Statistiques MLS 2022 : tous les joueurs, poste par poste
Les statistiques de la saison régulière, en totaux, par groupe de postes : buts, passes décisives, buts attendus, tirs, passes clés et passes réussies pour les joueurs de champ ; arrêts, tirs reçus et buts concédés pour les gardiens. Choisissez un groupe de postes ou un club, cliquez un en-tête pour trier.
| # | Joueur | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Hany MukhtarNSH · ST · 27 | 23 | 6 | 21.0 | 7.4 | 126 | 78 | +2.0 | 72.8 | -0.4 | .161 | 3082 |
| 2 | Jesús FerreiraDAL · ST · 21 | 18 | 6 | 11.1 | 5.1 | 82 | 50 | +6.9 | 72.7 | -3.0 | .031 | 2913 |
| 3 | Brandon VázquezCIN · ST · 23 | 18 | 6 | 15.3 | 3.4 | 82 | 26 | +2.7 | 67.5 | -5.4 | .035 | 2969 |
| 4 | BrennerCIN · ST · 22 | 18 | 6 | 12.9 | 3.0 | 77 | 25 | +5.1 | 82.5 | 0.3 | .054 | 2236 |
| 5 | ChicharitoLA · ST · 34 | 18 | 2 | 15.9 | 2.2 | 88 | 26 | +2.1 | 75.2 | -2.0 | .068 | 2811 |
| 6 | Jeremy EbobisseSJ · ST · 25 | 17 | 2 | 15.8 | 2.5 | 103 | 26 | +1.2 | 81.9 | -1.1 | -.024 | 3174 |
| 7 | Cristian ArangoLAFC · ST · 27 | 16 | 4 | 16.0 | 3.3 | 108 | 20 | 0.0 | 65.6 | -5.8 | .052 | 2562 |
| 8 | Gonzalo HiguaínMIA · ST · 34 | 16 | 3 | 10.1 | 3.6 | 50 | 32 | +5.9 | 73.8 | -3.4 | -.088 | 1930 |
| 9 | Romell QuiotoMTL · ST · 30 | 15 | 5 | 13.9 | 4.6 | 76 | 31 | +1.1 | 68.4 | -3.5 | .041 | 2232 |
| 10 | Julián CarranzaPHI · ST · 22 | 14 | 5 | 14.3 | 2.2 | 90 | 15 | -0.3 | 73.8 | -4.1 | .040 | 2379 |
| 11 | Taty CastellanosNYC · ST · 23 | 13 | 2 | 13.7 | 3.4 | 81 | 31 | -0.7 | 63.4 | -5.2 | .147 | 1590 |
| 12 | Sebastián FerreiraHOU · ST · 24 | 13 | 2 | 11.7 | 1.8 | 68 | 24 | +1.3 | 72.8 | -6.6 | -.076 | 2521 |
| 13 | Mikael UhrePHI · ST · 27 | 13 | 3 | 7.4 | 2.5 | 47 | 15 | +5.6 | 62.8 | -3.9 | .113 | 1758 |
| 14 | Leonardo CampanaMIA · ST · 21 | 11 | 1 | 8.1 | 1.7 | 54 | 12 | +2.9 | 78.6 | -0.9 | .050 | 1732 |
| 15 | Dejan JoveljicLA · ST · 22 | 11 | 3 | 8.1 | 1.7 | 34 | 15 | +2.9 | 77.2 | -0.9 | .005 | 1194 |
| 16 | Ercan KaraORL · ST · 26 | 11 | 3 | 9.1 | 2.0 | 48 | 16 | +1.9 | 68.6 | -7.5 | -.053 | 1929 |
| 17 | Gyasi ZardesCLB · ST · 30 | 10 | 1 | 12.5 | 2.6 | 53 | 32 | -2.5 | 76.9 | 1.1 | .007 | 2499 |
| 18 | Karol SwiderskiCLT · ST · 25 | 10 | 4 | 9.2 | 2.8 | 72 | 24 | +0.8 | 69.8 | -5.5 | -.074 | 2656 |
| 19 | Maxi UrrutiATX · ST · 31 | 9 | 0 | 6.9 | 0.9 | 58 | 12 | +2.1 | 77.6 | -3.1 | -.095 | 2363 |
| 20 | Kei KamaraMTL · ST · 37 | 9 | 7 | 6.1 | 2.4 | 45 | 15 | +2.9 | 71.0 | -5.7 | -.011 | 1751 |
| 21 | Raúl RuidíazSEA · ST · 31 | 9 | 1 | 7.2 | 1.0 | 51 | 5 | +1.8 | 79.5 | -6.1 | -.036 | 1419 |
| 22 | Ola KamaraDC · ST · 32 | 9 | 1 | 9.6 | 0.8 | 36 | 10 | -0.6 | 70.8 | -2.5 | -.029 | 1652 |
| 23 | Josef MartínezATL · ST · 29 | 9 | 4 | 7.3 | 2.3 | 49 | 23 | +1.7 | 84.3 | -1.0 | -.043 | 1637 |
| 24 | Jaroslaw NiezgodaPOR · ST · 27 | 9 | 2 | 6.1 | 3.0 | 36 | 25 | +2.9 | 73.0 | -0.5 | -.049 | 2156 |
| 25 | Luis AmarillaMIN · ST · 26 | 9 | 4 | 9.4 | 3.7 | 76 | 26 | -0.4 | 74.2 | -5.3 | -.065 | 2536 |
| 26 | Jesús JiménezTOR · ST · 28 | 9 | 3 | 8.7 | 3.2 | 53 | 23 | +0.3 | 76.6 | -5.2 | -.044 | 2545 |
| 27 | Lucas CavalliniVAN · ST · 29 | 9 | 1 | 7.5 | 1.6 | 53 | 11 | +1.5 | 73.6 | -0.4 | .020 | 1666 |
| 28 | Cucho HernándezCLB · ST · 23 | 9 | 1 | 7.1 | 1.2 | 88 | 18 | +1.9 | 70.9 | -4.5 | .147 | 1445 |
| 29 | Sergio CórdovaRSL · ST · 24 | 9 | 1 | 9.7 | 1.7 | 59 | 21 | -0.7 | 71.9 | -1.3 | .029 | 2458 |
| 30 | HéberNYC · ST · 30 | 8 | 0 | 5.9 | 0.7 | 34 | 6 | +2.1 | 77.3 | -3.4 | -.034 | 1171 |
| 31 | William AgadaSKC · ST · 22 | 8 | 2 | 7.6 | 0.6 | 41 | 10 | +0.4 | 78.7 | -5.0 | .160 | 1002 |
| 32 | Jhon DuránCHI · ST · 18 | 8 | 3 | 7.5 | 2.2 | 60 | 8 | +0.5 | 70.8 | -1.2 | .084 | 1534 |
| 33 | Gustavo BouNE · ST · 32 | 8 | 2 | 6.4 | 2.0 | 73 | 21 | +1.6 | 69.5 | -6.3 | .034 | 1740 |
| 34 | Daniel RíosCLT · ST · 27 | 7 | 1 | 6.9 | 1.4 | 38 | 14 | +0.1 | 75.2 | -3.4 | .089 | 1558 |
| 35 | Cory BurkePHI · ST · 30 | 7 | 3 | 6.5 | 1.9 | 43 | 14 | +0.5 | 57.2 | -3.9 | .116 | 1353 |
| 36 | Jefferson SavarinoRSL · ST · 25 | 7 | 4 | 4.6 | 3.6 | 55 | 45 | +2.4 | 73.3 | 1.0 | .009 | 1668 |
| 37 | Ronaldo CisnerosATL · ST · 25 | 7 | 1 | 8.9 | 1.3 | 48 | 18 | -1.9 | 78.9 | -3.6 | -.046 | 1867 |
| 38 | C.J. SapongNSH · ST · 33 | 5 | 4 | 8.1 | 3.2 | 51 | 23 | -3.1 | 69.5 | 0.5 | -.038 | 2653 |
| 39 | Kacper PrzybylkoCHI · ST · 29 | 5 | 1 | 6.0 | 2.0 | 46 | 20 | -1.0 | 73.9 | -1.5 | -.025 | 1742 |
| 40 | Patryk KlimalaRBNY · ST · 23 | 5 | 3 | 8.9 | 2.4 | 54 | 20 | -3.9 | 54.1 | -7.6 | .005 | 1792 |
| 41 | Brian WhiteVAN · ST · 26 | 4 | 1 | 5.0 | 2.0 | 41 | 14 | -1.0 | 67.6 | -4.6 | -.024 | 1805 |
| 42 | Tom BarlowRBNY · ST · 26 | 4 | 0 | 5.2 | 0.4 | 23 | 6 | -1.2 | 60.3 | -6.0 | -.056 | 1255 |
| 43 | Fredy MonteroSEA · ST · 34 | 4 | 1 | 5.4 | 1.5 | 43 | 10 | -1.4 | 75.9 | -1.3 | .029 | 1410 |
| 44 | Franco JaraDAL · ST · 33 | 3 | 1 | 5.4 | 0.7 | 38 | 10 | -2.4 | 73.1 | -5.6 | .049 | 1078 |
| 45 | Alexandre PatoORL · ST · 32 | 3 | 4 | 4.4 | 3.3 | 40 | 27 | -1.4 | 69.3 | -2.4 | -.004 | 1339 |
| 46 | Bobby WoodRSL · ST · 29 | 3 | 0 | 4.1 | 0.3 | 26 | 4 | -1.1 | 74.8 | -3.2 | -.053 | 1050 |
| 47 | Ayo AkinolaTOR · ST · 22 | 2 | 0 | 3.7 | 0.7 | 26 | 7 | -1.7 | 73.9 | -5.2 | -.095 | 1365 |
| 48 | Víctor VázquezLA · ST · 35 | 2 | 3 | 1.3 | 2.7 | 21 | 34 | +0.7 | 84.9 | 4.4 | .020 | 1270 |
| 49 | Miguel BerryCLB · ST · 24 | 2 | 0 | 4.5 | 1.2 | 28 | 15 | -2.5 | 71.1 | -2.3 | -.151 | 1822 |
| 50 | Déiber CaicedoVAN · ST · 22 | 1 | 2 | 1.8 | 1.7 | 19 | 21 | -0.8 | 77.7 | 4.5 | -.056 | 1066 |
Comment c'est calculéMasquer la méthode
Les données viennent d'American Soccer Analysis. Les buts attendus (BA, xG) donnent à chaque tir la probabilité qu'il devienne un but, selon sa position et sa nature ; les passes décisives attendues (PDA, xA), celle de la passe qui y mène. « Passes +att. » (xPass) compare les passes réussies à ce que leur difficulté laissait attendre, par 100 passes. Les buts ajoutés (g+) donnent une valeur, en buts, à chaque action avec le ballon, au-dessus de la moyenne du poste. Pour un gardien, B−BA compare les buts concédés aux buts attendus des tirs cadrés : moins, c'est mieux.
« Réguliers » : 1 000 minutes sur une saison de 34 matchs, ramenées au nombre de matchs joués. Un joueur n'apparaît qu'à partir de 300 minutes (même prorata).
Données : American Soccer Analysis (buts ajoutés, xG, xPass) et ESPN. Calculs PickALeague.