% de pases completados por posición — top 5 ligas🌎

La fórmula es directa: (pases completados ÷ pases intentados) × 100. Si un jugador intentó 54 pases y completó 47, su porcentaje es (47/54) × 100 = 87.04%. Lo que varía entre plataformas es qué cuenta como 'pase intentado': FBref excluye saques de arco de porteros y algunos pases fallados por falta recibida; Opta tiene criterios ligeramente distintos. Por eso el mismo jugador puede aparecer con 87.1% en FBref y 86.8% en Sofascore. Para comparaciones serias, usá siempre la misma fuente.

Los rangos documentados en las top 5 ligas (FBref, temporadas recientes) son: defensor central elite: 90-95% (correcto: 85-90%); mediocampista central elite: 88-92% (correcto: 83-88%); lateral elite: 84-88% (correcto: 79-84%); extremo elite: 78-83% (correcto: 72-78%); delantero centro elite: 75-80% (correcto: 68-75%). Cualquier valor por debajo del rango 'correcto' en esa posición merece análisis más profundo: puede ser estilo de juego, puede ser limitación técnica real.

Porque los tipos de pase son radicalmente distintos. Un defensor central en un equipo de posesión hace mayoritariamente pases cortos y horizontales en zonas sin presión inmediata: al otro central, al mediocampista de apoyo, al lateral. Un delantero opera en el último tercio, recibe de espaldas, intenta pases filtrados al hueco, toques de primera bajo presión defensiva intensa, y centra desde ángulos difíciles. Todos esos pases tienen una tasa de error estructuralmente mayor. Un delantero con 85% generalmente está jugando muy seguro y evitando el riesgo; uno con 73% pero con muchos pases de rotura puede ser más valioso tácticamente.

Es uno de los factores más subestimados. Un jugador en un equipo de posesión dominante (Manchester City, Real Madrid, Bayern Munich, Barcelona) tiene acceso constante a opciones de pase corto en zonas cómodas, lo que infla su % entre 3 y 6 puntos respecto al mismo jugador en un equipo más directo. Un lateral del Bayern Munich puede tener 87% no porque sea técnicamente superior a un lateral del Brentford, sino porque el contexto lo favorece. El análisis avanzado usa métricas como pass difficulty adjusted para corregir esto, disponible en plataformas como StatsBomb y Opta Analytics.

Para un análisis de partido único, el mínimo útil es 25-30 pases intentados. Con menos de 15 (por ejemplo, un jugador que entró en el minuto 80), el porcentaje puede ser 100% o 60% sin ningún valor informativo real. Para evaluar a un jugador durante una temporada, los analistas profesionales piden mínimo 700-1000 pases intentados totales para considerar el número estadísticamente estable. En ligas como la Bundesliga, un mediocampista titular acumula entre 1.500 y 2.500 pases intentados por temporada, que es muestra más que suficiente.

Sí. FBref separa los pases en cortos (menos de 5 metros aprox.), medios y largos, con porcentaje de completado para cada categoría. Los rangos típicos son: pases cortos 92-97%, pases medios 83-90%, pases largos 50-68%. Un defensor puede tener 95% en pases cortos pero 58% en largos — completamente normal. El dato agregado puede ocultar fortalezas reales: un jugador con 84% general pero 92% en pases cortos y 71% en largos es técnicamente muy distinto a uno con 84% general distribuido de forma pareja. Wyscout y StatsBomb ofrecen desglose aún más granular por zona del campo.

Sí, y es consistente en los datos. En Champions League los jugadores suelen bajar 1.5 a 3 puntos porcentuales respecto a su promedio de liga, porque los rivales presionan más alto, organizan mejor la presión colectiva y reducen las opciones de pase fácil. Un mediocampista que promedia 90% en LaLiga puede promediar 87.5% en fase de grupos de Champions. Por eso cuando se citan benchmarks de referencia (como en esta calculadora), se usa la liga regular como base y no se mezclan competencias.

No necesariamente, y este es el error más común. Un mediocampista con 95% de pases completados puede estar evitando sistemáticamente el riesgo: pasando siempre hacia atrás, nunca intentando el pase vertical que rompe líneas. En análisis táctico avanzado se cruzó % de pases con métricas como progressive passes (pases que avanzan al menos 10 metros hacia el arco rival) y passes into penalty area. Jugadores como Kevin De Bruyne tienen % más bajo que Jorginho pero generan mucho más peligro. El % es un indicador de precisión, no de impacto ofensivo.

Tomando datos públicos de FBref de temporadas recientes: Rodrigo De Paul (Atlético de Madrid) promedia alrededor de 84-86% como volante de desgaste en un sistema que le pide recuperación y pase vertical, correcto para su rol. Enzo Fernández (Chelsea) ronda 87-89% como mediocampista central en un equipo aún en construcción. Julián Álvarez como delantero en el Atlético ronda 76-79%, completamente en rango esperado para un 9 activo. Gio Lo Celso en Betis suele aparecer arriba del 88% como volante creativo en sistema de posesión. Todos estos datos son aproximados y varían por temporada.

La fórmula aplica igual, pero los benchmarks cambian. La AFA Primera División tiene menor intensidad de presión que las top 5 europeas, lo que en general infla ligeramente los porcentajes. Un mediocampista con 88% en AFA no equivale necesariamente a 88% en la Premier League: el contexto competitivo es distinto. Plataformas como Wyscout y SofaScore tienen datos de jugadores de AFA, pero los benchmarks posicionales específicos para la liga argentina requieren recalibración. Esta calculadora usa benchmarks de las top 5 ligas europeas como referencia global.

El % de pases completados es un punto de partida, no un análisis completo. Para un scouting serio se complementa con: progressive passes (pases que avanzan el juego), key passes (pases que terminan en remate), passes into final third, pases bajo presión (% específico cuando hay un rival encima), y xA (expected assists). FBref ofrece todos estos datos gratis para las top 5 ligas. StatsBomb tiene versiones más detalladas con coordenadas exactas de cada pase. Un jugador puede ser mediocre en % general pero elite en pases bajo presión, que es el dato más relevante en fútbol de alto nivel.

No. Esta calculadora es una herramienta de análisis deportivo educativo: sirve para contextualizar estadísticas de rendimiento, comparar jugadores, y entender benchmarks de posición. No constituye ni debe interpretarse como recomendación de apuestas deportivas de ningún tipo. Las casas de apuestas utilizan modelos propios que incluyen docenas de variables adicionales (forma reciente, lesiones, contexto táctico del partido, entre otras) que están fuera del alcance de esta métrica individual.