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Image credit: David Richard-USA TODAY Sports

Traducido por José M. Hernández Lagunes

¿Y si Shane Bieber hubiera decidido tomar un camino diferente en la vida? ¿Y si hubiera llamado a su primo Justin (ya sé, no son parientes) y le hubiera dicho, “oye, ¿puedo irme de gira contigo?”, y se hubiera convertido en un roadie para el icono cultural más relevante de 2017. Bieber acaba de completar la Triple Corona (tanto como eso significa en esta extraña temporada) de la Liga Americana, consiguiendo la mayor cantidad de triunfos, el menor ERA y la mayor cantidad de ponches de cualquier lanzador del Joven Circuito. ¿Qué sería de Cleveland sin él?

Alguien ahí fuera se está rascando la cabeza preguntándose: “¿A este se le olvidó el WAR(P)?” Sí, sé lo del WAR(P). La pregunta que hice es la base conceptual del WAR(P). Pero, ¿el WAR (puedo llamarlo así nada más?) modela adecuadamente la pregunta que está haciendo? La forma en que el WAR ha evaluado tradicionalmente a los lanzadores (y a los jugadores de campo, para el caso) es comparar lo que un jugador hizo realmente con el rendimiento que un equipo “habría obtenido” durante la misma cantidad de tiempo de juego, basándose en una línea de base matemáticamente construida para “habría obtenido”. Si Shane Bieber lanzó 200 entradas, multiplicaríamos el rendimiento del “nivel de reemplazo” por 200 entradas u 800 bateadores enfrentados.

No es un mal modelo; es más, puede que casi siempre acierte. Ciertamente es mejor de lo que teníamos antes, pero ¿hay un agujero en el modelo y tenemos que arreglarlo? Asumimos que las salidas de Bieber habrían sido cubiertas por algún lanzadorcillo nivel Triple-A o algún relevista largo. Pero, hay una suposición que está mezclada ahí dentro sin sustento real. Nuestro falso Bieber podría hacer el mismo número de salidas que Justin… mmm, Shane, o incluso podría enfrentarse al mismo número de bateadores, pero el falso Bieber no es tan bueno como el verdadero Bieber (¿y quién lo es?), y por lo tanto probablemente no registraría el mismo número de outs. Una de las formas en las que el lanzador muestra su calidad es logrando outs, y eso es… parte de la forma en que ganas el juego. Significa que incluso después del mismo número de bateadores, el remplazo de abridor ha dejado al bullpen con más que hacer.

También hay un problema de selectividad de la muestra. Bieber llega a lanzar la sexta entrada. ¿Nuestro sustituto? Tal vez no. De hecho, Bieber llega a lanzar más profundo en los juegos como resultado de ser bueno; los mánagers sacan los SP6s del juego antes de que se pongan muy rancios.

Lo que quiero hacer es un chequeo gutural de WAR para los abridores, en dos partes. Hoy quiero cuantificar el valor no en términos de cómo se desempeña un lanzador en los números estadísticos, sino cuánto contribuye un lanzador a ganar un juego. La próxima vez, hablaremos de cómo lo que no hace un sustituto del abridor afecta a las posibilidades de ganar del equipo.

¡Peligro! ¡Datos matemáticos sangrientos a seguir!

Utilicé los datos de 2015-2019 para identificar a los 150 lanzadores que registraron más outs como abridores. Luego los clasifiqué por xFIP (porque era fácil, dada la forma en que mis datos estaban configurados) en niveles de 30. Los 30 primeros son los SP1s, los números 31-60 son los SP2s, y así sucesivamente. Todos los demás que no estaban en el top 150 fueron “abridores reemplazo”.

Esto es más difícil de lo que piensas. La Sabermetría es 95% sesgo de tu muestreo y 5% división larga. Probé con algunas variaciones en esto. También usé el número de aperturas, en lugar de outs. Intenté clasificar dentro de los equipos para obtener los niveles. Intenté usar los outs registrados como base para la clasificación en lugar del xFIP. Los resultados fueron básicamente los mismos.

Lo que más me interesaba era la probabilidad de ganar para el equipo en defensa cuando el lanzador abridor salía del juego. Para los que se preguntan por qué estoy agrupando a los lanzadores, es porque la probabilidad de ganar depende mucho de lo que hace la ofensiva del equipo, así que usar un lanzador individual le mezclaría con la ofensiva del equipo. Cuando observas grupos más grandes de lanzadores, puedes ver patrones más amplios.

Antes de entrar en los grupos de lanzadores, observé otro gráfico, en el que se observaba la probabilidad media de victoria del equipo lanzador cuando el lanzador salía en función de cuántos outs registraba el lanzador. (A modo de comprobación, también observé la frecuencia con la que el equipo ganaba realmente, y las líneas coincidían muy bien).

Podemos ver que un abridor no comienza a construir la probabilidad de ganar para el equipo hasta que llega al out número 15 (cinco entradas). Antes de eso, la probabilidad de ganar ronda el 25%. Si ni siquiera puede darle a su equipo cinco episodios, puede que aún así ganen, pero probablemente sólo porque en algún momento el otro abridor también es un inútil.

Niveles (por xFIP) Outs promedio obtenidos por el abridor Porcentaje de partidos con al menos 15 outs obtenidos Probabilidad promedio de triunfo al momento de salida del abridor Número promedio de carreras del oponente al momento de salida del abridor
Top 30 18.33 88% 59% 2.25
31-60 17.42 84% 52% 2.58
61-90 16.95 82% 50% 2.66
91-120 16.69 79% 48% 2.77
121-150 16.33 76% 46% 2.95
Remplazos 13.83 56% 43% 2.79

(Nota: dado que el concepto del “relevista abridor” ha subido su popularidad en los últimos años, las aperturas del “remplazo” pueden incluir algunas aperturas de tan solo un inning y que fueron útiles. Volví a realizar los mismos análisis con los datos entre 2010 y 2014—antes de que se hablara abiertamente sobre el “relevista abridor”—y básicamente obtuve las mismas respuestas.)

 Un lanzador as sale del juego con una probabilidad de ganar que es, en promedio, 16 puntos porcentuales más alta que la de un lanzador de reemplazo. También (y no por casualidad), 4.5 outs más. En más de 30 salidas, eso por sí solo es 4.8 victorias más que un abridor de reemplazo. Pero esos 4.5 outs son clave. Una vez más, los lanzadores no son retirados de los juegos al azar. Los mánagers eligen el momento en que, a su juicio, el lanzador ha hecho suficiente y ya no es una ventaja para las posibilidades del equipo. Si forzáramos al remplazo a llegar al mismo número de outs de forma regular que el as, parece probable que los resultados empeoraran progresivamente. Es imposible saber cuán malo es, específicamente porque el lanzador es sacado, pero nuestro abridor sustituto en promedio ya ha aceptado media carrera más en una entrada y media menos de trabajo. Y ahora, están cansados y están en su tercera visita al orden de bateo. Esto probablemente no va a terminar bien.

También vale la pena señalar: la brecha entre un abridor de primer nivel y un abridor de remplazo es de 16 puntos de probabilidad de ganar por salida. La brecha entre el primer nivel y el segundo nivel es de 7 puntos. Los verdaderos abridores excelentes están probablemente más adelantados en el “resto” de lo que creemos.

Ese número de 4.8 victorias suena bastante bien para alguien en ese nivel de 30 principiantes como valor de WAR. Desde esa perspectiva, el WAR parece estar comprobado. Pero no estamos tomando en cuenta dos grandes problemas negativos del espacio. El WAR compara a un abridor normal con lo que hicieron los abridores de remplazo en su conjunto. No tenemos forma de explicar lo que habrían hecho si tuvieran que llevar la misma carga que un abridor normal. Tampoco tenemos en cuenta los efectos secundarios de la carga de trabajo adicional del bullpen, tanto en el juego como en el transcurso de una temporada. ¿Cuál es el efecto de una entrada que el bullpen no tiene que lanzar?

Tengo que asumir que ambos efectos añadirían valor a lo que hace un as del montículo, y como resultado, aumentaría su valor aún más. La próxima vez, hablaremos de la magnitud del efecto y de si los ases (y los buenos abridores en general) valen mucho más de lo que se les atribuye.

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