EL ABC DE LA SABERMETRÍA

 

Por Carlos Corredor (@CarlosDCorredor) / Chicago Tribune

En la última década ha ocurrido un gran desarrollo dentro del beisbol en la forma de evaluar a los jugadores. Las gerencias de los equipos utilizan cada vez más la llamada sabermetría para tomar decisiones, sobre todo en cuanto a temas salariales.

En inglés Sabermetrics, que viene de la Society for American Baseball Research (SABR), el concepto no significa más que el uso de nuevas estadísticas para predecir con mayor precisión el desempeño de los peloteros.

No se trata de menospreciar a estadísticas tradicionales como promedio, carreras impulsadas, o victorias, sino integrar nuevas herramientas que dependan más del talento propio del jugador y que ayuden a saber realmente cuál será su valor para el equipo.

La relación entre estadísticas tradicionales y sabermétricas es como la relación entre contaduría y finanzas. Las primeras (estadísticas tradicionales y contaduría) describen el pasado con exactitud, mientras que las segundas (finanzas y sabermetría) usan las herramientas a disposición para predecir el futuro con la mayor precisión posible.

A continuación revisaremos brevemente las estadísticas sabermétricas más básicas e importantes, con una explicación de por qué y para qué las utilizan las gerencias de los equipos.

ESTADISTICAS DE BATEADORES

La idea es neutralizar los factores que no dependan del jugador, como el desempeño de sus compañeros, las características del estadio donde juega, etc.

-OBP (On-Base Percentage, o Porcentaje de Embasado)

Fórmula para calcular el OBP: (H+BB+GP) / (VB+BB+GP-SH).

Promedio de MLB: .330.

Gracias a Moneyball y Billy Beane, el OBP es la estadística que comenzó la revolución sabermétrica en el beisbol, demostrando que es más importante evitar que te hagan out (lo que mide el OBP) a dar un hit (lo que mide el AVG).

Los jugadores con buen OBP (de .350 para arriba) suelen estar en los primeros lugares del lineup (1-4). Para tener un buen OBP ayuda que el bateador sea paciente y tome un buen número de boletos.

-SLG (Slugging)

Fórmula: Bases Alcanzadas/VB.

Promedio de MLB: .420.

Mide el alcance de los batazos de un jugador. Cada base equivale a mil puntos (HR=4.000, 2B=2.000, etc). Un turno fallido es 0.

Un buen slugging depende del poder del jugador y de su capacidad para mantener un buen promedio al bat.

-OPS (On Base Plus Slugging, o OBP más SLG)

Fórmula: OBP+SLG.

Promedio de MLB: .750.

Es simplemente la suma del OBP y el SLG para unir la utilidad de ambos en una sola estadística. El OPS promedio del beisbol es de .750.

-BABIP (Batting Average of Balls in Play, o Promedio de Pelotas en Juego)

Fórmula: (H-HR)/(VB-K-HR+SF).

Promedio de MLB: .300.

Es el average sin contar los ponches ni los jonrones; en otras palabras, dice cuántas pelotas que fueron bateadas cayeron de hit.

En el caso de los bateadores, ellos sí tienen control sobre su BABIP. Por ejemplo, bateadores de líneas que suelen hacer buen contacto con la pelota (Miguel Cabrera, Albert Pujols, Joe Mauer) o bateadores rápidos (Ichiro Susuki, Carl Crawford) tienden a superar los .300 puntos de BABIP; (y viceversa). Sin embargo, un BABIP en períodos cortos (hasta una temporada) se puede comparar con el BABIP vitalicio del bateador y ver qué tanto influyó la suerte en su desempeño. Un BABIP muy alto puede indicar que más pelotas de lo normal han caído de hit, por lo que se puede esperar que tanto el BABIP, como el promedio y el OBP, disminuyan en el futuro (y viceversa).

-BB% (Porcentaje de Boletos)

Fórmula: BB/AP.

Promedio de MLB: 10%.

Más que dar un hit, lo más importante es evitar que te hagan out y embasarte. Comparar los boletos con las apariciones legales permite ver qué tanto ayuda un bateador con su paciencia a su OBP.

 

-K% (Porcentaje de Ponches)

Fórmula: K/VB.

Promedio de MLB: 20%.

Superar por mucho el promedio dificulta tener un buen average y viceversa.

-ISO

(Isolated Power, o Poder Aislado)

Fórmula: SLG-AVG.

Promedio de MLB: .155.

Se le resta el promedio al slugging y el resultado es el poder bruto de un jugador. En otras palabras, resta los sencillos a las bases conseguidas con dobles, triples y jonrones. Básicamente, mide la capacidad de dar extrabases.

 

-SB% (Stolen Base Succes Rate, o Porcentaje de Éxito en Robos de Bases.)

Fórmula: BR/BR+OR.

Promedio de MLB: 74%.

Más importante que la cantidad de bases robadas, es el SB%. De nada sirve a su equipo que un jugador se robe 30 bases si lo hacen out robando 25 veces. El robo de base depende casi totalmente de la situación del partido, pero un jugador que no tenga como mínimo un SB% de 60 no debería intentar robar.

-UZR (Ultimate Zone Rating, o Carreras Ahorradas a la Defensiva)

Promedio de MLB: 0 (el número puede ser negativo en algunos jugadores).

Tomando en cuenta el alcance, el brazo y los errores en jugadas de rutina, calcula las carreras que le ahorra (+) o le cuesta (-) la defensiva de un jugador al equipo. ¿Cómo lo calcula? Básicamente mide la velocidad y trayectoria exacta de cada batazo, junto con la frecuencia con la que los fildeadores hacen el out en esa situación. Es una estadística comparativa: tener un UZR de 0 significa ser promedio a la defensiva en esa posición.

Digamos que un batazo que pica a medio metro de la pared por el jardín central del Safeco Field y tarda 4.2 segundos en caer representa 0.7 carreras (ese batazo suele ser un doble, y digamos que un doble equivale a 0.7 carreras, por poner un ejemplo). A ese batazo le suelen llegar sólo el 10% de los jardineros. Entonces, en caso de que El Guti haga ese out, tendrá en su cuenta de UZR +0.63, equivalente al 90% (jardineros que no le llegan) de 0.7 (valor del batazo). De no llegarle, tendrá -0.07 (el 10% de 0.7).

-RC (Runs Created, o Carreras Creadas)

Fórmula: OBP*SLG*VB.

Promedio de MLB: 75.

Básicamente usa el OBP y el SLG de un jugador para calcular cuántas carreras totales ha aportado a su equipo. La fórmula inicial, propuesta por Bill James, era simplemente OBP*SLG*VB. Sin embargo, ha tenido varias modificaciones donde se le da más importancia al OBP, así como se añade el promedio con hombres en posición anotadora y el éxito en el robo de bases.

ESTADÍSTICAS DE VALOS PARA EL EQUIPO

De nada serviría saber qué tan bueno es un jugador si no podemos determinar qué tanto ayuda a su equipo. De este enigma surge el concepto de Runs Created (Carreras Creadas) y Replacement Level Player (Nivel del Jugador de Reemplazo).

Para saber el valor de un jugador, podríamos simplemente compararlo al promedio de la liga. Sin embargo, eso dice poco; si a los Cardenales de San Luis se les lesiona Albert Pujols, no lo sustituirán con un jugador promedio, sino más bien con un jugador de triple A, que obtengan de waivers, etc, cuyo nivel será justamente «de reemplazo».

-RAR (Runs Above Replacement, o Carreras Sobre el Reemplazo)

Fórmula: RAR del jugador – RAR de su reemplazo.

Promedio de MLB (por temporada): 30.

Representa la verdadera diferencia que hizo el bateador dentro del equipo; es el resultado luego de restarle a las carreras creadas de un bateador X en una cantidad determinada de innings, las que hubiera creado un reemplazante en la misma cantidad de turnos. ¿Cómo calcular lo que hubiera hecho un jugador reemplazo? A los bateadores generalmente se les asigna una producción equivalente al 85% del promedio de la liga. Es decir, si el promedio de la liga por cada 100 turnos son 20 RC, el reemplazo tendría 17 RC. Aquí se incluyen también las carreras ahorradas a la defensiva (UZR).

 

-WAR (Wins Above Replacement, o Victorias Sobre el Reemplazo)

Fórmula: RAR/10.

Promedio de MLB (por temporada): 2.

Se calcula que por cada 10 carreras sobre el reemplazo que aporte un jugador, eso equivale como una victoria más para el equipo a lo largo de una temporada. Por ejemplo, Albert Pujols ha promediado unas 75-80 carreras sobre el reemplazo por temporada en su carrera, lo que ha equivalido a 7-8 victorias más por temporada para los Cardenales de San Luis. El costo en el mercado de una victoria sobre reemplazo para el equipo está estipulado entre $4.5 y $5 millones.

ESTADÍSTICAS DE LANZADORES

No es que las victorias y derrotas que un lanzador sean insignificantes para su equipo. Ahora, si hablamos de evaluar al lanzador, de ver qué tan dominante fue o será, hay otras estadísticas más adecuadas.

Como ven, partimos de un principio básico: separar la actuación de los lanzadores de lo que haga su equipo, tanto a la ofensiva como a la defensiva. Cuando las estadísticas no dependen únicamente del pitcher, entonces no son las adecuadas para predecir sus futuras temporadas. Por dos razones:

Primero, se ha demostrado que los lanzadores controlan los ponches y los boletos. Una vez que la pelota choca el bate, lo que suceda luego se escapa de las manos del pitcher (esto se explica mejor abajo, en BABIP).

Y segundo, el buen o mal trabajo de la defensa no debe influir en cómo se evalúa al pitcher. Y no nos referimos sólo a los errores. Por ejemplo, si a dos pitchers les dan un batazo entre dos, pero el pitcher A tiene a Franklin Gutiérrez de jardinero central y el pitcher B tiene a Delmon Young, ¿por qué darle crédito sólo al primero si los batazos fueron exactamente iguales? ¿Por el simple hecho de que El Guti hizo el out y Young no (algo que se escapa de sus manos)? No parece justo. También hay que tomar en cuenta el factor estadio, es mucho más fácil tener una buena efectividad en Petco Park (amplio y al nivel del mar, donde la pelota sale menos) que en Coors Field (que está a 1.600 metros sobre el nivel del mar).

 

-K/9

(Promedio de ponches de un lanzador por cada nueve innings lanzados)

Fórmula: (K/IP)*9.

Promedio de MLB: 6.8.

 

-BB/9

(Promedio de bases por bola de un lanzador por cada nueve innings lanzados)

Fórmula: (BB/IP)*9. Promedio: 3.4.

 

-K/BB

(ponches por cada boleto)

Fórmula: K/BB.

Promedio de MLB: 2.

-HR/9

(Promedio de jonrones permitidos por cada nueve innings lanzados)

Fórmula: (HR/IP)*9.

Promedio de MLB: 1.06.

 

-BABIP (Batting Average of Balls in Play, o Promedio de Pelotas en Juego)

Fórmula: (H-HR)/VB-HR-K+SF

Promedio de MLB: Entre .290 y .300.

Es el average de los oponentes sin contar los ponches ni los jonrones; en otras palabras, dice cuántas pelotas de las que le batearon al pitcher cayeron de hit. Los jonrones no los cuenta porque ellos no dependen de los fildeadores.

Algunos se preguntarán ¿por qué tomar en cuenta el BABIP si se escapa del control del pitcher? Justamente por eso. Si un pitcher tiene un BABIP mucho menor a .300, ha tenido suerte y podemos esperar cierta regresión a la norma en otras de sus estadísticas, como efectividad. Viceversa: un pitcher con un BABIP mucho mayor a .300 ha tenido mala suerte, y lo más seguro es que en el futuro si sigue con la misma relación de K/BB/IP su BABIP y su efectividad bajen.

-LOB% (Left on Base Percentage, o Porcentaje de Dejados en Base)

Fórmula: (H+BB+HBP-R)/(H+BB+HBP-(1.4*HR)).

Promedio de MLB: 71.5%.

De todos los corredores que se le embasaron a un pitcher, cuántos de ellos quedaron en circulación cuando se terminó el inning.

Este es otro indicador parecido al BABIP, en el sentido que ayudan a predecir sin un lanzador ha tenido suerte o no. Eso sí, los lanzadores buenos tienden a tener un LOB% mayor a los lanzadores malos, simplemente porque permiten menos hits con gente en base y les anotan menos carreras. Pero, si la cifra se aleja demasiado de ese 71%, es extremadamente improbable que se mantenga.

ESTADÍSTICAS DE PELOTAS BATEADAS

-GB% (Groundball Percentage, o Porcentaje de Rollings)

Fórmula: Batazos de rolling / Batazos totales.

Promedio de MLB: 43%.

Relación entre los batazos de rollling que recibe un lanzador, en comparación con el total de batazos recibidos. Aparte de la relación de ponches y boletos por cada nueve innings, esta es la otra estadística más importante a la hora de evaluar a un lanzador, ya que sí depende de él. Dependiendo de su repertorio y su forma de lanzar, un pitcher permitirá más o menos rollings que otro.

Batazo que va por el piso, batazo que no puede ser jonrón, y que difícilmente sea extrabase (además de producir más dobleplays). El rey de los rollings es Brandon Webb, con un GB% vitalicio de 64.

-FB% (Fly Ball Percentage, o Porcentaje de Elevados)

Fórmula: Batazos de fly / Batazos totales.

Promedio: 37%.

Relación entre los batazos de fly que recibe un lanzador, en comparación con el total de batazos recibidos. Es incluso mejor evaluador que los jonrones permitidos.

-LD% (Line Drive Percentage, o Porcentaje de Líneas)

Fórmula: Batazos de línea / Batazos totales.

Promedio de MLB: 20%.

Relación entre los batazos de línea que recibe un lanzador, en comparación con el total de batazos recibidos. Cuando es mucho mayor a 20%, se puede deducir que le están dando en la cara al pitcher, por lo que es explicable un BABIP mayor a .300.

-GO/AO (Ground Outs per Air Outs, o Outs por el Piso por cada Out por el Aire)

Menos práctico que GB%, pero que se usa en ligas donde no hay disponible suficiente información para calcular GB%.

Fórmula: GB/FB.

Promedio de MLB: 1.2.

 

-HR/FB%

Fórmula: HR / Flies.

Promedio de MLB: 11%.

Mide, de todos los elevados que recibió un pitcher, cuántos de ellos fueron jonrones. Al igual que con el BABIP, y el LOB% (a menor escala), el pitcher no controla su HR/FB%: Mientras más crezca la muestra, más tiende la cifra a acercarse a ese 11%. Sabiendo esto, para predecir HR recibidos resulta mejor tomar en cuenta el FB% en vez de previas relaciones de HR/9.

-FIP (Fielding Independet Pitching, o Pitcheo Independiente de Fildeo)

Fórmula: (HR*13+(BB+GP-IBB)*3-K*2)/IP

Promedio de MLB: 4.40.

Es una efectividad calculada únicamente en base a ponches, boletos y jonrones, que son las únicas estadísticas que no dependen de los fildeadores. En otras palabras, cuántas carreras por cada nueve innings HA DEBIDO recibir un lanzador en base a sus K, BB y HR. Es calculada en una escala similar a la EFE.

 

-xFIP

(Expected FIP, FIP Esperado)

Fórmula: (HR normalizados*13+(BB+GP-IBB)*3-K*2)/IP

Promedio: 4.40.

Simplemente se utilizan los «jonrones normalizados» en vez de los jonrones recibidos. Los jonrones normalizados se obtienen multiplicando los elevados recibidos por 0.11.

El xFIP ayuda a extraer de la ecuación el efecto de cada estadio sobre la actuación del lanzador: que a un pitcher la bateen más o menos rollings no depende del estadio donde lance; los jonrones que le den sí.

ESTADÍSTICAS DE VALOR PARA EL EQUIPO

-RAR (Runs Above Replacement, o Carreras sobre el Reemplazo)

Fórmula: RAR del pitcher – RAR de su reemplazo.

Promedio de MLB (por temporada para un abridor): 30.

Representa la verdadera diferencia que hizo el pitcher; es el resultado luego de restar las carreras permitidas de un pitcher X en determinados innings, a las que hubiera permitido un reemplazante en la misma cantidad de innings.

¿Cómo calcular lo que hubiera hecho un jugador reemplazo? Generalmente se calcula el nivel de un jugador reemplazo sumándole 1 al promedio de carreras de la liga. Es decir, en la LVBP el promedio de carreras es de 5.5, por lo que se diría que un reemplazante permitiría 6.5 carreras por cada nueve innings.

Por ejemplo, si el pitcher A permite tres carreras en 18 IP, y suponiendo que el reemplazante permitiría 13 (6.5*2), el pitcher A acumularía 10 RAR.

 

-xRAR (Expected RAR, o Carreras Esperadas sobre el Reemplazo)

Fórmula: xRAR del pitcher – xRAR de su reemplazo.

Promedio dePor Carlos Corredor (@CarlosDCorredor) / Chicago Tribune

En la última década ha ocurrido un gran desarrollo dentro del beisbol en la forma de evaluar a los jugadores. Las gerencias de los equipos utilizan cada vez más la llamada sabermetría para tomar decisiones, sobre todo en cuanto a temas salariales.

En inglés Sabermetrics, que viene de la Society for American Baseball Research (SABR), el concepto no significa más que el uso de nuevas estadísticas para predecir con mayor precisión el desempeño de los peloteros.

No se trata de menospreciar a estadísticas tradicionales como promedio, carreras impulsadas, o victorias, sino integrar nuevas herramientas que dependan más del talento propio del jugador y que ayuden a saber realmente cuál será su valor para el equipo.

La relación entre estadísticas tradicionales y sabermétricas es como la relación entre contaduría y finanzas. Las primeras (estadísticas tradicionales y contaduría) describen el pasado con exactitud, mientras que las segundas (finanzas y sabermetría) usan las herramientas a disposición para predecir el futuro con la mayor precisión posible.

A continuación revisaremos brevemente las estadísticas sabermétricas más básicas e importantes, con una explicación de por qué y para qué las utilizan las gerencias de los equipos.