Seguro que muchos han escuchado
hablar de la sabermetría, pero como este término casi siempre viene rodeado de
un montón de palabras y estadísticas complicadas -que nadie se molesta en
explicar-, normalmente se hace difícil su comprensión. Vamos a intentar
explicar de la forma más breve y clara posible qué es la sabermetría.
La
sabermetría es el análisis objetivo y científico del béisbol, basado,
fundamentalmente, en las estadísticas. Este concepto fue acuñado por Bill
James, considerado por algunos como el padre de la sabermetría, y sin dudas uno
de sus principales difusores. Si lo asumimos literalmente, para los
hispanohablantes, saber + metría significa «Medición del saber» -por supuesto
que el significado real no tiene nada que ver con esto, pues proviene del
acrónimo SABR, que son las siglas de la Society for American Baseball Research,
una organización dedicada a la investigación del béisbol y su historia desde
muy diversas arista.
El
objetivo fundamental de la sabermetría es ayudar a tomar decisiones dentro del
béisbol. Los sabermétricos no son entrenadores ni preparadores físicos. Ellos
pueden ayudar a identificar una deficiencia en el swing de un bateador, pero no
pueden corregirla; pueden encontrar relaciones entre un sistema de
entrenamiento y el rendimiento de un equipo, pero no pueden diseñarlo.
El
béisbol es un sistema probabilístico y cada decisión tiene una probabilidad de
éxito asociada. Por tanto, cuando se toman decisiones estratégicas dentro del
terreno de béisbol, o se intenta valorar a un jugador basándose en
estadísticas, se cae en el campo que los sabermétricos si dominan. Es aquí
donde mayor utilidad
tiene la sabermetría.
En
cada decisión que se toma en el béisbol se intenta predecir el futuro. La
sabermetría lo hace aplicando herramientas científicas.
Fragmento
del filme MoneyBall. FOTO: WordPress.com
Pongamos
algunos ejemplos concretos. En muchas ligas del mundo, incluida la Serie
Nacional, se valora la actuación colectiva de los equipos por el promedio de
bateo (AVE) y el promedio de carreras limpias (ERA). Sin embargo, esta no es la
mejor forma de valorar o predecir la actuación de un equipo. La diferencia
entre las carreras anotadas (CA) y las carreras permitidas (CP) es mucho más
eficiente y tiene mucha mayor relación con las victorias.
Tras
ver la importancia de fabricar carreras, se podría asumir que las carreras
impulsadas (CI) son fundamentales para evaluar el rendimiento individual de los
jugadores. Sin embargo, ahí está otro de los problemas claves de buena parte de
las estadísticas tradicionales: son dependientes. Esto quiere decir que
dependen, valga la redundancia, del equipo o la posición en la alineación en
que se juegue. Por ejemplo, los bateadores que vienen detrás de Roel Santos o
Stayler Hernández, o de otros jugadores con un alto promedio de embasado (OBP),
tienen muchas más posibilidades de impulsar carreras que el resto. Se han
creado estadísticas independientes, como el WoBA o el WAR, que miden la calidad
potencial de los jugadores y que permiten predecir su rendimiento futuro.
