Lo scorso maggio, Dave Cherman di Pitcher List ha scritto un articolo che serve come una lettura obbligata per chiunque voglia capire le basi della metrica della disciplina di battuta. Tra le molte chicche interessanti e le conclusioni che Dave ha scoperto, la più importante è che il tasso di contatto di un battitore è il miglior predittore statistico del suo tasso di strikeout.

Le variazioni del tasso di contatto e il suo reciproco tasso di whiff (whiff / swing) spiegano circa l’83% delle deviazioni del tasso di strikeout per i battitori. Di conseguenza, gli analisti si concentrano sui movimenti a breve termine nel tasso di whiff come indicativo dei cambiamenti attuali o futuri nel tasso di strikeout. Inoltre, si concentrano sul livello complessivo del tasso di strikeout di un giocatore in relazione al suo tasso di whiff, prevedendo una regressione a quest’ultimo se il tasso di strikeout è troppo alto o troppo basso.

Questo tipo di analisi funziona il più delle volte. Tuttavia, come Dave ha astutamente sottolineato, la relazione tra contatto e strikeout non è perfetta. Una larga fascia di giocatori si allontana dalla norma, superando o sottoperformando il tasso di strikeout previsto dal whiff. Questo articolo esplorerà questi giocatori e ciò che guida queste deviazioni.

Sfondo

Per ribadire i risultati di Dave: Il tasso di contatto, o il suo reciproco whiff rate, è il top dog quando si tratta di predire il tasso di strikeout. In un campione di 204 battitori che ha eclissato 1.000 apparizioni sul piatto e 2.000 oscillazioni dal 2016 al 2018, il coefficiente R2 tra tasso di whiff e tasso di strikeout è stato un robusto 0,83 (valori più vicini a 1,00 indicano una forte relazione). Quella linea di best fit ha una pendenza di circa 0,87, il che significa che per un aumento dell’1,00% del tasso di whiff, il tasso di strikeout dovrebbe aumentare di circa lo 0,87%.

Commettere questo alla memoria è importante. Spesso gli analisti faranno riferimento ai movimenti nel tasso di swinging strike o nel tasso di swing esterno come indicazioni che la disciplina di base di un battitore è cambiata. Mentre queste metriche hanno valore, e forse sono migliori nello spiegare una statistica come il tasso di camminata, sono inferiori quando si tratta di prevedere il tasso di strikeout. Per esempio, l’R2 per il tasso di sciopero oscillante e il tasso di strikeout è 0,62, indicando una correlazione significativamente inferiore a quella del tasso di whiff, mentre non c’è alcuna relazione discernibile tra tasso di swing esterno e tasso di strikeout.

Ma mentre il tasso di whiff è un forte precursore del tasso di strikeout, il suo potere predittivo non tiene per tutti i giocatori. Notate i punti situati significativamente sopra o sotto la linea di tendenza nel grafico. Quelli presenti sopra, evidenziati da Wil Myers, Trevor Story e Chris Davis, sono giocatori che colpiscono più del loro tasso di whiff suggerirebbe. Quelli sotto, contrassegnati da Maikel Franco, Adam Jones e Avisail Garcia, sciopero fuori meno del previsto (si noti che tasso di strikeout previsto è stato determinato inserendo il tasso di whiff del giocatore come la variabile x nella formula y = 0.8662x – 0.0014 trovato nel grafico sopra).

Sia Story e Myers sono casi interessanti, come loro tassi reali strikeout sono più di 5,0% superiore ai loro livelli previsti. Altri nomi nella gamma di strikeout outlier elevati includono Brett Gardner, Miguel Sano, Logan Forsythe e Tommy Pham.

Franco, Jones e Garcia sono uniti da Carlos Gonzalez, Brandon Phillips, Hunter Pence, Didi Gregorius e Nelson Cruz come giocatori capaci di superare le loro tendenze di whiff, spesso dal 4,0% al 5,0%. Per la prospettiva, tagliare il tasso di strikeout del 4,5% aggiunge altre 30 palle in gioco o opportunità di cammino per un battitore a stagione.

Swing Away, Avisail

Il primo passo per valutare perché queste differenze esistono è iniziare semplice: Esaminare il tasso di swing di un giocatore, che è calcolato come swing diviso per il totale dei lanci.

Dave ha mostrato nel suo articolo che il tasso di swing non mostra una relazione con il tasso di strikeout nel complesso. Ma ha un effetto significativo sul perché certi giocatori superano o sottoperformano il loro tasso di strikeout previsto. Il grafico qui sotto confronta la relazione tra lo swing rate e il K Delta, che è la differenza tra il tasso di strikeout previsto da un giocatore e il suo tasso di strikeout effettivo.

L’R2 di 0.23 mostra che lo swing rate spiega una porzione apprezzabile della varianza in K Delta, con un impatto estremamente rilevante nei casi di outlier presentati sopra.

Tra i 10 giocatori con il più alto K Delta, quattro hanno esibito uno swing rate nel quinto percentile o inferiore, mentre nove erano nel 39esimo percentile o inferiore. Trevor Story è l’unico giocatore che ha esposto un tasso di oscillazione sopra quel livello, arrivando nel 62 ° percentile. Il tasso medio di swing per il gruppo era 41,8% ben al di sotto della media MLB di 47,0%.

Un rapporto simile è presente tra i giocatori più bassi K Delta. Quattro si classificano nel 96° percentile o superiore nel tasso di oscillazione. Otto eclissano il 76° percentile. Gli unici due hold out, che entrambi possiedono livelli di tasso di oscillazione approssimativamente medi, sono Pence e Cruz. Il tasso medio di oscillazione per il gruppo era 52,4%.

Giocatori che swing più possiedono due vantaggi distinti per evitare strikeout. In primo luogo, mettono più palle in gioco prima nel conteggio, che evita la prospettiva di due strike e successivamente strikeout. In secondo luogo, sono meno inclini a prendere un terzo strike chiamato.

Questo non significa necessariamente che oscillare di più è meglio. Significa semplicemente che, per un dato tasso di whiff, un tasso di swing più alto si traduce in meno strikeout. Anche se questo è un buon risultato, potrebbe essere contrastato da una varietà di fattori, inclusa una minore qualità della palla battuta. Questo sarà esplorato in un futuro post.

Whiff Diff

Il tasso di swing è importante. Ma c’è ancora un’altra variabile primaria che determina il tasso di strikeout: “whiff diff.”

Whiff diff è un nome che ho coniato per la differenza nel tasso di whiff di un giocatore in diversi stati di conteggio, in particolare tra 0-0 e due strike counts. La teoria sottostante è che alcuni giocatori potrebbero applicare un approccio di swing più aggressivo all’inizio del conteggio, portando a tassi di whiff complessivi elevati, ma migliorano le loro capacità di contatto con due strike, che è lo stato imperativo per guadagnare o evitare strikeout.

Sicuramente, questo sembra essere il caso, con il whiff diff tra 0-0 e due strike counts che spiega il 20% della variazione in K Delta.

Il whiff diff rate di Story del 5.8% è uno dei più alti nel baseball, classificandosi nel basso quarto percentile. Questo significa che la capacità di Story di fare contatto si deteriora significativamente con due strike: una caratteristica che probabilmente sta guidando il suo Delta K leader nella lega.

Quattro dei primi 10 in Delta K si classificano nell’ottavo percentile o inferiore in whiff diff, con otto dei 10 classificati nel 20° o inferiore.

Ora stiamo iniziando a dipingere un quadro reale del perché la maggior parte di questi giocatori supera il loro tasso di strikeout. Se oscillano meno, e quindi mettono meno palle in gioco all’inizio del conteggio e prendono più terzi strike chiamati, e allo stesso tempo fanno più strike con due strike, allora il loro tasso di strikeout sarà più alto del previsto.

Myers e in particolare Napoli sono i whiff diff outliers; tuttavia, si noti che entrambi questi giocatori possedevano tassi di swing nel 24° percentile o inferiori.

Sei dei più alti giocatori K Delta hanno ottenuto l’85° percentile in whiff diff, mentre solo un giocatore si è classificato sotto il 63° percentile. Questo significa che questi giocatori hanno migliorato significativamente il loro tasso di whiff quando il conteggio ha raggiunto due strike.

Il caso di Brandon Phillips è particolarmente interessante, il cui tasso di whiff è diminuito dal 24,8% nei conteggi 0-0 al 15,6% con due strike, un enorme calo del 9,2%. Pence mostra una diminuzione simile, passando dal 33,4% al 25,0%.

I meccanismi esatti dietro questo fenomeno non sono chiari. Questi giocatori sono effettivamente migliori con due strike rispetto ad altri giocatori, o il loro approccio al conteggio iniziale è solo apertamente aggressivo e il loro approccio con due strike riflette maggiormente la loro abilità di base? Queste sono domande che saranno esplorate in un articolo successivo.

Applicazioni recenti

L’analisi di cui sopra ha utilizzato dati dal 2016-18 con una soglia minima di 1.000 apparizioni sul piatto e 2.000 swing. Mentre quel tipo di set di dati robusto è necessario per stabilire una solida base teorica, ha anche escluso molti giocatori che sono diventati risorse di fantasia rilevanti nel corso dell’ultimo anno. Di conseguenza, esaminiamo alcuni nomi interessanti in base alle loro prestazioni dall’inizio del 2018.

Yoan Moncada, che era assente dal set di dati 2016-18 perché non ha raggiunto la soglia di apparizioni al piatto, è vicino alla cima della lega in K Delta dall’inizio del 2018. Il 14° percentile swing rate di Moncada insieme al 26° percentile whiff diff è l’elisir perfetto per più strikeout del previsto.

Lo slugger Rhys Hoskins dei Phillies, insieme al primo baseman Max Muncy dei Dodgers, sono in una barca simile, con tassi di oscillazione microscopici che riducono le loro palle in gioco all’inizio del conteggio e guidano il conteggio a due strike, con conseguente aumento degli strikeout rispetto ai whiff.

Jake Bauers, nonostante un inizio fiacco della sua carriera MLB, è il preferito di molti nella comunità degli analisti. Mentre il suo tasso di whiff ridotto potrebbe essere interpretato come un segno di crescita al piatto, ma forse le aspettative dovrebbero essere temperate dato il suo basso tasso di swing ed elevato whiff diff.

Mets shortstop Amed Rosario possiede uno dei più alti percentili sommati di swing rate e whiff diff nel baseball a 178, indicando che ha l’approccio piatto per superare costantemente il suo whiff rate.

Adalberto Mondesi è un caso interessante, combinando un altissimo swing rate con uno dei più alti whiff diff marchi. Finora è riuscito a rimanere a galla con un tasso di strikeout nel range del 27%, ma non sarei sorpreso di vederlo spuntare se non può migliorare il suo approccio a due strike. Javier Baez è tagliato dalla stessa stoffa, oscillando a quasi tutto e puntando per contatto duro all’inizio del conteggio.

Bryce Harper, come ho notato nel mio articolo sul rapporto tra whiffs e botti, sta scambiando swing-and-miss per contatto duro nelle ultime stagioni. Fortunatamente, sta adottando quell’approccio aggressivo all’inizio dei conteggi, con un -8,7% whiff diff che si stabilisce nel 93° percentile.

Il breakout del contatto che Corey Dickerson ha sperimentato nel 2018 è ulteriormente supportato dal suo tasso di oscillazione del 100° percentile e dal 94° percentile whiff diff.

Conclusioni

Il tasso di whiff è il driver principale dietro il tasso di strikeout. Tuttavia, il tasso di whiff dovrebbe essere visto in congiunzione con il tasso di swing di un giocatore e la metrica whiff diff per ottenere un quadro più accurato del loro tasso di strikeout di base. Capire queste statistiche è particolarmente importante per i giocatori più giovani il cui tasso di strikeout major league non è saldamente impostato in pietra. Inoltre, sono utili per capire se la volatilità a breve termine nel tasso di whiff o tasso di strikeout è legato a un reale cambiamento di fondo in approccio.

Featured Image by Justin Paradis (@FreshMeatComm on Twitter)