Bibliographie complète

Sources & références

Chaque affirmation sur ce site est étayée par des recherches révisées par des pairs, des analyses sportives professionnelles ou des archives publiques vérifiables. Voici la liste complète.

Biais arbitral & temps additionnel

Garicano, L., Palacios-Huerta, I. & Prendergast, C. (2005)

"Favoritism Under Social Pressure."

Review of Economics and Statistics, 87(4), 585–598.

L'étude fondatrice. A analysé la Liga espagnole et trouvé un biais systématique dans l'allocation du temps additionnel sous pression sociale des foules locales. Les arbitres ajoutaient significativement plus de temps quand l'équipe locale perdait.

Dohmen, T.J. (2008)

"The Influence of Social Forces: Evidence from the Behavior of Football Referees."

Economic Inquiry, 46(3), 411–424.

A confirmé le biais du temps additionnel en Bundesliga allemande. A trouvé que la pression sociale des spectateurs influence significativement les décisions arbitrales, avec des effets croissants selon la taille de la foule.

Scoppa, V. (2008)

"Are Subjective Evaluations Biased by Social Factors or Connections? An Econometric Analysis of Soccer Referee Decisions."

Empirical Economics, 35, 123–140.

Analyse économétrique de la Serie A italienne confirmant le biais arbitral dans plusieurs catégories de décisions, y compris l'allocation du temps additionnel.

Sutter, M. & Kocher, M.G. (2004)

"Favoritism of Agents — The Case of Referees' Home Bias."

Journal of Economic Psychology, 25(4), 461–469.

Étude précoce établissant le phénomène du biais en faveur de l'équipe locale dans la prise de décision arbitrale à travers les ligues européennes de football.

Dohmen, T. & Sauermann, J. (2016)

"Referee Bias."

Journal of Economic Surveys, 30(4), 679–695.

Revue de littérature complète de la recherche sur le biais arbitral. Confirme que le biais en faveur de l'équipe locale dans les décisions de temps additionnel est l'une des découvertes les plus robustes en économie du sport.

Perte de temps

Morgulev, E. & Galily, Y. (2019)

"Analysis of time-wasting in English Premier League football matches: Evidence for unethical behavior in final minutes of close contests."

Journal of Behavioral and Experimental Economics, 81, 1–8.

A analysé chaque reprise de jeu après ballon mort dans l'intégralité de la saison 2014-15 de Premier League. Les équipes menant dans des matchs serrés ont passé presque deux fois plus de temps sur les coups de pied de but et coups francs dans les dernières minutes (p < 0,01).

Temps de jeu effectif & données de match

CIES Football Observatory

"Effective Playing Time" — série Weekly Post.

Recherche continue suivant le temps de jeu effectif (ballon en jeu) dans les grandes ligues européennes. Trouve constamment un temps de jeu effectif de 50-60 minutes par match dans les ligues majeures.

Opta / Stats Perform

Données d'événements de match, diverses saisons.

Fournisseur professionnel d'analyses sportives. Leur analyse des matchs de Premier League 2010-2012 a trouvé 79 secondes de temps additionnel en plus quand Manchester United perdait.

Bunnell, D. (2018)

"We Timed Every Game. World Cup Stoppage Time Is Wildly Inaccurate."

FiveThirtyEight

A chronométré manuellement 3 194 arrêts à travers 32 matchs de Coupe du Monde. A trouvé que le temps additionnel moyen (6:59) était environ la moitié de ce qu'il aurait dû être (13:10) selon les propres règles de la FIFA.

Pritchard, C. (2012)

"Fergie time: Does it really exist?"

BBC News

Enquête de la BBC sur le phénomène du « Fergie Time », avec l'analyse d'Opta montrant un biais de 79 secondes pour Manchester United.

Matchs truqués

Europol (2013)

Enquête sur les matchs truqués au football.

A examiné 680 matchs suspects dans 30 pays. A identifié la manipulation du temps par l'arbitre comme l'une des méthodes les plus difficiles à détecter pour truquer des matchs.

Note : Les chiffres de temps de jeu effectif représentent des moyennes de saison et varient selon les matchs. Les chiffres spécifiques par ligue cités sont représentatifs des données de la saison 2023-24 telles que rapportées par CIES et Opta. Les données de matchs individuels peuvent varier.

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