"Tenemos que aprender a alejarnos de los triple plays". (Casey Stengel)
La famosa frase del Casey
Stangel refleja el temor de los managers a las jugadas de múltiples outs, ya
que las mismas cortan la posibilidad de anotar carreras. Claro, Stangel alude a una de las jugadas más
extrañas del béisbol como son los triple plays, pero igual situación se
presenta con las jugadas de múltiples outs más comunes: los Doble Plays. Los Doble Plays también “cortan” los potenciales rallys de carreras,
por lo que es llamada también a esta jugada el mejor amigo de los pichers. La
Gráficas 8.1 y 8.2 muestran la evolución en la cantidad de Doble Plays promedio por equipo a lo largo del período 1.901 –
2.012 en las ligas Nacional y Americana respectivamente.
Fuente: Sitio Oficial de la Major League Baseball
Nótese que el promedio por
equipo por temporada ha oscilado prácticamente desde los años ’20 en torno a
los 150 Doble Plays (los picos en los años 1.981 y 1.994 se deben a las dos
huelgas de peloteros).
En la primera década del
siglo pasado la legendaria combinación de Doble
Plays de Los Chicago Cubs conformada
por J. Tinker, J. Evers y F. Chance, conocida como Tinker to Evers to Chance,
llevó a su equipo a obtener cuatro Títulos de Liga y dos Series Mundiales.
Desde entonces se ha considerado el Doble
Plays como un arma poderosa para ganar juegos. ¿Pero, es cierto esto último?,
¿el tener una buena combinación de Doble
Plays garantiza necesariamente obtener muchas victorias o menor cantidad de
Carreras limpias permitidas?. La respuesta
solo nos la puede dar, por un lado, un
estudio de Correlación entre Doble Plays y Juegos Ganados y, por otro lado, un estudio de la Correlación entre Doble Plays y Carreras
Limpias Permitidas o ERA, por sus siglas en inglés. Si es cierto esas premisas debemos obtener unos valores
de Coeficientes de Correlación altos
que confirmen que mientras más Doble
Plays realice un equipo mayor serán, por un lado, las victorias (Coeficiente de Correlación
positivos) y por otro lado menor las Carreras
limpias permitidas (Coeficiente de Correlación negativo).
CORRELACIÓN
ENTRE DOBLE PLAYS Y JUEGOS GANADOS
Las Gráficas 8.3 y 8.4
muestran el comportamiento de los Coeficientes de Correlación entre las
variables Doble Plays y Juegos Ganados
en las ligas Nacional y Americana respectivamente en el período 1.901 – 2.012.
Nótese la fluctuación en los valores de los Coeficientes de Correlación que van
desde valores medianamente altos positivos hasta valores medianamente altos
negativos.
Fuente: Sitio Oficial de la Major League Baseball
Esto nos indica la poca correlación entre las variables Doble Plays y Juegos Ganados. El resultado son los siguientes valores promedios:
Coef. de Correlación
(promedio 1.901 – 2.012) Liga Nacional = 0,00 ± 0,30
Coef. de Correlación
(promedio 1.901 – 2.012) Liga Americana = -0,06 ± 0,35
Estos Coeficientes
de Correlación nos indica que existe una relación prácticamente Nula, según la clasificación de Pereira (Pereira, R.S - 1.970 - Estadística y sus Aplicaciones, ver Concepto de Correlación Estadística en este blog) entre las variables Doble Plays y Juegos Ganados.
También se observa una alta dispersión en los
valores de los Coeficientes de
Correlación, ya que las desviaciones estándares son bastante altas en ambas
ligas: ±0,30 y ±0,35,
en la Nacional y Americana respectivamente.
Por otra parte,
los promedios de los Coeficientes
de Determinación son:
Coef. de Determinación
(promedio 1.901 – 2.012) Liga Nacional = 0,09 ± 0,11
Coef.
de Determinación (promedio 1.901 – 2.012) Liga Americana = 0,13 ±0,16
Es decir, que apenas el 9% y
13% de la variabilidad observada en los Juegos
Ganados, en las ligas Nacional y Americana respectivamente, se debe a
variaciones en los Doble Plays.
Veamos las estadísticas de
los equipos que terminaron con la mayor cantidad de Juegos Ganados y sus posiciones en cuanto al Doble Plays.
La Gráfica 8.5 muestra la relación entre
lideratos de Juegos Ganados Vs.
Posiciones en Doble Plays que ocuparon esos equipos líderes en la Liga Americana en el periodo 1.901 – 2.012.
Veamos: en 13 temporadas los equipos que terminaron como líderes en Juegos Ganados terminaron también como
líderes en Doble Plays; en 17
temporadas los líderes en Juegos Ganados
fueron segundos en Doble Plays; en 8
temporadas los líderes en Juegos Ganados
fueron terceros en Doble Plays y en 8
temporada los líderes en Juegos Ganados
ocuparon el cuarto lugar en Doble Plays.
En consecuencia en 46 temporadas (39%) en el periodo estudiado (1.901 – 2.012)
los equipos más ganadores estuvieron entre los cuatro mejores en Doble Plays (en 6 temporadas hubo empates
en el primer lugar de Juegos Ganados en la temporada regular). Por último, en 72 temporadas los líderes en Juegos
Ganados no estuvieron entre los cuatro mejores en Doble Plays, lo que representó un 61% de las temporadas.
A pesar de la casi nula
correlación entre las variables Doble Plays
y Juegos Ganados no deja de llamar
la atención que un porcentaje relativamente alto de equipos que terminaron entre
los cuatro mejores en Doble Plays
terminaron con la mayor cantidad de Juegos
Ganados. Este comportamiento se puede observar en la Gráfica 8.4 en la que
se observan temporadas con valores en los Coeficientes
de Correlación medianamente altos positivos, que implica que en esas
temporadas mientras mayores eran la cantidad de Doble Plays se producían mayor cantidad de Juegos Ganados.
La Gráfica 8.6 muestra los resultados en la Liga Nacional.
Se observa en la Gráfica 8.6
que los equipos que estuvieron entre los cuatro primeros lugares en Doble Plays consiguieron el mejor
registro de Juegos Ganados en 61
oportunidades de las 112 temporadas para un porcentaje del 53% y los equipos
que no estuvieron entre los cuatro equipos con mejor Doble Plays consiguieron la mayor cantidad de Juegos Ganados en 53 oportunidades para un 47%. (En 2 temporadas
hubo empates en el primer lugar en Juegos
Ganados).
En la Liga Nacional también se observa que pesar de la casi nula correlación entre las
variables Doble Plays y Juegos Ganados no deja de llamar la
atención que un porcentaje alto de los equipos que terminaron con la mayor
cantidad de Juegos Ganados estuvieron
entre los cuatro mejores en Doble Plays.
CORRELACIÓN
ENTRE DOBLE PLAYS Y CARRERAS LIMPIAS
Sabemos que la estadística Doble Plays mide solo un aspecto defensivo
del juego de Béisbol, el cual describimos en los párrafos anteriores. Por lo
tanto, su impacto inmediato es sobre el objetivo primordial de la defensiva del
juego, como es la de no permitir carreras a sus contrarios, por lo que sería
más conveniente evaluar la relación entre Doble
Plays y las Efectividad (carreras limpias permitidas por cada nueve innings lanzados. Solo nos interesa las Carreras Limpias, ya que las Carreras en general incluyen las Carreras Sucias, que son las que se producen como consecuencia de los Errores defensivos, lo cual le metería “ruido” al estudio de los Doble Plays) antes que la relación Doble Plays y Juegos Ganados,
ya que los Juegos Ganados depende de
la combinación de los resultados ofensivos y defensivos.
Las Gráficas 8.7 y 8.8 muestran el
comportamiento de los Coeficientes de correlación
entre las variables Doble Plays y
Carreras Limpias en las ligas Nacional
y Americana respectivamente en el
período 1.901 – 2.012.
Fuente: Sitio Oficial de la Major League Baseball
Nótese nuevamente la
fluctuación en los valores de los Coeficientes
de Correlación que van desde valores medianamente altos positivos hasta
valores medianamente altos negativos, parecido al comportamiento de los Coeficientes de Correlación entre Doble Plays y Juegos Ganados (Gráficas
8.3 y 8.4).
Esto nos indica también la
poca correlación entre las variables Doble Plays y Carreras Limpias. El resultado son los siguientes valores
promedios:
Coef. de Correlación
(promedio 1.901 – 2.012) Liga Nacional = 0,09 ± 0,33
Coef. de Correlación
(promedio 1.901 – 2.012) Liga Americana = 0,06 ± 0,35
Estos Coeficientes
de Correlación nos indica que existe una relación Débil, según la clasificación de Pereira (0< |r|<0,30), entre las variables Doble Plays y Carreras Limpias permitas (ERA). También se observa una alta dispersión en los
valores de los Coeficientes de
Correlación, ya que las desviaciones estándares son bastante altas en ambas
ligas: ±0,33 y ±0,35,
en la Nacional y Americana respectivamente.
Por otra parte,
los promedios de los Coeficientes
de Determinación son:
Coef. de Determinación
(promedio 1.901 – 2.012) Liga Nacional = 0,12 ± 0,13
Coef.
de Determinación (promedio 1.901 – 2.012) Liga Americana = 0,12 ±0,14
Es decir, que apenas el 12%
de la variabilidad observada en las Carreras
Limpias, tanto en la Liga Nacional
como en la Liga Americana, se debe a
variaciones en los Doble Plays.
Para demostrar la poca
influencia que tienen los Doble Plays
en la variable Carreras Limpias se
presenta la Gráfica 8.9
que muestra en una gráfica de torta la relación entre los equipos líderes
en Efectividad (carreras limpias por
cada nueve innings lanzados o ERA por
sus siglas en inglés) y las posiciones que ocuparon esos equipos en el renglón
de Doble Plays durante el período
1.901 – 2.012. Nótese que apenas el 9% de los equipos líderes en Efectividad fueron capaces de ocupar
también el primer lugar en Doble Plays,
mientras que, por ejemplo, el 14% de los equipos líderes en Efectividad
ocuparon el octavo lugar en Doble Plays.
Prácticamente la Gráfica
8.9 muestra una aleatoriedad de los equipos líderes en Efectividad en la posición que ocuparon
en el renglón de Doble Plays, con lo
cual se corrobora la poca correlación
que existe entre las variables Carreras
Limpias y Doble Plays.
La Gráfica 8.10 muestra los resultados de la Liga Americana
Conclusiones
1) La Correlación entre DoblePlays y Juegos Ganados durante el periodo estudiado (1.901 - 2.012) es prácticamente Nula en ambas ligas.
2) El Coeficiente de Correlación entre DoblePlays y Carreras Anotadas en ambas ligas durante el periodo estudiado (1.901 - 2.012) es prácticamente Nula en ambas ligas
