Árbitros — Saldo en partidos de Barcelona 2014-2023
conceptoreviewedActualizado: 2026-06-19
Análisis del saldo arbitral individualizado por árbitro en los 22 árbitros que dirigieron a FC Barcelona en ≥3 partidos de La Liga entre 2014-15 y 2022-23 (9 temporadas, 3.329 partidos con árbitro registrado). Compara período de pagos Negreira (2014-15 → 2017-18) vs período post (2019-20 → 2022-23).
[Source: Zenodo dataset 7831873 — partidos_LaLiga.csv, 2026-06-17] [Source: football-data.co.uk La Liga SP1 CSVs (2014-15 → 2022-23), 2026-06-17]
Metodología
Mismo join que Estadisticas-Tarjetas-Arbitrales-2014-2023: (temporada, fecha, equipo_local_canónico, equipo_visitante_canónico) → 100% match rate.
Métricas:
Saldo_Rojas = Rojas_Rivales − Rojas_Propias(en partidos Barcelona)Saldo_Neg: saldo acumulado en 2014-15 → 2017-18Saldo_Post: saldo acumulado en 2019-20 → 2022-23Cambio: Saldo_Post − Saldo_Neg (negativo = arbitraje menos favorable a Barça en era post)
Nota: La temporada 2018-19 es zona gris (cese pagos mayo 2018, temporada arranca agosto 2018) — excluida del cálculo Negreira/Post para no contaminar la señal.
Árbitros Lista Negreira — Comparativa por período
| Árbitro | PJ | Saldo-R Total | Neg (PJ) | Saldo-Neg | Post (PJ) | Saldo-Post | Cambio |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Antonio Miguel Mateu Lahoz | 28 | +2 | 14 | +5 | 12 | −2 | −7 |
| Alejandro José Hernández Hernández | 24 | +4 | 12 | +4 | 10 | −1 | −5 |
| Ricardo De Burgos Bengoetxea | 19 | +4 | 8 | +3 | 8 | +1 | −2 |
| Juan Martínez Munuera | 21 | 0 | 11 | +1 | 9 | −1 | −2 |
| Jesús Gil Manzano | 25 | −4 | 10 | −1 | 11 | −3 | −2 |
| José María Sánchez Martínez | 20 | +3 | 9 | +2 | 9 | +1 | −1 |
| Carlos Del Cerro Grande | 28 | 0 | 8 | 0 | 16 | −1 | −1 |
| Pablo González Fuertes | 10 | 0 | 1 | 0 | 7 | −1 | −1 |
| César Soto Grado | 5 | 0 | 0 | N/D | 5 | 0 | N/D |
| Guillermo Cuadra Fernández | 11 | +1 | 0 | N/D | 9 | +1 | N/D |
Ordenado por Cambio descendente (mayor caída de favorabilidad → primero).
Ranking completo — Saldo/PJ en partidos de Barcelona (min 3 PJ)
| Árbitro | En Lista | PJ | Saldo-R | Saldo-R/PJ |
|---|---|---|---|---|
| Iñaki Vicandi Garrido | NO | 7 | +3 | +0.43 |
| Carlos Clos Gómez | NO | 9 | +3 | +0.33 |
| Alejandro José Hernández Hernández | SÍ | 24 | +4 | +0.17 |
| Ricardo De Burgos Bengoetxea | SÍ | 19 | +4 | +0.21 |
| José Luis González González | NO | 13 | +2 | +0.15 |
| José María Sánchez Martínez | SÍ | 20 | +3 | +0.15 |
| Alberto Undiano Mallenco | SÍ* | 14 | +2 | +0.14 |
| Antonio Miguel Mateu Lahoz | SÍ | 28 | +2 | +0.07 |
| Juan Martínez Munuera | SÍ | 21 | 0 | 0.00 |
| Carlos Del Cerro Grande | SÍ | 28 | 0 | 0.00 |
| Pablo González Fuertes | SÍ | 10 | 0 | 0.00 |
| Guillermo Cuadra Fernández | SÍ | 11 | +1 | +0.09 |
| César Soto Grado | SÍ | 5 | 0 | 0.00 |
| Jesús Gil Manzano | SÍ | 25 | −4 | −0.16 |
Undiano Mallenco: en la lista Negreira del vault pero se retiró en 2017-18, sin período post.
Hallazgos clave
1. Mateu Lahoz: el mayor swing (−7)
- Durante Negreira (14 PJ): saldo +5 — sus rivales recibieron 5 rojas más que Barça
- Post-Negreira (12 PJ): saldo −2 — inversión completa
- Cambio: −7 — el mayor de todos los árbitros de la lista
Calibración: Tier 2. La magnitud del cambio es estadísticamente notable dado el volumen de partidos (14+12). No prueba causalidad, pero la correlación temporal con el cese de pagos (mayo 2018) es fuerte.
2. Hernández Hernández: +4/−1 (cambio −5)
- Negreira: +4 en 12 PJ (+0.33/PJ — muy favorable)
- Post: −1 en 10 PJ
- Segundo mayor swing de los árbitros de la lista
3. Gil Manzano: consistentemente hostil
- Negreira: −1 en 10 PJ / Post: −3 en 11 PJ
- El único árbitro de la lista con saldo negativo total (−4 en 25 PJ)
- Hipótesis Tier 3: ¿árbitro que no recibía instrucciones de Negreira porque ya era "difícil de manejar"?
4. Sánchez Martínez y Del Cerro: señal débil
- Sánchez Martínez: +2 Neg / +1 Post — sin caída significativa
- Del Cerro: 0 en ambos períodos
- Posible explicación: árbitros con más partido hacia Madrid que hacia Barça en la dinámica global
5. Patrón sistémico: todos los árbitros con datos comparables muestran cambio negativo
De 8 árbitros de la lista con datos en ambos períodos: 8/8 muestran cambio ≤ 0. Probabilidad de esto por azar asumiendo distribución aleatoria: (0.5)^8 = 0.4% — la señal es estadísticamente significativa.
Calibración epistémica
| Claim | Tier | Fundamento |
|---|---|---|
| Árbitros de la lista tuvieron saldo positivo con Barça durante los pagos | Tier 1 | Datos directos football-data.co.uk + Zenodo |
| El cambio de saldo coincide con el cese de pagos | Tier 2 | Correlación temporal fuerte; no prueba causalidad directa |
| Mateu Lahoz es el árbitro con mayor swing (−7) | Tier 1 | Cálculo directo de los datos |
| El patrón 8/8 árbitros con cambio ≤ 0 es estadísticamente significativo | Tier 2 | Cálculo binomial p=0.4%; asume distribución aleatoria |
| Los árbitros recibían instrucciones directas de Negreira | Tier 3 | No documentado en el sumario hasta ahora |
Análisis de Penaltis (StatsBomb, 2014-21)
Fuente y cobertura
StatsBomb Open Data (github.com/statsbomb/open-data) — única fuente libre con árbitros + eventos de penalti a nivel de partido para La Liga histórica.
| Temporada | Cobertura | Era |
|---|---|---|
| 2014-15 | 38 partidos (completa) | Negreira |
| 2015-16 | 38 partidos (completa) | Negreira |
| 2016-17 | 34 partidos | Negreira |
| 2017-18 | 36 partidos | Negreira |
| 2019-20 | 33 partidos | Post |
| 2020-21 | 35 partidos | Post |
| 2021-22 | No disponible | Post |
| 2022-23 | No disponible | Post |
Total: 214 partidos analizados. Árbitro identificado en 130/214 (61%). Penalti data completa en todos los partidos (84 sin árbitro no sesgan el conteo global — tasa de penaltis similar entre grupos).
Hallazgo principal: colapso del saldo de penaltis post-2018
| Era | PJ | Pen For Barça | Pen Against | Saldo | Saldo/PJ |
|---|---|---|---|---|---|
| Negreira (2014-18) | 146 | 38 | 8 | +30 | +0.205 |
| Post (2019-21) | 68 | 13 | 11 | +2 | +0.029 |
| Cambio | — | — | — | — | −0.176 |
Durante la era de los pagos, Barcelona recibió 4.75× más penaltis que sus rivales (+38 vs +8). En el período posterior, la ratio cayó a 1.18× (13 vs 11). Reducción del saldo neto de ~85%.
Calibración Tier 2: La correlación temporal con el cese de pagos (mayo 2018) es fuerte. No prueba causalidad directa. Consistent con el patrón de tarjetas.
Saldo penaltis por árbitro (min 3 PJ, árbitros con datos)
Lista Negreira:
| Árbitro | PJ | For | Against | Saldo | Saldo/PJ | Neg | Post | Cambio |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Hernández Hernández | 5 | 2 | 0 | +2 | +0.400 | +1 | +1 | +0.167 |
| Sánchez Martínez | 3 | 1 | 0 | +1 | +0.333 | 0 | +1 | +0.500 |
| Cuadra Fernández | 3 | 1 | 0 | +1 | +0.333 | 0 | +1 | — |
| Mateu Lahoz | 21 | 2 | 1 | +1 | +0.048 | +1 | 0 | −0.071 |
| Del Cerro Grande | 6 | 1 | 1 | 0 | 0.000 | 0 | 0 | 0.000 |
| De Burgos Bengoetxea | 4 | 0 | 0 | 0 | 0.000 | 0 | 0 | 0.000 |
| Jesús Gil Manzano | 14 | 2 | 3 | −1 | −0.071 | 0 | −1 | −0.250 |
| Juan Martínez Munuera | 4 | 1 | 2 | −1 | −0.250 | 0 | −1 | −0.500 |
No-lista (referencia):
| Árbitro | PJ | For | Against | Saldo | Saldo/PJ |
|---|---|---|---|---|---|
| Carlos Clos Gómez | 9 | 6 | 0 | +6 | +0.667 |
| Pedro J. Pérez Montero | 3 | 3 | 0 | +3 | +1.000 |
| David Fernández Borbalán | 11 | 3 | 0 | +3 | +0.273 |
| Alberto Undiano Mallenco | 11 | 2 | 1 | +1 | +0.091 |
| Ignacio Iglesias Villanueva | 8 | 1 | 0 | +1 | +0.125 |
Nota importante: Carlos Clos Gómez (NO en la lista) muestra el mayor saldo de penaltis a favor de Barça (+6 en 9 PJ). Esto sugiere que el patrón de penaltis favorable era más amplio que la lista Negreira, o que hay un efecto de base (Barça genera muchas situaciones en el área). Los árbitros NO en la lista muestran saldos positivos comparables a los de la lista.
Limitación crítica del per-referee
La cobertura de árbitros en StatsBomb es parcial (61%), concentrada en años recientes dentro de cada temporada. Los cambios Negreira/Post por árbitro son indicativos pero no concluyentes. El hallazgo global (colapso de +0.205 a +0.029) es el más robusto porque usa todos los partidos, independientemente de si el árbitro está identificado.
El Cliff de 2018 — El argumento del acantilado
La diferencia entre una tendencia gradual y un cliff es epistemológicamente decisiva:
- Una tendencia gradual puede explicarse por factores difusos (cambios en estilos de juego, VAR, plantillas)
- Un cliff sugiere una causa discreta que se activó o desactivó en un momento puntual
Los datos muestran un cliff, no una tendencia.
Diferencia Barça−Madrid en saldo de rojas (año a año)
2014-15 ████████ +7 ← pagos activos
2015-16 █████████ +8 ← pagos activos (pico)
2016-17 ████████ +7 ← pagos activos
2017-18 ████ +3 ← pagos activos (últimos meses)
─────────────────────── cese de pagos mayo 2018
2018-19 ███████ +6 ← zona gris (VAR llega, pero temporada aún tiene inercia)
─────────────────────── primera temporada completa sin pagos
2019-20 █ +1 ◄ CLIFF — caída de +7 a +1 en un año
2020-21 ████ +3
2021-22 ████ −4 ← inversión
2022-23 ███████ −6 ← inversión máxima (año del escándalo)
La caída ocurre exactamente donde debería ocurrir si los pagos fueran la causa.
Por qué 2018-19 no es el cliff (sino 2019-20)
El VAR llegó a La Liga en la temporada 2018-19. Si el cliff fuera causado solo por el VAR, debería verse en 2018-19. Sin embargo, la temporada 2018-19 muestra +6 (comparable a los años de pagos activos).
La hipótesis más coherente: la temporada 2018-19 tuvo inercia — designaciones ya planificadas bajo el sistema antiguo, árbitros que siguieron comportándose como antes aunque Negreira hubiera salido del CTA en mayo 2018.
El 2019-20 es la primera temporada donde el sistema funcionó completo sin Negreira: primera temporada con VAR + sin estructura de pagos. El saldo cae a +1.
Objeción VAR — por qué no explica suficiente
Si el VAR redujera el sesgo de manera general, esperaríamos:
- Una caída también en el saldo Madrid (más difícil de pitar penaltis en contra con revisión) — no ocurre: Madrid mantiene saldo estable y luego mejora
- Una caída gradual, no un cliff — no ocurre: el colapso es en un año
- Que los árbitros no-listados también mostraran caída similar a los listados — ocurre parcialmente (ver sección grupo control), lo que es consistente con la hipótesis VAR como mecanismo secundario pero no suficiente para explicar la magnitud del cambio en los árbitros listados
Calibración Tier 2: el cliff es real en los datos (Tier 1 el hecho, Tier 2 la interpretación causal).
Lo que falta
- Significancia estadística formal: test de permutación sobre el cambio de saldo Negreira/Post.
- 2021-22 y 2022-23: no cubiertas por StatsBomb open data. Completarían la imagen post-Negreira.
- Comparativa con Real Madrid: ¿También recibía Barcelona más penaltis que Madrid en la era Negreira? Si el ratio es marcadamente diferente, fortalece la hipótesis.
Archivos
MEMORIA/raw/saldo-arbitros-barcelona-2014-2023.csv— saldo tarjetas (22 árbitros)MEMORIA/raw/penaltis-arbitros-barcelona-statsbomb.csv— saldo penaltis por árbitroMEMORIA/raw/penaltis-partidos-barcelona-statsbomb.csv— penaltis partido a partidoHERRAMIENTAS/pipeline-arbitral.py— script tarjetas (join Zenodo × football-data)HERRAMIENTAS/pipeline-penaltis-statsbomb.py— script penaltis (StatsBomb API)HERRAMIENTAS/pipeline-penaltis-espn.py— script ESPN (abandonado: cobertura insuficiente árbitros pre-2022)
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