Habe mal einen kleinen Test designt, der grundsätzlich viele mögliche Abweichungen gegeneinander herausrechnen dürfte. Die Datenbasis ist erstmal gering (dauert ca. eine Minute je Spieler, sich alles von Transfermarkt.de zusammenzusuchen), zeigt aber wieder die genannte Tendenz.
Man betrachte einfach einen Spieler, der aus der Bundesliga in eine andere Liga wechselt. In meinem Beispiel habe ich die Ligue 1 genommen, weil da traditionell viel Bewegung ist. Nun guckt man sich je Spieler an, welchen Anteil an möglichen Spielen er im Jahr vor dem Wechsel, wie viele im Jahr danach er ausgefallen ist. Daraus lässt sich erkennen, ob sich der Wechsel positiv oder negativ auf die Verletzungschancen eines einzelnen Spielers ausgewirkt hat.
Das gleiche lässt sich natürlich auch in die Gegenrichtung, Buli -> Ligue 1, durchführen.
Ergebnis:
Anbei mein Excelsheet zum nachvollziehen oder selberbasteln. Einen Signifikanztest habe ich aufgrund der geringen Datenmenge mal erspart. Dennoch lässt sich hier eine Tendenz erkennen, dass ein Wechsel in die Bundesliga das Verletzungsrisiko erhöht und ein Wechsel weg sie verringert. Immerhin handelt es sich hier um die exakt gleichen Spieler.
"TOTAL" meint einfach nur das Mittel, wenn man die Wechsel aus der Buli in die Ligue 1 als negative Wechsel in anderer Richtung auffasst.
Allerdings besteht hier natürlich superstarke Abhängigkeit davon, dass tm.de auch für beide Ligen die Ausfälle korrekt führt. Das lässt sich allerdings schwierig testen. Da beides Topligen sind, sollte das aber gegeben sein.
Wer Lust ja, kann ja mal die Beziehung von Buli zu Ligue 1 mittels früherer Wechselperioden erweitern oder auch andere Ligen angucken. Ist halt richtig nervige Kleinstarbeit, wenn man je Spieler für 2 Vereine die Saisonspiele in bestimmten Saisons zählen muss.
