En mayo pasado, Dave Cherman de Pitcher List escribió un artículo que sirve como una lectura obligada para cualquiera que desee entender los fundamentos de las métricas de la disciplina del plato del bateador. Entre los muchos detalles y conclusiones interesantes que Dave descubrió, el más importante fue que la tasa de contacto de un bateador es el mejor predictor estadístico de su tasa de ponchados.

Los cambios en la tasa de contacto y su tasa recíproca de whiffs (whiffs / swings) explican aproximadamente el 83% de las desviaciones en la tasa de ponchados de los bateadores. Como resultado, los analistas se centran en los movimientos a corto plazo en la tasa de whiffs como indicativo de los cambios actuales o futuros en la tasa de strikeout. Además, se centran en el nivel general de la tasa de strikeout de un jugador en relación con su tasa de whiff, pronosticando una regresión a esta última si la tasa de strikeout es demasiado alta o demasiado baja.

Este tipo de análisis funciona la mayor parte del tiempo. Sin embargo, como Dave señaló astutamente, la relación entre el contacto y los strikeouts no es perfecta. Una gran franja de jugadores se desvía de la norma, ya sea por encima o por debajo de la tasa de ponchados predicha por el whiff. Este artículo explorará estos jugadores y lo que impulsa estas desviaciones.

Antecedentes

Para reiterar los hallazgos de Dave: La tasa de contacto, o su tasa recíproca de whiff, es el perro superior cuando se trata de predecir la tasa de strikeout. En una muestra de 204 bateadores que eclipsaron 1.000 apariciones en el plato y 2.000 swings de 2016 a 2018, el coeficiente R2 entre la tasa de whiff y la tasa de strikeout fue un robusto 0,83 (los valores más cercanos a 1,00 indican una fuerte relación). Esa línea de mejor ajuste tiene una pendiente de aproximadamente 0,87, lo que significa que para un aumento del 1,00% en la tasa de whiff, se espera que la tasa de strikeout aumente en aproximadamente un 0,87%.

Comprometer esto a la memoria es importante. A menudo los analistas hacen referencia a los movimientos en la tasa de swing o en la tasa de swing externo como indicaciones de que la disciplina subyacente en el plato de un bateador ha cambiado. Mientras que estas métricas tienen valor, y quizás son mejores para explicar una estadística como la tasa de caminatas, son inferiores cuando se trata de predecir la tasa de ponchados. Por ejemplo, el R2 para la tasa de swing y la tasa de strike es de 0,62, lo que indica una correlación significativamente menor que la de la tasa de whiff, mientras que no hay una relación discernible entre la tasa de swing exterior y la tasa de strike.

Pero mientras la tasa de whiff es un fuerte precursor de la tasa de strike, su poder de predicción no se mantiene para todos los jugadores. Fíjate en los puntos situados significativamente por encima o por debajo de la línea de tendencia en el gráfico. Los que aparecen arriba, resaltados por Wil Myers, Trevor Story y Chris Davis, son jugadores que se ponchan más de lo que sugeriría su tasa de whiffs. Los de abajo, señalados por Maikel Franco, Adam Jones y Avisail García, se ponchan menos de lo esperado (Nótese que la tasa de ponchados predicha se determinó al introducir la tasa de ponchados del jugador como la variable x en la fórmula y = 0.8662x – 0.0014 que se encuentra en el gráfico de arriba).

Tanto Story como Myers son casos interesantes, ya que sus tasas reales de ponchados son más del 5.0% más altas que sus niveles predichos. Otros nombres en el rango elevado de ponchados incluyen a Brett Gardner, Miguel Sano, Logan Forsythe y Tommy Pham.

Franco, Jones y García se unen a Carlos González, Brandon Phillips, Hunter Pence, Didi Gregorius y Nelson Cruz como jugadores capaces de superar sus tendencias de ponchados, a menudo en un 4,0% a 5,0%. Para tener una perspectiva, la reducción de la tasa de ponchados en un 4,5% agrega 30 pelotas en juego u oportunidades de caminata adicionales para un bateador por temporada.

Swing Away, Avisail

El primer paso para evaluar por qué existen estas diferencias es comenzar simple: Examinar la tasa de swing de un jugador, que se calcula como los swings divididos por el total de lanzamientos.

Dave mostró en su artículo que la tasa de swing no muestra una relación con la tasa de strikeout en general. Pero sí tiene un efecto significativo en la razón por la que ciertos jugadores superan o no superan su tasa de strikeout esperada. El gráfico siguiente compara la relación entre la tasa de swing y el Delta K, que es la diferencia entre la tasa de strikeout prevista de un jugador y su tasa de strikeout real.

El R2 de 0.23 muestra que la tasa de swing explica una parte apreciable de la varianza en K Delta, siendo el impacto extremadamente relevante en los casos atípicos presentados anteriormente.

De los 10 jugadores con mayor K Delta, cuatro exhibieron una tasa de swing en el quinto percentil o inferior, mientras que nueve estaban en el percentil 39 o inferior. Trevor Story es el único jugador que exhibió un índice de swing por encima de ese nivel, situándose en el percentil 62. El promedio de la tasa de swing para el grupo fue del 41,8%, muy por debajo del promedio de la MLB del 47,0%.

Una relación similar está presente entre los jugadores con menor K Delta. Cuatro se ubican en el percentil 96 o más en la tasa de swing. Ocho superan el percentil 76. Los únicos dos que se mantienen al margen, y que poseen niveles de swing rate más o menos medios, son Pence y Cruz. La tasa de swing promedio para el grupo fue del 52,4%.

Los jugadores que hacen más swing poseen dos ventajas distintas para evitar los strikeouts. En primer lugar, ponen más bolas en juego antes en los recuentos, lo que evita la posibilidad de dos strikes y, por tanto, los strikeouts. En segundo lugar, son menos propensos a aceptar un tercer strike.

Esto no significa necesariamente que hacer más swing sea mejor. Simplemente significa que, para una tasa de whiff dada, una mayor tasa de swing resulta en menos strikeouts. Aunque este es un buen resultado, podría ser contrarrestado por una variedad de factores, incluyendo una menor calidad de la bola bateada. Esto será explorado en un futuro post.

Tasa de whiff

La tasa de swing es importante. Pero todavía hay otra variable principal que determina la tasa de strikeout: «

La diferencia de whiff es un nombre que acuñé para la diferencia en la tasa de whiff de un jugador en diferentes estados de conteo, particularmente entre los conteos de 0-0 y de dos strikes. La teoría subyacente es que ciertos jugadores pueden aplicar un enfoque de swing más agresivo al principio de los conteos, lo que conduce a elevadas tasas de whiff en general, pero mejoran sus habilidades de contacto con dos strikes, que es el estado imperativo para ganar o evitar strikeouts.

Seguramente, este parece ser el caso, con la diferencia de whiff entre cuentas de 0-0 y dos strikes explicando el 20% de la variación en K Delta.

La tasa de whiff de Story del 5,8% es una de las más altas del béisbol, situándose en el humilde cuarto percentil. Esto significa que la capacidad de Story para hacer contacto se deteriora significativamente con dos strikes: un rasgo que probablemente está impulsando su K Delta, líder en la liga.

Cuatro de los 10 mejores en K Delta se ubican en el octavo percentil o menos en whiff diff, con ocho de los 10 ubicados en el 20º o menos.

Ahora estamos comenzando a pintar una imagen real de por qué la mayoría de estos jugadores superan su tasa de strikeout. Si hacen menos swing y, por lo tanto, ponen menos bolas en juego antes en los recuentos y aceptan más terceros strikes, mientras que también fallan más con dos strikes, entonces sus tasas de strikeout serán más altas de lo esperado.

Myers y particularmente Napoli son los valores atípicos de whiff diff; sin embargo, nótese que ambos jugadores poseían tasas de swing en el percentil 24 o inferior.

Seis de los jugadores con mayor K Delta se situaron en el percentil 85 en whiff diff, mientras que sólo un jugador se situó por debajo del percentil 63. Esto significa que estos jugadores mejoraron significativamente su tasa de whiff cuando la cuenta llegó a dos strikes.

El caso de Brandon Phillips es particularmente interesante, cuya tasa de whiff disminuyó del 24,8% en cuentas de 0-0 al 15,6% con dos strikes, una caída masiva del 9,2%. Pence muestra una disminución similar, pasando del 33,4% al 25,0%.

Los mecanismos exactos detrás de este fenómeno no están claros. ¿Son estos jugadores realmente mejores con dos strikes que otros jugadores, o su enfoque de conteo temprano es sólo abiertamente agresivo y su enfoque de dos strikes refleja más su habilidad de base? Estas son preguntas que se explorarán en un artículo posterior.

Aplicaciones recientes

El análisis anterior utilizó datos de 2016-18 con un umbral mínimo de 1.000 apariciones en el plato y 2.000 swings. Si bien ese tipo de conjunto de datos robustos es necesario para establecer una base teórica sólida, también excluyó a muchos jugadores que se han convertido en activos de fantasía relevantes en el último año. Como resultado, revisemos algunos nombres interesantes basados en su desempeño desde el inicio de 2018.

Yoan Moncada, quien estuvo ausente del conjunto de datos de 2016-18 porque no alcanzó el umbral de apariciones en el plato, está cerca de la cima de la liga en K Delta desde el inicio de 2018. La tasa de swing del percentil 14 de Moncada junto con el diff de whiff del percentil 26 es el elixir perfecto para más strikeouts de los previstos.

El bateador de los Phillies, Rhys Hoskins, junto con el primera base de los Dodgers, Max Muncy, están en un barco similar, con tasas de swing microscópicas que reducen sus bolas de conteo temprano en juego y llevan el conteo a dos strikes, lo que resulta en un aumento de los strikeouts en relación con los whiffs.

Jake Bauers, a pesar de un comienzo lento de su carrera en la MLB, es un favorito de muchos en la comunidad de analistas. Si bien su reducida tasa de whiffs podría interpretarse como una señal de crecimiento en el plato, pero tal vez habría que moderar las expectativas dada su baja tasa de swing y su elevada diferencia de whiffs.

El campocorto de los Mets, Amed Rosario, posee uno de los más altos percentiles sumados de tasa de swing y diferencia de whiff en el béisbol, con 178, lo que indica que tiene el enfoque del plato para superar constantemente su tasa de whiff.

Adalberto Mondesí es un caso interesante, ya que combina una tasa de swing altísima con una de las marcas más altas de diferencia de whiff. Hasta ahora ha logrado mantenerse a flote con una tasa de strikeout en el rango del 27%, pero no me sorprendería ver que suba si no puede mejorar su enfoque de dos strikes. Javier Báez está cortado de la misma manera, balanceando casi todo y buscando el contacto duro al principio de la cuenta.

Bryce Harper, como señalé en mi artículo sobre la relación entre los whiffs y los barriles, está cambiando el balanceo y la pérdida por el contacto duro en las últimas temporadas. Afortunadamente, está adoptando ese enfoque agresivo más temprano en los recuentos, con una diferencia de whiff de -8,7% que se establece en el percentil 93.

La ruptura de contacto que Corey Dickerson experimentó en 2018 se apoya aún más en su tasa de swing del percentil 100 y la diferencia de whiff del percentil 94.

Conclusiones

La tasa de whiff es el principal impulsor detrás de la tasa de strikeout. Sin embargo, la tasa de whiff debe ser vista en conjunto con la tasa de swing de un jugador y las métricas de whiff diff para obtener una imagen más precisa de su tasa de strikeout de base. Entender estas estadísticas es particularmente importante para los jugadores más jóvenes cuya tasa de strikeout en las grandes ligas no está firmemente establecida. Además, son útiles para entender si la volatilidad a corto plazo en la tasa de whiff o la tasa de strikeout está relacionada con un cambio real subyacente en el enfoque.

Imagen destacada por Justin Paradis (@FreshMeatComm en Twitter)