Lo más utilizado para evaluar pitchers es el Earned Run Average (ERA).
Este se calcula dividiendo las carreras recibidas por un pitcher sin contar las precedidas por un error entre los innings pitcheados, y se multiplica por 9 que es el número de innings totales de un partido. Así nos da el número de carreras que hubiera concedido este pitcher si hubiera continuado jugando durante todo el partido. Si vemos un pitcher con un ERA de 3.5 significa que, si jugara todo el partido, “teóricamente” su equipo recibiría entre 3 y 4 carreras. Pocos pitchers juegan todo el partido, así que para conocer las carreras que puede recibir un equipo también deberíamos tener en cuenta el ERA del bullpen del equipo. Evidentemente a ERA más bajo mejor es el pitcher, aunque aquí también influye la capacidad defensiva del equipo, si no son capaces de hacer ni una doble eliminación el ERA del pitcher también será peor. Se intenta evitar el peso de los errores, haciendo que las carreras que recibe un pitcher por el error de sus compañeros no se compute como carrera recibida por el pitcher.
Para saber más: Estadísticas básicas de pitcheo
Hay varios problemas cuando evaluamos a un pitcher por su ERA:
- Los errores son subjetivos. Algunos anotadores oficiales dan más que otros, hasta existe un estudio que demuestra que los equipos de casa reciben menos errores que los visitantes.
- Cuando un pitcher abridor deja el partido con algún jugador en base su ERA depende del pitcher relevista. Imaginemos que el pitcher abridor deja el campo con dos bases llenas y dos eliminados, entra el relevista y elimina al siguiente bateador: no se le suma ninguna carrera al abridor. Ahora, si el bateador consigue un Home Run se le dan dos carreras al pitcher abridor.
- Los jugadores de campo de tu equipo, si son buenos, te meterán menos carreras que si son malos, y eso ya no depende en nada del pitcher.
- La suerte. Dos lanzamientos idénticos, dos batazos iguales y según la colocación/habilidad del shortstop puede ser una eliminación fácil o llegar a primera base.
Otras medidas
También se utiliza el índice de Victorias/Derrotas, pero este aspecto depende mucho del poder bateador de tu equipo. El pitcher puede conceder ocho carreras pero si los bateadores consiguen nueve mientras estás en el campo se le dará el partido como ganado, y en el otro lado podemos tener un pitcher que únicamente conceda una carrera, pero si sus bateadores no consiguen ni una se le dará el partido como perdido.
Por lo tanto, el trabajo de los pitchers consiste en evitar que el oponente consiga carreras. En este aspecto del juego su peso es importante, aunque no total, ya que los otros ocho jugadores del equipo también tienen su papel defensivo. Podríamos dividir la defensa en dos categorías:
- Las que controla totalmente el pitcher:
- Strikeouts
- Walks
- Home runs
- Control parcial del pitcher:
- Hits
Con estas premisas tenemos las DIPS (Defense Independent Pitching Statistics), la más conocida de éstas es la FIP (Fielding Independent Pitching), que nos muestra la relación entre Strikeouts, Bases por Bolas, Bateador Golpeado (HBP) y Home Runs. El FIP se lee como el ERA, a más bajo mejor.
Para relacionar los Hits, Home Runs, At Bats, Strikeouts (K) y Sacrifice Fly (SF) tenemos la estadística BABIP.
Esta nos da una valoración de la “suerte” del pitcher. A un número bajo es que el pitcher es más afortunado, pero cuando un jugador durante su carrera consigue BABIP bajos no significa que tenga suerte, sino que sabe lanzar las bolas de tal manera que las golpeadas causen el menor daño a su equipo.
Para saber más: Estadísticas avanzadas de Pitcheo
De nuevo aparece la suerte. Podemos medir el número de fly balls que se quedan en ésto o se convierten en home runs, y para ello tenemos el índice HR/FB%. Es sencillo, dividir el número de HR por el número de FB y multiplicarlo por cien. La media es de un 10% aproximadamente, así que si tenemos un pitcher con un 20% podemos decir que es menos afortunado que uno que tiene un 5%, aunque la tendencia es ir hacia la media, por lo que el jugador del 20% con el tiempo bajará hacia el 10 y el del 5 con el tiempo subirá hacia el 10.
Un pitcher que consiga que los batazos del equipo contrario sean Ground Balls (bolas que ruedan por el campo, cercanas, lo contrario a fly balls) conseguirá mejores resultados que uno que deja que las bolas lleguen más lejos. Una ground ball (GB) se convertirá como mucho en avanzar una base, una bola lejana podría ser un doble, un triple o un home run. Es fácil por lo tanto calcular el GB%: son los GB concedidos dividido por el total de bolas jugadas. Se considera que un jugador con menos del 50% de GB es un jugador GB y con más un jugador FB.
El estadio donde se juega también influye en el rendimiento de los pitchers. Es más difícil evitar carreras en el Yankee Stadium que en el Tropicana Field. Para calcularlo tenemos estadísticas como el FIP- o FIP Minus:
FIP Minus = 100*((FIP + (FIP – FIP*(PF/100)))/ AL or NL FIP)
Este nos relaciona el estadio (Park Factor) con el FIP total y el FIP de las diferentes ligas, la Nacional y la Americana. La Media de FIP es 100, si un jugador está por debajo es que lo está haciendo mejor que la media y si está por encima es que lo está haciendo peor.
Y para terminar el WAR (Wins Above Replacement), las victorias extras que nos consigue este pitcher si juega él y no juega otro que “en teoría” no nos ofrecería ninguna victoria. En teoría es la estadística perfecta que nos permiten evaluar a los jugadores sin necesidad de las otras, tal como contamos en la parte anterior.
En conclusión, ya tenemos las diferentes estadísticas disponibles para evaluar de forma independiente a un pitcher, las que dependen casi de forma completa del pitcher:
- Strikeouts cada 9 entradas.
- Bases por bolas cada 9 entradas.
- Home runs cada 9 entradas.
- BABIP
- Home runs sobre el total de fly balls
- Porcentaje de ground balls.
- FIP (utilizaré el total, ya que el FIP- se correlaciona perfectamente en los buenos jugadores que compararemos).
- WAR (lo utilizaré únicamente en los jugadores retirados, ya que estos ya han terminado su carrera y nos da una evaluación de toda su vida deportiva. En los que están activos varía según los años que han jugado, la edad que tienen, las temporadas que llevan, etc, por lo que nos daría una visión algo sesgada de su valor total).
Para esta evaluación no miraré a todos los pitchers activos, he cogido los pitchers que recomendaron algunos aficionados en Twitter (@Seattlefspain, @natxopistatxo, @maquinadehuesos y @DiegoBeccacece), tanto que juegan actualmente como ya retirados.
Para compararlos he utilizado un método sencillo, he puntuado todas las estadísticas, un uno al peor en esa estadística y subiendo hasta el mejor. Lo he dividido en dos grupos, las leyendas y los jugadores actuales, ya que algunas estadísticas no están en ambos grupos-.
Leyendas
| Jugador | K/9 | BB/9 | HR/9 | BABIP | FIP | WAR | Suma |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Nolan Ryan | 7 | 1 | 9 | 8 | 8 | 7 | 40 |
| Tom Seaver | 5 | 6 | 5 | 9 | 7 | 5 | 37 |
| Pedro Martínez | 8 | 7 | 4 | 5 | 9 | 4 | 37 |
| Greg Maddux | 2 | 9 | 8 | 4 | 4 | 9 | 36 |
| Bert Blyleven | 4 | 8 | 3 | 3 | 6 | 6 | 30 |
| Randy Johnson | 9 | 3 | 1 | 1 | 5 | 8 | 27 |
| Dwight Gooden | 6 | 4 | 7 | 2 | 3 | 2 | 24 |
| Fernando Valenzuela | 3 | 2 | 6 | 6 | 2 | 1 | 20 |
| Phil Nierko | 1 | 5 | 2 | 7 | 1 | 3 | 19 |
En el número 1 nos aparece Nolan Ryan. El jugador que concedía menos home runs pero el que daba más bases por bolas; probablemente disponía de un gran instinto para saber cuándo le iban a batear bien si lanzaba en una zona de strike, así que prefería lanzar bolas y ver si el bateador las intentaba batear. Randy Johnson era el jugador que conseguía más strikeouts cada 9 entradas, pero el que concedía más home runs y tenía un peor BABIP, mientras que si únicamente evaluáramos el WAR el mejor jugador era Greg Maddux.
Pitchers actuales *(con estadísticas a 31 de mayo de 2016)
| Team | K/9 | BB/9 | HR/9 | BABIP | GB% | HR/FB | FIP | Suma |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Clayton Kershaw | 9 | 4 | 13 | 11 | 9 | 13 | 12 | 71 |
| José Fernández | 13 | 2 | 12 | 9 | 2 | 11 | 13 | 62 |
| Jacob deGrom | 7 | 6 | 11 | 8 | 6 | 12 | 11 | 61 |
| Matt Harvey | 8 | 11 | 10 | 7 | 5 | 10 | 8 | 59 |
| Noah Syndergaard | 11 | 12 | 2 | 3 | 13 | 2 | 10 | 53 |
| Madison Bumgarner | 6 | 10 | 8 | 5 | 8 | 8 | 6 | 51 |
| Stephen Strasburg | 12 | 7 | 6 | 1 | 10 | 3 | 9 | 48 |
| Masahiro Tanaka | 4 | 13 | 1 | 13 | 12 | 1 | 3 | 47 |
| Jake Arrieta | 3 | 1 | 9 | 12 | 11 | 5 | 2 | 43 |
| Chris Sale | 10 | 9 | 4 | 4 | 4 | 4 | 7 | 42 |
| David Price | 5 | 5 | 7 | 6 | 3 | 9 | 5 | 40 |
| Johnny Cueto | 1 | 3 | 3 | 10 | 7 | 6 | 1 | 31 |
| Zack Greinke | 2 | 8 | 5 | 2 | 1 | 7 | 4 | 29 |
Como no podía ser de otra manera el mejor pitcher está siendo Clayton Kershaw. Es el que concede menos home runs y el que logra que la mayoría de sus fly balls no se conviertan en home run. Le sigue José Fernández, el que logra un mayor número de strikeouts cada 9 entradas y con el mejor FIP. Tanaka es el que concede menos bases por bolas hace y tiene un mejor BABIP, pero su punto débil son los home runs, es el que más da y el que tiene la «mala suerte» que las fly balls se conviertan en home runs. Johnny Cueto consigue pocos strikeouts, comparado con estos grandes jugadores, y su FIP es la peor de todo el grupo.
