NFL Quarterback-Ranking 2018/19

Ein Blick auf einige wesentliche Quarterback-Statistiken 2018/19.

Die gelisteten Metriken in der folgenden Aufstellung sind in Pass, Lauf und Total aufgesplittet. Achtung: Es gibt keine absoluten Zahlen. Alle Stats sind Rate-Stats. Ich habe sie bis auf CPOE alle vom fantastischen @NFLscrapR genommen bzw. daraus errechnet.

Passspiel

  • NY/A: Die Statistik, die Besuchern dieses Blogs mittlerweile bekannt sein dürfte – Net Yards per Attempt. Es ist die Statistik, die den durchschnittlichen Raumgewinn von Passspielzügen misst, Sacks eingeschlossen.
  • INT%: Interceptions pro 100 Passversuchen
  • Sack%: Sacks pro 100 Dropbacks
  • EPA/Pass: Durchschnittliche Expected Points Added (EPA) pro Passspielzug.
  • 1st-Down%: 1st Downs pro 100 Passversuchen
  • aDOT: Average Depth of Target oder Air-Yards pro Passversuch. Die durchschnittliche Wurf-Weite pro Passversuch von der Line of Scrimmage ausgehend.
  • CPOE: Completion-Percentage over Expected, oder Completion-Rate gemessen an der Tiefe und Schwierigkeit des Wurfs (Werte von Next-Gen NFL Stats).

Laufspiel

  • EPA/Run: Durchschnittliche EPA pro QB-Lauf, nicht unterschieden zwischen desingtem Lauf und Scramble. Laufspiel ist ein unterschätzter Part bei QBs! Der durchschnittliche NFL-Lauf bringt 0.02 EPA/Run. QB-Runs bringen 0.29 EPA/Run.

Total

  • EPA/Play: EPA pro QB-Play (Lauf und Pass)
  • TAY/Play: Total Adjusted Yards/Play (Lauf und Pass). Die Metrik habe ich auf diesem Blog noch nicht so oft vorgestellt. Sie misst die vom QB erzielten Yards aus Lauf und Pass und vergibt Zusatzpunkte für 1st Downs und Touchdowns, während sie Punkte für Turnovers abzieht. Genaue Erklärung bei Football-Perspective.

Achtung: Nicht alle Statistiken sind „Qualitäts-Statistiken“. aDOT z.B. beschreibt viel besser den Spielstil des QBs als seine Qualität.

Man könnte argumentieren, dass auch INT% und Sack% weniger Qualität, als vielmehr den Spielstil des QBs abbilden. Schließlich kann man sich Football als Sport vorstellen, in dem der QB abwägt zwischen Risiko und Ertrag. Alex Smith z.B. war in den letzten Jahren vor allem ein QB, der versuchte, große Fehler (INTs) zu vermeiden und dafür relativ häufig gesackt wurde. Bei Aaron Rodgers erleben wir mittlerweile das gleiche Phänomen.

EPA/Pass covert im Prinzip alles: Yards pro Pass, Interceptions, Sacks – ist also die Qualitäts-Statistik #1. CPOE zeigt auf, wie gut die Completion-Rate des QBs im Vergleich zur Schwere seiner Würfe war. QBs mit niedriger CPOE, aber hoher Yards/Play profitieren für gewöhnlich von hohen Yards-after-Catch (YAC) Werten. Tom Brady ist z.B. einer von ihnen.

Ich habe alle Spalten außer aDOT und EPA/Run farblich unterlegt um die positiven (grünen) und schlechten (roten) Werte farblich zu markieren. aDOT halte ich für absolut keine qualitative Statistik, und bei EPA/Run muss man brutal wegen der Sample-Size aufpassen. Ich habe die Spalte vor allem deshalb reingenommen um Verwirrung zwischen EPA/Pass und EPA/Play zu vermeiden.

Damit ohne große Worte zur Tabelle. Sie ist nach TAY/Play sortiert (QBs mit mindestens 200 Passversuchen in der Saison 2018):

QB-Efficiency 2018

QB-Efficiency 2018

Ein paar Dinge, die auffallen:

  • Mahomes war ein Monster. Doch seine 11.1 TAY/Play sind nicht die beste QB-Saison ever.
  • Brees warf tendenziell kürzere Pässe als NFL-Schnitt, hatte aber monströse Completion-Rate. Er beging fast keine Fehler, wurde kaum gesackt. Er war man Mahomes dran, was Effizienz pro Passspielzug betrifft.
  • Fitzpatrick an #3? An ihm sieht man den Trade-off zwischen Risiko und Ertrag. Fitzpatrick hatte die höchste NY/A der NFL, aber auch die höchste INT-Quote. Damit bestätigte Fitzpatrick einmal mehr seinen Ruf als rücksichtsloser Gunslinger. Er und sein Teamkollege Winston waren übrigens die einzigen QBs, deren durchschnittlicher Pass weiter als 10 Yards durch die Luft flog.
  • Brady hat erstaunlich niedrige CPOE. Das spricht für das Scheme in New England. Seine Sack-Rate ist absurf niedrig.
  • Wilson und Watson sind nicht nur Brüder im Geiste, sondern sogar recht deckungsgleiche Spieler. Beide nehmen horrend viele Sacks, gehen aber häufig tief und werfen wenige INTs. Wilson ist dabei der aggressivere QB, der effizientere Scrambler und auch der minimal bessere Passer.
  • Rodgers vermeidet INTs wie die Pest, nimmt aber zu viele Sacks und hat eine niedrige 1st-Down Rate. Durch seine viel vielen Throwaways hat er sogar negative CPOE. Sein effizientes Scrambling reißt ihn nur noch in Teilen raus.
  • Winston halte ich mit seinen Werten und seinem Stil für einen Breakout-Kandidaten für 2019.
  • Trubisky steigt in dieser Übersicht nicht schlecht aus. Etwas hohe INT%, aber das ist eine volatile Statistik. Hat bessere CPOE als der Durchschnitt. Guter Scrambler. TAY/Play ist im grünen Bereich. Der Teufel bei ihm liegt im Detail – die PFF Accuracy-Charts, die ich hier nicht posten darf, sind bei ihm einigermaßen grausam.
  • Wentz ist weiter im Mittelfeld als gedacht. Er ist in vielen Stats „gut“, aber nicht herausragend.
  • Baker Mayfield wird spannend: aDOT von 9.2 Yards, und nun kommt OC Todd Monken, dessen QBs in Tampa ein deep-Ball Feuerwerk abfackelten. Mayfield hat ein bissl hohe INT-Rate, aber wenn das für einen Rookie der einzige Kritikpunkt ist, sprechen wir über einen echten Rohdiamanten.
  • Derek Carr ist Alex Smith 2.0 bzw. ein extremerer Alex Smith
  • Stafford ist entweder der von allen gepredigte „Ferrari mit dem Motor eines Fiat Punto“, oder er hat einfach auch nicht mehr drauf. In der Lions-Offense hatte er niedrige aDOT, und auch ansonsten in allen Werten Durchschnitt oder drunter. Kann er nicht mehr, oder waren Playcalling und
  • Mariota ist ein Zauderer vor dem Herrn: 2t-höchste Sack-Quote der NFL ohne dabei tief zu gehen (unterdurchschnittlicher aDOT) und ohne seine CPOE allzu deutlich zu schlagen. Er ist nocht nichtmal Durchschnitt, was EPA/Play und TAY/Play angeht.
  • Josh Allen war ein Deep-Passer vor dem Herrn (höchste aDOT der NFL), aber ein horrender (-0.17 EPA/Pass), aber ein unfassbar effizienter Scrambler (in über 70 Versuchen hatte er 0.56 EPA/Run). Damit wirken seine Total-Stats am Ende weniger katastrophal als erwartet. Also: Containment, zwing den Mann zum Werfen!
  • Lamar Jackson war kein guter Passer und durch das schiere Volumen seiner Läufe auch kein ultra-effizienter Runner. Doch er lief so oft und 0.12 EPA/Run ist ein so guter Wert, dass er am Ende noch auf gerade positive EPA/Play kam.
  • Sam Darnold war ein aggressiver Werfer, aber zu hohe INT-Rate und zu geringe Completion-Rate. Er braucht einen großen Schritt in Jahr 2.
  • Josh Rosen – WTF. Reichen die schlechten Rahmenbedingungen in Arizona aus um seine Performance zu erklären?

Und damit die obligatorischen Einschränkungen am Ende.

Ja, ich weiß, dass QBs nicht alleinverantwortlich für den Erfolg der Offense sind, auch nicht der Pass-Offense. Es gibt auch Play-Caller und Receiver und Vorblocker. Aber wir kriegen ein immer besseres Verständnis von dem, was QBs sind. Nicht nur Sack%, auch die Pressure-Rate scheint mehr vom QB abzuhängen als von der O-Line. Er ist auch am meisten von allen verantwortlich für die oben angeführten Werte.

Also: Wenn Stafford <<< Wilson in dieser Aufstellung, dann erklär mir bitte, warum. Warum ist Stafford am Tape der QB, den du gegenüber Wilson haben willst, wenn die von ihm geführte Offense so viel ineffizienter im Vergleich ist.

Eine mögliche Antwort darauf könnte sein: Play-Calling wäre ein Punkt, der zu beachten ist. Hohe Play-Action Rate macht es dem QB einfacher, gute Effizienz-Stats einzufahren. Vielleicht sollte man für diese Aufstellung auch die Play-Action Rate mit anschauen. Brady, Wilson oder Goff haben exorbitante Play-Action Rate, Big Ben oder Rivers werfen vergleichsweise selten.

Für besseres Verständnis und besseren Kontext sollte man sich eingehender mit weiterführendem Charting auseinandersetzen. PFF z.B. chartet wie gut ein QB mit oder ohne Druck ist, wie gut er auf den einzelnen Distanzen und Routen ist, wie genau er seinen Receiver anwirft, wie viele seiner Pässe Big-Plays sind und wieviele eigentlich in einer INT enden hätten müssen, und viele weitere Dinge. Solcherlei Charting ist quasi das „Tape-Watching“ mit minimiertem Bias.

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