëren. Tot dusver is daar weinig van terecht gekomen, want de powerplay van Heerenveen is met slechts 18,0 procent één van de slechtere in de competitie. Utrecht en vooral Den Haag zitten juist aan de andere kant van het spectrum. Frank Versteeg en Brian de Bruyn zouden er goed aan doen de focus te richten op de penaltykill (naast het uit de strafbank houden van hun spelers). Utrecht heeft met 72,3 procent momenteel de zwakste penaltykilling, en wellicht ligt hier één van de oorzaken van de ‘9-game losing streak' die Utrecht nu doormaakt.
Powerplaygoals & assists
In de reguliere spelersstatistieken staan alle goals en assists van een speler vermeld, en in de meeste gevallen ook het aantal powerplaygoals en shorthanded goals. Er zijn echter spelers die juist op de powerplay de meeste punten scoren, of juist shorthanded. Andere spelers scoren de meeste punten in ‘even strength'-situaties (vijf tegen vijf, dus).
Momenteel is dit de top 10 van de Bekercompetitie, gesorteerd op het aantal gescoorde punten:
Naam | GP | G | A | P |
13 | 14 | 26 | 40 | |
13 | 15 | 22 | 37 | |
14 | 20 | 13 | 33 | |
14 | 9 | 23 | 32 | |
14 | 17 | 14 | 31 | |
13 | 21 | 9 | 30 | |
13 | 7 | 18 | 25 | |
14 | 13 | 11 | 24 | |
12 | 5 | 19 | 24 | |
10 Marco Postma | 14 | 6 | 17 | 23 |
GP = Games played
G = Goals
A = Assist
P = Punten
Wanneer we gaan kijken naar de punten die gescoord worden op de powerplay, dan komen een paar andere kennelijke powerplayspecialisten in de top 10:
Naam | GP | G | A | P | PPG | PPA | PPP |
14 | 20 | 13 | 33 | 6 | 7 | 13 | |
13 | 15 | 22 | 37 | 5 | 6 | 11 | |
13 | 14 | 26 | 40 | 3 | 8 | 11 | |
13 | 7 | 18 | 25 | 3 | 8 | 11 | |
13 | 21 | 9 | 30 | 7 | 2 | 9 | |
12 | 5 | 19 | 24 | 3 | 6 | 9 | |
12 | 4 | 8 | 12 | 3 | 6 | 9 | |
14 | 5 | 14 | 19 | 1 | 8 | 9 | |
14 | 1 | 15 | 16 | 1 | 8 | 9 | |
10 Jake Brenk | 13 | 13 | 6 | 19 | 5 | 3 | 8 |
PPG = Powerplaygoals
PPA = Powerplay-assists
PPP = Powerplay-punten
Nick de Jong heeft driekwart van zijn seizoenstotaal aan punten gescoord op de powerplay. Ook Jesse Baraniuk (56,3%), Travis Chapman (53,3%) en Duncan Dalmao (50,0%) scoren relatief vaak in powerplaysituaties.
Zoals elk team zijn specifieke powerplayspecialisten heeft, zo zijn er ook specialisten in het killen van penalties. En ook met een man minder wordt er vaak gescoord. In de bekercompetitie werden tot nu toe 29 shorthanded goals gemaakt, en ook hier is een top 10 samen te stellen, met een aantal bekende, maar ook verrassende namen:
Naam | GP | G | A | P | SHG | SHA | SHP |
13 | 14 | 26 | 40 | 2 | 2 | 4 | |
14 | 9 | 23 | 32 | 0 | 4 | 4 | |
14 | 17 | 14 | 31 | 3 | 0 | 3 | |
11 | 4 | 17 | 21 | 1 | 2 | 3 | |
14 | 2 | 7 | 9 | 0 | 3 | 3 | |
13 | 21 | 9 | 30 | 2 | 0 | 2 | |
14 | 9 | 5 | 14 | 2 | 0 | 2 | |
14 | 12 | 7 | 19 | 2 | 0 | 2 | |
13 | 2 | 7 | 9 | 1 | 1 | 2 | |
14 | 5 | 9 | 14 | 1 | 1 | 2 |
SHG = Shorthanded goals
SHA = Shorthanded assists
SHP = Shorthanded points
Even-strength
Als we alle punten die gescoord zijn in over- en ondertalsituaties weghalen, en we maken dan een nieuwe top 10, dan zien we juist de spelers die tot nu toe excelleren in de vijf tegen vijf situaties:
Naam | GP | G | A | P | ESG | ESA | ESP |
13 | 14 | 26 | 40 | 9 | 16 | 25 | |
13 | 15 | 22 | 37 | 10 | 14 | 24 | |
14 | 17 | 14 | 31 | 9 | 12 | 21 | |
14 | 9 | 23 | 32 | 8 | 13 | 21 | |
14 | 20 | 13 | 33 | 13 | 6 | 19 | |
13 | 21 | 9 | 30 | 12 | 7 | 19 | |
14 | 13 | 11 | 24 | 10 | 9 | 19 | |
14 | 10 | 10 | 20 | 9 | 6 | 15 | |
14 | 7 | 12 | 19 | 6 | 9 | 15 | |
10 Marco Postma | 14 | 6 | 17 | 23 | 3 | 12 | 15 |
ESG = Even strength goals
ESA = Even strength assists
ESP = Even strength points
Bij deze even-strength-specialisten vallen vooral Natte (79,2% van alle gescoorde punten in even strength situaties), Nason (78,9%) en Morrison (75,0%) op, terwijl buiten de top 10 ook Derek Bachynski (85,7%), William Reber (80,0%), TJ Kelly (73,7%) en John Versteeg (70,0%) buitengewoon presteren als beide teams compleet op het ijs staan.
Bekijk voor veel meer interessante statistieken uit Nederlands topliga ook de ‘De Eredivisie-Statistieken 2008-2009'-thread op IJshockeyforum.com. Volgende week in Facts & Figures een roundup van de complete bekercompetitie.