Grundläggande statistik i ishockey ger en viktig utgångspunkt för att förstå spelets dynamik och spelarnas prestationer. Bland de vanligaste siffrorna som används hittar vi mål, assist och poäng, som ofta refereras till som en spelares ”produktivitet”. Dessutom följer man antalet utvisningsminuter, vilket kan ge en indikation på disciplin och spelstil. Dessa data utgör själva fundamentet för varje statistisk analys i ishockey.
Ett annat nyckelområde är målstatistik för målvakter, som inkluderar räddningsprocent och mål mot genomsnitt per match. Sådana siffror är kritiska för att bedöma hur väl en målvakt försvarar sitt mål. Dessa grundläggande statistik används ofta i kombination för att ge en helhetsbild av både individuella prestationer och lagets samlade insats. Genom att förstå dessa element läggs grunden för djupare insikter i mer avancerade analyser senare.
För att förstå vikten av skott och mål i ishockey måste man titta på mer än bara hur många gånger pucken träffar nätet. Ett centralt statistiskt mått är skott på mål, som visar hur ofta en spelare eller ett lag testar motståndarens målvakt. Ju högre skottvolym, desto större chans för mål över tid. Effektivitet mäts ofta genom skottprocent, som beräknas genom att dela antalet mål med det totala antalet skott. Detta tal ger en indikation på hur skicklig en spelare är på att omvandla chanser till mål.
För en mer detaljerad bild använder man också avancerad statistik som ”expected goals” (xG), som tar hänsyn till skottposition och vinkel för att bedöma sannolikheten för mål. Denna analys hjälper tränare och analytiker att förstå om ett lag faktiskt skapar farliga chanser, eller om höga målsiffror beror på tur. Genom att kombinera flera statistiska mått kan man få en mer exakt förståelse av hur ett lag presterar offensivt.
Pluss/minus-statistiken är ett enkelt men effektivt sätt att bedöma en spelares bidrag på isen utöver mål och assist. Detta tal beräknas genom att registrera hur många mål ett lag gör medan spelaren är på isen (plus), och hur många mål laget släpper in under samma period (minus). En positiv pluss/minus-indikator antyder att spelaren är närvarande vid fler mål än insläppta, medan ett negativt värde kan indikera defensiva utmaningar eller bristande situationsförståelse.
Även om denna statistik ger användbar insikt har den sina begränsningar. Den tar inte hänsyn till kontext, såsom om ett insläppt mål beror på ett enkelt misstag från en annan spelare eller om laget spelar i numerärt underläge. Därför används pluss/minus ofta i kombination med andra siffror för att ge en mer heltäckande analys av en spelares defensiva och offensiva inflytande i ishockey.
Avancerad statistik ger en djupare förståelse av spelet genom att gå bortom de grundläggande siffrorna för mål och assist. Ett centralt mått är Corsi, som beräknar förhållandet mellan skott för och emot när en spelare är på isen. Detta ger en indikation på om laget dominerar puckinnehavet. En liknande analys är Fenwick, som utesluter blockerade skott för att ge en mer exakt bild av offensiva prestationer.
Vidare används expected goals (xG) för att bedöma kvaliteten på chanser snarare än enbart antalet skott. Detta tar hänsyn till skottvinkel, avstånd och situation för att uppskatta sannolikheten för ett mål. Zone entries och exits används också för att studera hur spelare effektivt rör sig in och ut ur zonerna. Dessa verktyg hjälper tränare och analytiker att utforma strategier baserade på data och ger en mer heltäckande bild av en spelares eller ett lags faktiska prestation i ishockey.
Statistik spelar en viktig roll i utformningen av ett lags strategi i ishockey. Genom att analysera olika siffror kan tränare och analytiker identifiera styrkor och svagheter, både hos det egna laget och motståndaren. Till exempel ger skottstatistik och expected goals (xG) insikt i hur effektiva spelarna är på att skapa och utnyttja målchanser. Om ett lag har många skott men låg utdelning kan strategin justeras för att fokusera på bättre skottval eller mer trafik framför mål.
Vidare används puckinnehavsstatistik som Corsi och Fenwick för att bedöma hur mycket kontroll ett lag har i matcherna. Ett lag med hög Corsi-procent spenderar mer tid i anfallszonen, vilket kan indikera en dominerande spelstil. Dessutom kan zondata bidra till att förstå hur väl laget förmår att ta sig ut ur egen zon och in i anfallszonen på ett strukturerat sätt. Denna typ av analys hjälper tränare att anpassa taktiken för att maximera chanserna till framgång på isen.