murillocristian16@gmail.com

Profesional en Ciencias del Deporte y la Actividad Física
Corporación Universitaria del Caribe (CECAR)
Entrenador de Fútbol Licencia C FCF

(Colombia)

Recepción: 23/06/2025 - Aceptación: 05/09/2025

1ª Revisión: 05/08/2025 - 2ª Revisión: 01/09/2025

Documento accesible. Ley N° 26.653. WCAG 2.0

Cita sugerida: Murillo García, C.M. (2025). Análisis de indicadores físico-técnicos en la UEFA Champions League 2024/25. Correlación entre variables y comparación según fase. Lecturas: Educación Física y Deportes, 30(329), 58-76. https://doi.org/10.46642/efd.v30i329.8448

 

Resumen

    El análisis de rendimiento en el fútbol ha tenido una notable evolución partiendo de enfoques concentrados en variables a nivel físico o táctico hacia miradas más multidimensionales, las cuales buscan entender la relación de diferentes exigencias del juego. Desde esta perspectiva, variables como los goles marcados, posesión de balón y distancia total recorrida son fundamentales para evaluar el comportamiento colectivo, el objetivo de este estudio fue analizar el comportamiento de indicadores físicos y técnico-tácticos de la UEFA Champions League, se llevó a cabo un estudio de tipo cuantitativo, diseño no experimental, transversal y correlacional-comparativo, destinado a identificar la asociación de variables físicas, técnicas y el rendimiento de los partidos de la UEFA Champions league 2024/25, los equipos anotaron en promedio 1,63 goles en cada partido, con una elevada variabilidad, los que se traduce en grandes diferencias en la eficacia ofensiva, por otro lado, el promedio de posesión de balón fue del 50%, en cuanto a la distancia recorrida, hubo una media de 117,4 km con amplias diferencias, lo que significa distintos niveles de exigencia condicional según el partido o estrategia, los hallazgos brindan información necesaria para el diseño de tareas de entrenamiento y scouting.

    Palabras clave: Deporte. Entrenamiento. Fútbol. Preparación física. Rendimiento.

 

Abstract

    Performance analysis in soccer has undergone a remarkable evolution, moving from approaches focused on physical or tactical variables to more multidimensional approaches that seek to understand the relationship between the different demands of the game. From this perspective, variables such as goals scored, ball possession and total distance traveled are essential to evaluate collective behavior, the objective of this study was to analyze the behavior of physical and technical-tactical indicators of the UEFA Champions League, a quantitative study was carried out, non-experimental, cross-sectional and correlational-comparative design, aimed at identifying the association of physical and technical variables and the performance of the UEFA Champions League 2024/25 matches, the teams scored an average of 1.63 goals in each game, with high variability, which translates into great differences in offensive effectiveness, on the other hand, the average ball possession was 50%, as for the distance traveled, there was an average of 117.4 km with wide differences, which means different levels of conditional demand depending on the game or strategy, the findings provide necessary information for the design of training and scouting tasks.

    Keywords: Sport. Training. Soccer. Physical preparation. Performance.

 

Resumen

    A análise de desempenho no futebol passou por uma evolução notável, passando de abordagens focadas em variáveis ​​físicas ou táticas para abordagens mais multidimensionais que buscam compreender a relação entre as diferentes demandas do jogo. Nessa perspectiva, variáveis ​​como gols marcados, posse de bola e distância total percorrida são essenciais para avaliar o desempenho das equipes. O objetivo deste estudo foi analisar o comportamento de indicadores físicos e técnico-táticos na Liga dos Campeões da UEFA. Foi realizado um estudo quantitativo com delineamento não experimental, transversal e correlacional-comparativo. O objetivo do estudo foi identificar a associação entre variáveis ​​físicas e técnicas e o desempenho nas partidas da Liga dos Campeões da UEFA de 2024/25. As equipes marcaram em média 1,63 gols em cada partida, com alta variabilidade, o que se traduz em grandes diferenças na eficácia ofensiva. Além disso, a taxa média de posse de bola foi de 50%. Em relação à distância percorrida, houve uma média de 117,4 km, com amplas variações, o que significa diferentes níveis de demanda condicional dependendo da partida ou estratégia. Os resultados fornecem informações necessárias para o planejamento de tarefas de treinamento e observação.

    Unitermos: Esporte. Treinamento. Futebol. Preparação física. Desempenho.

 

Lecturas: Educación Física y Deportes, Vol. 30, Núm. 329, Oct. (2025)

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Introducción 

 

    El análisis de rendimiento en el fútbol ha tenido una notable evolución partiendo de enfoques concentrados en variables a nivel físico o táctico hacia miradas más multidimensionales, las cuales buscan entender la relación de diferentes exigencias del juego. Desde esta perspectiva, variables como los goles marcados, posesión de balón y distancia total recorrida son fundamentales para evaluar el comportamiento colectivo. (Barthelemy et al., 2024; Liu et al., 2021)

 

    A pesar de esto, en la literatura se encuentra que los equipos que resultan ganadores no necesariamente tienden a hacer recorridos mayores a sus rivales, sino que son capaces de gestionar de forma más eficiente sus acciones por medio de la ocupación racional de los espacios y de la administración del balón. (Bradley et al., 2019; Castellano et al., 2020; Nassis et al., 2020)

 

    En campeonatos de Europa se ha observado que el éxito va más en dependencia de las acciones eficientes que de la distancia recorrida, lo que resalta la importancia de analizar la carga en dependencia del contexto de juego. (Sarmento et al., 2014; Smpokos et al., 2018)

 

    Sumado a esto, la posesión de balón ha tenido una gran discusión como factor determinante de rendimiento, es bien sabido que un mayor porcentaje de posesión de balón no garantiza éxito, cuando esta es combinada con acciones ofensivas de gran efectividad y buenas conexiones a nivel táctico podría ser un factor determinante (Aquino et al., 2019; Wang et al., 2022). Bajo esta premisa, los goles deben ser entendidos como consecuencia de acciones físicas y tácticas, más no como acciones aisladas. (Taha, y Aly, 2023)

 

    Además del interés creciente por análisis integradores, existen brechas en la literatura con relación a estudios que asocien distancia total recorrida, posesión de balón y goles en función del éxito en la competencia (Mandorino et al., 2025). Esto limita la probabilidad de detectar tendencias en el rendimiento de contextos de élite. (Hands et al., 2023)

 

    Por otro lado, se ha observado que las exigencias físicas, técnicas y tácticas podrían variar conforme a la fase del certamen, demostrando mayes demandas en juegos decisivos (Forcher et al., 2024; Gonçalves et al., 2024). Desde este punto de vista, tareas como los juegos reducidos son de gran utilidad para el control de la carga externa y el estímulo de las aceleraciones y desaceleraciones, además, de la gestión de la recuperación, lo cual favorece a la frescura de los jugadores. (Castellano et al., 2020; Silva et al., 2023; Zurutuza et al., 2019)

 

    Este estudio tiene su justificación al proponer un enfoque integrador, el cual es capaz de asociar indicadores físicos y técnicos con el resultado obtenido, además de erigir umbrales críticos del rendimiento, por lo que, este estudio no se basa solo en valores descriptivos, sino que supone una herramienta útil en la planificación de las tareas desde lo táctico y lo físico. (Modric et al., 2022; Plakias et al., 2012)

 

    Por lo tanto, el objetivo de este estudio fue analizar el comportamiento de indicadores físicos y técnico-tácticos de la UEFA Champions League.

 

Metodología 

 

    Se llevó a cabo un estudio de tipo cuantitativo, diseño no experimental, transversal y correlacional-comparativo, destinado a identificar la asociación de variables físicas, técnicas y el rendimiento de los partidos de la UEFA Champions league 2024/25.

 

Procedimientos 

 

    La muestra estuvo compuesta por 376 registros correspondientes a los partidos de la UEFA Champions League 2024/25. Los registros fueron obtenidos de la página de la UEFA.

 

Variables 

 

    Se establecieron cuatro variables, goles marcados (variable dependiente), porcentaje de posesión (%), distancia total recorrida (km) y fase del torneo (fase de grupos, fase de play-off, octavos de final, cuartos de final, semifinal y final).

 

Análisis estadístico 

 

    Se utilizó el software estadístico SPSS para realizar una exploración por medio de diagramas de cajas, pruebas de normalidad por medo de gráficos Q-Q y análisis descriptivos, finalmente la prueba de Kruskal-Wallis para las muestras independientes, esto con el objetivo de establecer diferencias entre grupos sin asumir normalidad, se calcularon correlaciones no paramétricas por medio del coeficiente de Spearman para exploración y relación entre los goles, la posesión y la distancia total recorrida, debido a que los datos no tuvieron normalidad, del mismo modo, fueron aplicados modelos de regresión lineal simple, con el objetivo de estimar la capacidad de predicción de cada una de las variables de manera independiente, aunque no fueron incluidos análisis multivariados de mayor complejidad (árbol de decisión o regresión múltiple), esta decisión fue tomada para interpretar de forma práctica los resultados, tampoco se controlaron ciertas variables del contexto (local o visitante, rival, expulsiones) lo cual es una limitación metodológica. Se estableció un valor de significancia de 0,05. Como complemento, fueron reportados tamaños del efecto.

 

Resultados 

 

    Posteriormente, se exponen los resultados del análisis de los datos correspondientes a los indicadores utilizados en este estudio, se aplicaron técnicas de estadística descriptiva, pruebas de normalidad y análisis de regresión lineal, los resultados demuestran patrones para identificar relaciones entre variables y determinar o establecer similitudes o diferencias según la fase del torneo.

Los equipos anotaron en promedio 1,63 goles en cada partido, con una elevada variabilidad, los que se traduce en grandes diferencias en la eficacia ofensiva, por otro lado, el promedio de posesión de balón fue del 50%, en cuanto a la distancia recorrida, hubo una media de 117,4 km con amplias diferencias, lo que significa distintos niveles de exigencia condicional según el partido o estrategia.

 

	Goles marcados	Posesión (%)	Distancia total recorrida (km)
Mínimo	0,00	24,00	99,60
Máximo	9,00	76,00	156,30
Media	1,63	50,00	117,41
Desviación	1,54	9,72	7,33

Fuente: Elaboración propia

 

    La Tabla 1 muestra que los equipos anotaron en promedio 1,63 goles en cada partido, con una elevada variabilidad, los que se traduce en grandes diferencias en la eficacia ofensiva, por otro lado, el promedio de posesión de balón fue del 50%, en cuanto a la distancia recorrida, hubo una media de 117,4 km con amplias diferencias, lo que significa distintos niveles de exigencia condicional según el partido o estrategia.

 

		Goles marcados	Posesión (%)	Distancia total recorrida (km)
Kolmogorov-Smirnova	Estadístico	,224	,035	,110
	Gl	376	376	376
	Sig.	,000	,200*	,000
Shapiro-Wilk	Estadístico	,865	,993	,812
	Gl	376	376	376
	Sig.	,000	,076	,000

Nota: gl=grados de libertad. a=Correlación de Lilliefors para significancia. *=valor máximo reportado.

Fuente: Elaboración propia

 

    Esta tabla de normalidad (Tabla 2) se llevó a cabo con el fin de verificar la distribución normal de los datos, lo cual es necesario para aplicar pruebas paramétricas o no paramétricas.

 

Correlaciones
			Goles marcados	Posesión (%)	Distancia total recorrida (km)
Rho de Spearman	Goles marcados	Coeficiente de correlación	1,000	,235*	0,038
		Sig. (bilateral)		0,000	0,466
		N	376	376	376
	Posesión (%)	Coeficiente de correlación	,235*	1,000	-0,024
		Sig. (bilateral)	0,000		0,636
		N	376	376	376
	Distancia total recorrida (km)	Coeficiente de correlación	0,038	-0,024	1,000
		Sig. (bilateral)	0,466	0,636
		N	376	376	376

Nota: *=correlación significativa al nivel 0,01 (bilateral).

Fuente: Elaboración propia

    La Tabla 3 evidencia una asociación positiva, pero débil para la posesión y los goles marcados (p=,235, p<,001), lo que significa que un mayor porcentaje de posesión de balón tiene relación con una leve tendencia a marcar más, en contraposición, la distancia total recorrida no tuvo relación significativa con los goles marcados (p=,038, p=,446) ni con el porcentaje de posesión (p=-,024, p=,636), lo que reafirma la premisa de que mayores recorridos no son un factor determinante en el rendimiento ofensivo.

 

Fuente: Elaboración propia

 

    La Figura 1 muestra una desviación de le línea, sobre todo en la parte superior derecha, lo que señala una asimetría positiva y significativa, lo que permite determinar que los goles no siguen una distribución normal.

 

Fuente: Elaboración propia

 

    La distribución de la posesión de balón en la Figura 2 representa una línea recta moderada, lo que señala que los datos se acercan a una distribución normal, con ciertas desviaciones en los extremos. Dicha evidencia respalda el resultado observado en la prueba de normalidad (Kolmogorov-Smirnov: p=,200, Shapiro-Wilk: p=,076), lo que indica que la variable podría considerarse normalmente distribuida.

 

Fuente: Elaboración propia

 

    En la Figura 3, los valores demuestran una línea diagonal, lo que señala que la distancia recorrida presenta una distribución cercana a la normal, a pesar de que presenta algunas desviaciones en los extremos.

 

Fuente: Elaboración propia

 

    La Figura 4 de dispersión permite interpretar que hay una leve relación positiva entre las variables de posesión de balón y goles marcados, el ajuste cuadrático muestra un coeficiente R² de 0,070, lo que señala que el 7% de la varianza de los goles marcados se podría explicar por la posesión de balón, a pesar de ser estadísticamente significativa, es una relación débil. R lineal muestra una relación global débil, donde se pueden identificar umbrales que oscilan entre 55-69% de posesión de balón, desde donde se identifica una mayor cantidad de partidos con dos o más goles marcados. Esto refuerza la importancia de la posesión, superando el umbral de 55% de posesión de balón, sobre todo en zonas cercanas al área rival, esto podría aumentar la producción ofensiva, en dependencia del contexto táctico.

 

Fuente: Elaboración propia

 

    En la Figura 5 se observa que, no hay relación directa entre las variables analizadas (distancia recorrida y goles marcados), el modelo cuadrático mostró un valor R² de 0,002, lo cual corrobora que los goles marcados no son explicados por la distancia recorrida, en otros términos, un mayor esfuerzo a nivel condicional no es indicador de éxito o mejor rendimiento ofensivo. Este análisis permite establecer que la distancia recorrida no es un predictor de éxito, por lo que deberían considerarse otras métricas de mayor eficiencia física y táctica.

 

Variable analizada	Umbral recomendado	Interpretación a nivel táctico
Posesión de balón (%)	> 55%	Incrementa las probabilidades de anotar dos o más goles.
Distancia total recorrida (km)	No	No tiene relación directa con la eficacia ofensiva.
Goles	≥ 2	Se relacionan con un mayor porcentaje de posesión de balón, pero no con mayor esfuerzo a nivel físico.

Fuente: Elaboración propia

 

    La Tabla 4 muestra los umbrales críticos identificados desde el análisis de los datos recolectados, dichos umbrales facilitan la comprensión operativa de la influencia de variables en la capacidad de éxito durante los partidos. Primeramente, se identifica que cuando la posesión es superior al 55% hay probabilidades de marcar dos o más goles en el partido, lo que demuestra un efecto táctico positivo de dominar el juego, mientras ese sea traducido en acciones ofensivas eficientes, mientras tanto, la distancia recorrida no evidenció un punto de corte ni correlación significativa, lo que sostiene la premisa de que un gran esfuerzo físico sin táctica no es garantía de éxito. Finalmente, el umbral de dos o más goles es un indicador de éxito, con relación a un alto porcentaje de posesión, pero sin vinculación alguna al esfuerzo físico, lo que subraya la necesidad una preparación física integrada a los principios de juego eficientes y no con base a datos numéricos.

 

Resumen del modelob
		Modelo
		1
R		,262a
R cuadrado		,069
R cuadrado ajustado		,066
Error estándar de la estimación		1,484
Estadísticos de cambio	Cambio en R cuadrado	,069
	Cambio en F	27,574
	gl1	1
	gl2	374
	Sig. Cambio en F	,000
Durbin-Watson		2,108

Nota: a=variables predictoras (constante), posesión de balón; b=variable dependiente: goles marcados. 

Fuente: Elaboración propia

    En la Tabla 5 ó de regresión se puede observar que el modelo es significativamente estadístico (p < 0,001), además, el coeficiente de regresión fue de 0,041, lo que se traduce en que por carda 1% sumado de posesión, se estima un incremento de 0,041 goles. Además, el estadístico Durbin-Watson (=2,108) señala una ausencia de autocorrelación en los errores.

 

    Un mayor porcentaje de posesión de balón se relaciona con una mayor probabilidad de anotar, lo que indica que, un enfoque táctico centrado en la posesión y circulación de balón, además, un juego centrado en la posesión significa menos recorridos, lo que genera menos esfuerzos anaeróbicos, además, facilita una mayor recuperación en medio del mismo partido al controlar el ritmo.

 

Resumen del modelob
		Modelo
		1
R		,044a
R cuadrado		,002
R cuadrado ajustado		-,001
Error estándar de la estimación		1,537
Estadísticos de cambio	Cambio en R cuadrado	,002
	Cambio en F	,735
	gl1	1
	gl2	374
	Sig. Cambio en F	,392
Durbin-Watson		2,206

Nota: a=variables predictoras (constante), posesión de balón; b=variable dependiente: goles marcados. 

Fuente: Elaboración propia

    En la Tabla 6, la distancia recorrida en relación a los goles marcados, el coeficiente de relación tuvo un valor de 0,009, esto se traduce en una relación intranscendente, además, el estadístico Durbin-Watson (=2,206) indica independencia de los errores. Esto conlleva a pensar que, mayores recorridos no son indicadores convertir más goles ni atacar mejor, equipos que tienen altos valores de distancia recorrida podrían asociarse a equipos con defensa reactiva en lugar de ocasionar acciones de ataque efectivas. Por lo tanto, altos volúmenes de distancia recorrida señalan cargas aeróbicas significativas, pero sin compañía de esfuerzos de alta intensidad, no aportan al rendimiento ofensivo, lo que puede mostrar una desorganización táctica, aumentando así la fatiga.

 

Fuente: Elaboración propia

 

    En la Figura 6, se nota que en fase de grupos hay una gran dispersión y variabilidad en cuanto a los valores, mientras que en las fases de eliminación directa la mediana se estabiliza entre 1 y 2 goles, en la final hay un aumento ligero en la medida, pero con menor variabilidad, todo esto podría deberse a que en la primera fase equipos fuertes tienden a enfrentarse a equipos más débiles, mientras que a media que avanza el torneo, hay paridad.

 

Fuente: Elaboración propia

 

    En la Figura 7, se observa que posesión se mantuvo estable en todas las fases, con medianas cercanas al 50%, algunos valores atípicos se presentaron en los octavos, lo que indicó diferencias notorias entre los equipos, en la final hubo una distribución más cerrada, lo que podría demostrar estilos de juego más definidos, esto afirma que la posesión de balón no cambia en función de las instancias, a pesar de que hay pequeños ajustes en cuanto a la estrategia.

 

Fuente: Elaboración propia

 

    En la Figura 8 se evidencia que, la distancia recorrida fue estable, con algunos amentos en fases como play-off y semifinales, en la final hubo una menor variabilidad, lo que podría deberse a una gestión de esfuerzos más eficientes, en la semifinal se observaron equipos que superaron los 140 km, lo que refleja partidos con mayor intensidad o con tiempo extra.

 

Resumen de prueba Kruskal-Wallis de muestras independientes
N total	Estadístico de prueba	Grado de libertad	Sig. asintótica (prueba bilateral)
376	3,675a,b	5	,597

Nota: a=estadísticos de prueba ajustados según distribución asintótica b=basado en rangos de promedio. 

Fuente: Elaboración propia

    En la Tabla 7 se muestra que se llevó a cabo la prueba de Kruskal-Wallis para comparar los goles marcados por fase del torneo, los resultados no mostraron diferencias significativas en los grupos, H(5)=3,675, p=,597. Lo que demuestra la ausencia de cambios relevantes en la cantidad de goles marcados en todo el torneo.

 

Fuente: Elaboración propia

 

    La Figura 9 sugiere que la fase no tiene influencia sobre la productividad de goles; posiblemente, factores como el modelo de juego, condiciones del rival o estrategias por partido tengan mayor influencia que la fase del torneo en cuanto a la efectividad ofensiva.

 

Resumen de prueba Kruskal-Wallis de muestras independientes
N total	Estadístico de prueba	Grado de libertad	Sig. asintótica (prueba bilateral)
376	6,677a,b	5	,246

Nota: a=estadísticos de prueba ajustados según distribución asintótica b=basado en rangos de promedio.

Fuente: Elaboración propia

    La Tabla 8 muestra las diferencias en cuanto a la distancia total recorrida en cuestión de la fase del torneo, finalmente, no se encontraron diferencias significativas, H(5)=6,677, p=,246. Lo que se traduce en que la distancia total recorrida por partidos no varía en dependencia de la fase.

 

Fuente: Elaboración propia

 

    Los hallazgos en la Figura 10 demuestran que la exigencia física se mantiene constante durante todo el torneo, sin ningún incremento notorio en fases de eliminación, tácticamente podría establecerse como una consistencia en el modelo de juego durante todas las instancias, o quizá otras variables podrían ser más sensibles para encontrar variaciones.

 

Resumen de prueba Kruskal-Wallis de muestras independientes
N total	Estadístico de prueba	Grado de libertad	Sig. asintótica (prueba bilateral)
376	,000a,b	5	1,000

Nota: a=estadísticos de prueba ajustados según distribución asintótica b=basado en rangos de promedio.

Fuente: Elaboración propia

 

    Finalmente en la Tabla 9, la prueba de Kruskal-Wallis en la diferencia en el porcentaje de posesión en las distintas fases no mostró diferencias significativas, H(5) = 0,000, p=1,000, lo que indica que la posesión de balón fue constante durante todo el torneo.

 

Fuente: Elaboración propia

 

    Se puede reflejar en la Figura 11 que los equipos mantuvieron su estilo de juego durante todo el torneo (posesión o no posesión del balón), además, esto permite establecer que la posesión de balón no fue indicador de éxito o para el avance en fases posteriores, observado desde una visión global.

 

    En resumen, altos porcentajes de posesión de balón tienen un efecto estadísticamente significativo sobre los goles marcados, pero este efecto es débil, además, un alto volumen de distancia recorrida no tiene relación práctica ni significativa en relación al rendimiento ofensivo, finalmente, los modelos de regresión evidencian poco sobre el comportamiento goleador, lo que señala que otras variables de carácter técnico-tácticas podrían tener una mayor implicación en la producción a nivel ofensiva.

 

    La prueba de Kruskal-Wallis sobre las tres variables, señala que no hay diferencias estadísticamente significativas entre las fases del torneo, lo que permite establecer que el rendimiento de los equipos en cuanto a la producción de goles, control de juego y esfuerzo físico fue estable durante todo el torneo.

 

Discusión 

 

    Los hallazgos evidenciaron que la posesión de balón tuvo una asociación positiva con la cantidad de goles marcados, aun así, su relación fue débil, este hallazgo tiene relación con lo que plantean autores, los que indican que la posesión de balón por sí sola no es indicador de éxito, pero podría ser un factor determinante cuando se complementa con el aspecto táctico y acciones eficaces (Aquino et al., 2019; Wang et al., 2022). El umbral del 55% de posesión de balón en relación la posibilidad de anotar dos o más goles refuerza lo anterior, por lo que se sugiere que la posesión de balón es un medio estratégico y no un fin.

 

    Por el contrario, la distancia total recorrida no mostró asociación significativa con la posesión de balón ni los goles marcados, lo que reafirma la premisa de que recorrer una mayor distancia no se traduce como indicador de éxito (Bradley et al., 2019; Smpokos et al., 2018). Esto respalda el argumento de que el rendimiento de un equipo se asocia de la eficiencia en cuanto a la gestión de los esfuerzos que de la cantidad de kilómetros recorridos.

 

    De forma crítica en los hallazgos, la ausencia de diferencias significativas en la cantidad de goles, porcentaje de posesión y distancia total recorrida en las diferentes fases o instancias del certamen. Esto podría ser interpretado como muestra de solidez física y táctica de los equipos, los cuales son capaces de mantener su rendimiento a lo largo de una temporada o competencia (Forcher et al., 2024; Nassis et al., 2020). Además, también podría ser explicado como una limitación, debido a que no tuvo en cuenta variables contextuales, las cuales podrían haber brindado matices en el análisis de rendimiento.

 

    En síntesis, los resultados validan la necesidad de progresar hacia análisis más integradores en cuanto al rendimiento en el fútbol, donde se tengan en cuenta variables físicas, técnicas y tácticas, además de su interpretación contextualizada y con base al modelo de juego.

 

Conclusiones 

 

    Este estudio favoreció a la identificación de que la posesión de balón se asocia positivamente con la cantidad de goles anotados, pero se debe tener en cuenta que es una asociación leve, además, se pudo observar que los equipos con un porcentaje de posesión mayor al 55% tuvieron mayores probabilidades de marcar dos o más goles. La distancia total recorrida no tuvo asociación significativa con la cantidad de goles marcados, por otro lado, no se revelaron diferencias significativas en cuanto a goles, distancia total recorrida y posesión de balón en las diferentes fases del certamen, lo que se traduce en una solidez de rendimiento de los equipos.

 

Implicaciones prácticas 

 

    Los hallazgos brindan información necesaria para el diseño de tareas de entrenamiento y scouting. En el ámbito del fútbol formativo es recomendable diseñar tareas que se basen en juegos reducidos, donde se dé una alta prioridad a la posesión de balón en zonas de remate, más allá de la carga de trabajo. Además, es necesario el monitoreo de indicadores como la posesión de balón y eficacia de acciones ofensivas, evitando así la sobrecarga y un exceso de tareas de condicionales que no tienen relación con el rendimiento. En el campo profesional, los resultados resaltan la necesidad de evaluar la posesión de balón de forma funcional con la cantidad y calidad de esfuerzo físico, sobre todo en zonas cercanas a la puerta del rival, así como la utilización de herramientas tecnológicas para la individualización de las demandas basadas en el modelo de juego.

 

Limitaciones y futuras líneas de estudio 

 

    Este estudio no tuvo en cuenta algunas variables contextuales, lo que pudo haber tenido influencia en la interpretación de los hallazgos. Del mismo modo, el análisis estadístico tuvo cierta limitación al hacer correlaciones y regresiones simples, sin tener en cuenta modelos multivariados más robustos, por lo que se recomienda a futuros estudios tener en cuenta dichos factores, así como integrar indicadores complementarios (acciones tácticas), con el objetivo de progresar a una mirada más holística y predictiva del rendimiento.

 

Referencias 

 

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Barthelemy, B., Ravé, G., Govindasamy, K., Ali, A., Del Coso, J., Demeaux, J., Bideau, B., y Zouha, H. (2024). Impact of Technical-Tactical and Physical Performance on the Match Outcome in Professional Soccer: A Case Study. Journal of human kinetics, 17(94), 203-214. https://doi.org/10.5114/jhk/185933

 

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Castellano, J., Casamichana, D., y Dellal, A. (2020). Influence of Game Format and Number of Players on Heart Rate Responses and Physical Demands in Small-Sided Soccer Games. Journal of Strength and Conditioning Research, 27, 1295-1303. https://doi.org/10.1519/JSC.0b013e318267a5d1

 

Forcher, L., Forcher, L., Wäsche, H., Jekauc, D., Woll, A., Gross, T., y Altmann, S. (2024). Is ball-possession style more physically demanding than counter-attacking? The influence of playing style on match performance in professional soccer. Frontiers in Psychology, 14(11), 11-17. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1197039

 

Gonçalves, L.H., Nobari, H., Rites, A., Nakamura, F., Rodrigues, G., y Aquino, R. (2024). Influence of contextual factors on match running performance of starters and non-starters in elite youth male soccer players. Science Progress, 107(2). https://doi.org/10.1177/00368504241239187

 

Hands, D., Xanne, J. de J., y Borges, N. (2023). The effect of match location and travel modality on physical performance in A-League association football matches. International Journal of Performance Analysis in Sport, 41(6), 565-572. https://doi.org/10.1080/02640414.2023.2227831

 

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