门将的扑救能力有没有指标可以衡量呢？答案是可以。

各大数据网站都有门将扑救水平的高阶数据，比如Opta就推出的是射门后预期进球数（post-shot expected goal，简称PSxG），而wyscout是预期丢球数（expected goal against，简称xga）。

我本次用Opta的PSxG，然后进行简单的加工对英超目前各门将的扑救水平进行评价。

首先，必须吐槽一句，很多媒体特别喜欢用扑救成功率来衡量门将的扑救水平。其实扑救成功率相对来讲过于低阶了。因为扑救成功率是没有排除掉门将面对的射门环境的。简单点说，一个门将面对单刀的扑救难度，和面对远射的扑救难度，显然是前者更加难扑救，但是扑救成功率压根就不会考虑这种情况。

所以，就必须引进PSxG这样的高阶数据来充分考虑门将面对的射门环境了。

简单科普一下PSxG。PSxG不同于我们平时衡量进攻的高阶数据预期进球数xG，xG衡量的是射门的球员起脚的瞬间，他有多大的概率会进球，而PSxG是指这个球员起脚射门之后，有多大的概率进球。

（本次射门的xG为0.04，PSxG为0.3）

举个例子，上面为纽卡和热刺的一场英超比赛中，纽卡的一次射门，在这次射门当中，Opta的模型评价这脚的xG为0.04，也就是说，在舍尔起脚的一瞬间，根据xG的评价，进球概率为4%。

但是，这脚的PSxG高达0.3，也就是说，舍尔起脚之后，由于球穿越了热刺防守球员，且球速很快，所以门将洛里面对的这脚射门丢球的概率高达30%。

所以，PSxG是综合考虑了门将面对的射门环境之后，衡量门将面对每一次射门的丢球概率的重要指标，比所谓的扑救成功率还是要更加进阶和科学。

那么，怎么用这个数据去具体衡量门将扑救水平呢？Opta给出的一个衡量标准是PSxG跟实际丢球数进行作差，如果数据越大，则说明门将的扑救能力越强。

我在此基础上进一步做了优化，即用（PSxG-实际丢球数）/被射正数来衡量门将面对每次射正的预期丢球的修正能力，我取名叫限制对手射门得分率。

然后，也应当进一步考虑一个门将面对的射正次数维度，我取了每90分钟面对射正次数。

同时，也必须考虑门将的出场次数，毕竟样本量大才能更好反映出一个门将的真实水平。在此，我选取英超出场次数至少3次的门将。

通过以上条件，我选出了英超22名门将，限制对手射门得分率为横轴，每90分钟面对射正次数为纵轴，做出了下图。

（英超各队门将扑救水平，越往上代表门将面对的射正数越多，越往右代表门将的扑救水平越好）

图中可以看出，凯帕今年的扑救表现简直可以用开挂来形容，其17.53%的限制对手射门得分率完全是自成一档的存在。当然，他每90分钟才面对4.39次射正（所有22位门将排第14名）属实接受不到太多的挑战。

要说目前为止要评价英超最佳门将，非阿利松莫属。这位利物浦门神刷出了10.92%的限制对手射门得分率，只比凯帕要低。而且他可是每90分钟要面对多达4.94次射正（所有门将第9多的被射正次数）。

此外，需提一嘴的是，在世界杯大放异彩的大马丁，本赛季在英超的表现并不算很优秀。其被射正次数只有4.29次（英超第8少），但是只有-0.23%的限制对手射门得分率，属实算不上英超第一档的门将。

还有一点需要吐槽的，就是德赫亚。他今年的扑救表现跟去年比完全就是断崖式下滑。面对着英超第6少的被射正次数，竟然只拿出了英超倒数第7的扑救表现，今年完全是他的队友在帮他擦屁股。