Sabermetrics 101: A Brief Introduction

Mindannyian hallottuk már a mondást: “Be nice to nerds. Jó eséllyel az egyiknek fogsz dolgozni”. Én nem csak, hogy dolgoztam egynek, de megkértem, hogy dolgozzak neki. John nem a hagyományos értelemben vett kocka. Elég szociális jelenléte van ahhoz, hogy a világban a szokatlanul magas intelligenciával általában együtt járó kínos viselkedés nélkül eligazodjon, és meglepően sportos, tudod, egy kockához képest. Természetes intelligenciája az egekbe szökik. Jól bánik a számokkal. Olyan gyorsan beszél, hogy az ember el sem hiszi, hogy még ő is meg tudja emészteni a számokat, amikkel dobálózik.

Az egyik dolog, amit a vele való munka során elsajátítottam, az az, hogy bárki megtanulhatja a számokat. Félreértés ne essék, a számok és a matematika tanulása egy dolog. Az, hogy az agyad fénysebességgel képes feldolgozni, az valami más. De ha meg tudod változtatni a gondolkodásmódodat, és a dolgokat kisebb, könnyebben érthető részekre bontod, akkor rájöttem, hogy John megértése lehetséges.

Ugyanúgy, ahogy John megértéséhez nekem is tudatosan meg kellett változtatnom a gondolkodásmódomat az általa kidobott számokról, a szabermetria megköveteli, hogy átprogramozzuk az agyunkat, ahogy a baseball-statisztikákról gondolkodunk.

Bill James úgy definiálta a szabermetriát, mint a baseballról szóló objektív tudás keresését.

Akár egy szabermetria egy pozíciós játékos vagy egy dobó teljesítményét méri, azokat szinte mindig győzelmekben, futásokban vagy a ligaátlaghoz viszonyítva fejezik ki. Ennek az az oka, hogy a baseball célja a meccs megnyerése az ellenfélnél több futás elérésével.

Ez az a mód, ahogyan át kell képeznünk az agyunkat. A játékosok és teljesítményük értékelése során úgy kell gondolkodnunk, hogy hány futást vagy győzelmet ér ez a játékos és a teljesítménye. Vagy abban kell gondolkodnunk, hogy mennyivel volt jobb vagy rosszabb a ligaátlaghoz képest. Ez a szabermetrikus gondolkodás.

A kérdések, amelyeket felteszünk, nem változtak. Még mindig azt akarjuk tudni, hogy melyik játékos a “legértékesebb “. Még mindig azt akarjuk tudni, hogy a történelem során melyik játékos a legnagyobb. Még mindig azt akarjuk tudni, hogy a dobók ugyanolyan értékesek-e, mint az ütők. Ahelyett, hogy feltételezéseket használnánk, a szabermetria matematikai megközelítéssel próbál választ adni ezekre a kérdésekre.

Ez nem jelenti azt, hogy elvetjük vagy már nem érdekelnek a home runok, rbi, stolen bases, innings pitched, strikeout és más hagyományos statisztikák. Ezek a statisztikák nyers adatok, és gyakran nevezik őket számoló statisztikáknak. E nyers adatok nélkül a szabermetria nem lehetséges. Ezeket ismernünk kell ahhoz, hogy megfelelően értékelhessük a játékosokat. Önmagukban már nem adnak választ a kérdéseinkre. Ehelyett egy összetett kirakós játék darabjai, amelyet megpróbálunk megoldani, hogy megválaszoljuk ezeket a kérdéseket.

A szabermetria egy folyamatosan fejlődő tudomány. A szabermetrikusok természetüknél fogva nem elégedettek. Arra törekszenek, hogy a meglévőt fejlesszék, és új mérési módokat keresnek. Ahogy a rendelkezésre álló adatok mennyisége folyamatosan növekszik, a mérőszámok száma és pontosságuk is növekedni fog.

Nem rendelkezem felsőfokú matematikai végzettséggel. Bizonyítom, hogy egy korlátozott matematikai háttérrel rendelkező személy is képes lehet a fejlett statisztikai elemzéshez kapcsolódó munkamódszerekkel rendelkezni. Egyszerűen csak akarni kell megtanulni.

Ebben a cikksorozatban olyan mérőszámokat fogunk tárgyalni, amelyeket talán még nem ismer. Nem fogom megkísérelni, hogy minden egyes cikkben említett metrikát elmagyarázzak. Az az elképzelésem, hogy egyszerre egy-egy nagyobb mérőszámot aprítsunk el.