July 7,2005 21:28
統計的解讀：ＢＡＢＩＰ
BABIP 意思是 Batting Average on balls put into play。它考慮的是，排除全壘打，計算被打出去的球，成為安打的機率。
我們看球會覺得，運氣常常很重要。有時候明明打得很強勁，但正對著野手而去。有時候沒打好，反而成為落點絕佳的安打。從 BABIP 這數據，一些從事棒球統計研究的人發現：投手對於被擊出球是否成為安打的控制能力，遠不如三振，四壞，被全壘打的控制。這也算是不違反大家看球的直覺。
可是呢，之後被引伸解讀時，就開始出現了一些問題。從控制能力不如其它數據，變成了它不是投手本身的能力。（其實，那理論只有說投手較無控制力，並不是這項數據跟投手本身的能力無關）。接下來就變成 BABIP 只是運氣，時間久了，就會自然趨近於平均值。把這個用在王建民身上，因為他目前的 BABIP 比平均低不少，時間久了，這數據必然趨近平均值，而王的表現就會變差。
對這樣的論證，我實在是頭痛，因為根本就是從頭就解讀錯了理論。我看到的研究，並沒有說 BABIP 不是投手的能力，而只是投手對它的控制力不大，或是說，投手的能力對這數據影響力較小。我心中的模型是 BABIP=X+Y，其中 X 代表投手的能力，Y 則是個隨機數。而 Y 的變異數實在很大，而大部份球員的絕對值 X 都很小，因此看起來，BABIP 好像只是個很隨機的數據。但事實上，研究也顯示，有些投手的 BABIP 並不是那麼隨機。一個解釋就是，他們的 X 值較大（或較小，負的)。我還是相信，有些投手是比較容易被打，而有些比較不容易。比如說，一個經常不小心把球投到紅中的投手，他的被安打率應該會較高的。
統計是項很有用的工具，但是必須小心用，不然反而是件很糟糕的事。像 BABIP 是個有意義的數據，它提醒大家，投手被擊出球形成安打是不容易控制的。用在王建民身上，應該是像這樣：王建民目前的 BABIP 偏低。但因為 BABIP 有可能不是投手能力的展現，而只是運氣而已，因此，不能保證王是否能持續有好表現。要持續觀察，才知道這是他的能力，或只是一時的運氣。
不過，上述的觀察，就目前所做的研究，大概要好幾年才看得出來。因此，BABIP 相關理論比較大的用處可能是在交易或新簽約時，GM 知道 BABIP 這數據變動性大，不該太相信。若是完全不相信，那就又矯枉過正。畢竟，即使看相鄰兩年的數據相關係數，並不是 0，而是在 0.1 到 0.2 間。
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