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No hay ningún tema en el que la comunidad de béisbol de fantasía diaria esté dividida más ferozmente que en la eficacia de estudiar los datos de bateador contra lanzador (BvP). Los defensores de BvP argumentan que ciertos bateadores son simplemente va a golpear mejor de lanzadores particulares, por lo que es crucial para tener en cuenta que. Y para aquellos que han jugado al béisbol, la mayoría estaría de acuerdo en que parecen ver la pelota mejor en las manos de ciertos lanzadores.

Los que están en contra del uso de BvP argumentan que las estadísticas simplemente no son significativas. Hay tanta variación en el béisbol durante períodos cortos de tiempo que no parece ser astuto poner una gran cantidad de importancia en los resultados de 10 o incluso 20 at-bats.

En realidad me encuentro en ambos lados de este argumento; mientras que de hecho creo que ciertos bateadores naturalmente van a golpear un lanzador mejor que el siguiente (independientemente de las fortalezas relativas de los lanzadores), todavía no creo que BvP sea significativo en la mayoría de los casos. Echemos un vistazo más profundo.

Una pequeña muestra

Mis opiniones sobre el BvP son más o menos las mismas que las de la propensión a las lesiones. ¿Podríamos esperar que algunos jugadores sean genéticamente más propensos a lesionarse que otros (o que tarden más en curarse cuando se lesionan)? Por supuesto. Nunca esperaríamos que el cuerpo de todo el mundo respondiera de la misma manera a diversos factores de estrés.

Sin embargo, nos encontramos con un problema cuando intentamos utilizar las lesiones pasadas para proyectar las futuras. Las lesiones son un acontecimiento de tan baja frecuencia que pasa mucho tiempo antes de que podamos decir de forma concluyente que una lesión concreta no es sólo el resultado de la varianza. Etiquetar a un jugador como propenso a las lesiones después de una única lesión, o incluso de un par de ellas, equivale a decir que la persona que gana una única mano en una partida de póquer cara a cara es el mejor jugador. Tal vez lo sea, o tal vez no, pero la cantidad de aleatoriedad inherente a una sola mano -o a una sola lesión- es tan grande que no podemos afirmar nada en un sentido u otro.

De la misma manera, los datos de BvP casi siempre sufren el mismo problema. En un día determinado de acción de la MLB, es posible encontrar sólo un puñado de jugadores que tienen más de, digamos, 20 at-bats contra un determinado lanzador. Incluso con ese número de intentos, no podemos decir que alguien que batea .400 esté realmente «viendo bien al lanzador»; con toda probabilidad, sólo ha tenido suerte. Consideremos ahora una estadística de frecuencia aún menor, como los jonrones. Para saber si un bateador en particular va a hacer un mayor porcentaje de jonrones ante el lanzador A que ante el lanzador B, necesitaríamos una muestra de bateos que simplemente nunca vemos.

De nuevo, no sólo nos preocupa si los bateadores se emparejan mejor o peor con lanzadores específicos -sabemos más o menos que ese es el caso- sino también si podemos o no usar datos pasados para predecir eventos futuros. En casi todos los casos, ni siquiera estamos cerca de tener una muestra lo suficientemente grande como para confiar en que los números sean significativos.

Resultados extremos

Uno de los pocos casos en los que podría estar justificado mirar el BvP es cuando los resultados son (muy) extremos. Si un bateador tiene 10 de 20 en su carrera contra un lanzador, incluso ese éxito podría ser fácilmente un subproducto del azar. Sin embargo, si vemos algo así como 16 de 20 con cuatro jonrones -un hecho muy raro- entonces nos acercamos al punto en el que el éxito es tan dramático que la muestra no necesita ser tan grande para justificar la confianza en los números.

Usando el BvP para los lanzadores

Otra situación en la que el BvP podría tener un poco más de valor es cuando se estudian los lanzadores contra una alineación particular. Cuando estamos tratando con BvP de bateadores individuales, básicamente estamos diciendo «Hay una pequeña probabilidad de que esto no se deba a la varianza, pero simplemente no lo sabemos». Con los lanzadores, esas pequeñas probabilidades pueden sumarse.

Cuando un lanzador ha forzado a un bateador a ir 2 por 10 en sus carreras, esa información tiene poco significado. Sin embargo, cuando ha forzado a toda una alineación a ir 15-por-130, hay una mayor probabilidad de que esos números no sean únicamente el resultado de la varianza. Una vez más, esta es una situación rara que no aparece todos los días.

Ir Contra la Corriente

Un último uso de BvP es realmente usarlo y hacer lo contrario. Sea o no útil el BvP, sabemos que mucha gente lo utiliza. Puedes tener una idea decente del uso de los jugadores en un día determinado estudiando el BvP.

Incluso si los datos del BvP reflejan ligeramente un fenómeno de la vida real, todavía podría haber valor en desvanecer a los bateadores con números decentes de BvP en los torneos porque puede permitirte alinear una alineación única. El pequeño beneficio que podría (o no) resultar de enfatizar el BvP sería contrarrestado por la comprensión de donde el público es alto en un jugador que probablemente no debería ser.

¿Podría perjudicar?

Por último, quiero mencionar que no sólo el BvP probablemente no tiene demasiado valor, excepto en raras ocasiones, pero enfatizarlo fuertemente podría perjudicarle, también. La primera forma en la que puede perjudicar es si tiene un precio en el salario de un jugador. Es decir, si el sitio en el que juegas tiene en cuenta, al menos parcialmente, el BvP en sus salarios, te encuentras con una situación en la que estás pagando por una estadística que muy probablemente no te va a ayudar a mejorar tu rendimiento. En ese caso, el mejor escenario es que no te ayudarán los datos de BvP, incluso si son importantes.

La segunda forma en que el estudio de BvP puede perjudicarte es que simplemente lleva tiempo. No tenemos una cantidad infinita de tiempo para la investigación de la fantasía diaria, especialmente en un verdadero deporte diario como el béisbol. Incluso si el uso de BvP no perjudica sus puntuaciones finales, sigue ocupando un precioso tiempo de investigación que podría dedicarse a analizar una métrica más predictiva.