¿Tienen los catchers efectividad (promedio de carreras limpias permitidas por cada nueve innings)?

Sean Smith. 25-03-2015. The HardBall Times. Nota del editor: Este artículo ha sido reeditado del Hardball Times Baseball Annual 2011. ¿Cuánto puede un cátcher ayudar la actuación de su pitcher mediante su llamado del juego, mascoteo y bloqueo de lanzamientos? La sabiduría convencional sabermetrica, al menos desde que Keith Woolner publicara “Field General or Backstop” en Baseball Prospectus en 1999, ha establecido que los cátchers no tienen efecto en la actuación del pitcher, o por lo menos este es tan pequeño que es imposible de medir. Hay muchos quienes tienen una opinión opuesta, como Craig Wright (cuyo artículo en este libro de hace dos años resaltó el impacto de Mike Piazza en la efectividad de los pitchers, lo cual llamaremos “efectividad del cátcher”). Los equipos japoneses de beisbol, según Wright, también creen que la efectividad del cátcher es una estadística importante. Los managers de beisbol obviamente creen que el llamado del juego del cátcher es importante. Considérese a Mike Scioscia, quien pone a jugar a Jeff Mathis y su difícil bateo tan a menudo como utiliza a Mike Napoli, quien tiene un OPS vitalicio de .840. A menos que se crea que los cátchers tienen un impacto sobre la efectividad, no hay razón para poner a jugar a Mathis tan a menudo como lo hace Napoli. Regresaré sobre esa combinación en pocos minutos. He suscrito las conclusiones de Woolner durante aproximadamente los últimos 10 años, pero ya no lo puedo hacer. Creo que sus tamaños de muestra fueron muy pequeños, pienso que he encontrado la manera de dar la vuelta y medir lo inmedible. Ante de entrar en detalles, aquí están los sumarios de la investigación anterior de la destreza de llamar el juego del cátcher: En The Diamond Appraised, Wright introdujo la efectividad (ERA) del cátcher (CERA). Craig observó los innings confrontados, si Mathis recibió a Ervin Santana por 150 innings, y Napoli hizo lo propio en 35, los innings de Mathis serían prorrateados a 35. Esto fue hecho para cada pitcher del equipo, siempre usando el número menor de innings recibidos. Él analizó los pares de pitchers/cátchers, y mostró cuantas carreras salvó cada cátcher en comparación a otros cátchers del equipo. Vale la pena leer el capítulo, porque a diferencia de mí Craig (para la época empleado por los Rangers de Texas, tenía acceso a los peloteros) investiga que hacían los cátchers que ayudaba o desfavorecía a sus pitchers. Mascotear un lanzamiento es algo que pueden hacer los cátchers. Con suficiente destreza, ellos pueden recibir un lanzamiento fuera de la zona de strike unas pulgadas de manera de hacer pensar a los árbitros que este es strike. Esto no es fácil, porque si esto se hace evidente el árbitro podría desarrollar algún prejuicio sobre determinado cátcher. La clave es recibir de manera tan natural que el árbitro no piense que se está tratando de de convertir una bola en strike, él simplemente piensa que es strike, si el cátcher no se mueve entonces el lanzamiento iba donde estaba supuesto. En los lanzamientos bajos, los cátchers tratan de atrapar la pelota sin voltear la mascota hacia abajo. Según Wright, mantener la mascota cerca del cuerpo puede ayudar al cátcher, el árbitro tiene menos posibilidad de ver la mascota, pero si el cátcher puede recibir la pelota sin moverse mucho es muy probable que se cante el strike. Un mal hábito es bajar la mascota, dar una señal, mover la mascota hacia abajo, y subirla al recibir el envío. Esto tiene dos efectos negativos, el pitcher pierde su referencia y el árbitro ve mucho movimiento. La pregunta que Craig no responde es cuanta de la diferencia observada entre un cátcher y otro es debida a la destreza y cuanta es solo casualidad. Si Santana lanza ocho inning en blanco en una apertura, y la próxima vez permite siete carreras en cuatro innings, ¿cuanto de eso se le puede atribuir con propiedad al cátcher? Si no hubiese ninguna diferencia entre los cátchers, los pitchers tendrías aperturas buenas y malas por igual. Los métodos estadísticos nos pueden ayudar a estimar cuanto podemos confiar en la data observada. Un punto con la efectividad del cátcher es que esta es una contribución estadística total. Yadier Molina puede ayudar su CERA de muchas formas: (1) Llamar el lanzamiento apropiado para determinado bateador; (2) Recibir un lanzamiento en cuenta de 3-2 de tal manera que le parezca strike al árbitro, para sacar al pitcher de ese inning en vez de llenar las bases para Joey Votto; (3) Sacar out a los ladrones de bases y bloquear pitcheos contra el piso. Este último aspecto de la defensa del cátcher es fácil de medir. De hecho, un buen indicador de quienes son los mejores catchers en bloquear pelotas y controlar el tráfico en las bases. Lo que queremos demostrar es en cuanto el cátcher, en su relación con el pitcher, puede influenciar en el resultado del enfrentamiento pitcher-bateador. Para hacer esto, Woolner revisó no la efectividad del cátcher, sino el OPS del bateador con y sin el cátcher, para cada pitcher. Él computó n juegos, o desviaciones standard, para ver si las diferencias observadas en el OPS para distintos duetos catcher/pitcher eran diferentes de lo que se esperaría. Él encontró que la data parece casi idéntica a una curva de campana; en otras palabras, las diferencias observadas entre catchers parecen ser aleatorias. Mi método En vez de considerar el OPS del bateador, voy a enfocarme en las estadísticas que puede controlar el pitcher. Ponches, boletos y jonrones son las bases de Defense Independent Pitching (DIPS), y agregaré elevados y líneas, como los clasifican la asociación de anotadores de Grandes Ligas (MLBAM) y están disponibles en los archivos de Retrosheet. Con estas estadísticas puedo crear un estimado de carreras permitidas que puede diferir de las carreras permitidas reales, pero es menos dependiente del apoyo del resto de la defensa. Para estimar las carreras permitidas por el pitcher: Primero, encuentre cuantos turnos al bate no resultan en ponches, jonrones, líneas o elevados. Llame a este número AB1. Segundo, aplique la siguiente fórmula para determinar las carreras: AB1*.05 + HR*1.4 + LD*.38 + BB*.33 + HBP*.345 – SO*.105 – Pop*.096 Ahora, utilice determinados innings para ver como cada pitcher actuó con y sin cada cátcher, y prorratee las estadísticas de “con” y “sin” al total de apariciones al plato más bajo. De regreso a nuestro ejemplo, digamos que Santana lanza 200 innings y permite 80 carreras, y Jeff Mathis es su cátcher en 150 de esos innings, permitiendo 51 carreras. Sin Mathis, Santana por lo tanto permite 29 carreras en 50 innings. Lo que obtenemos es que al prorratear a 50 innings, con Mathis se permiten 17 carreras, las cuales al compararse con las 29 carreras permitidas en los 50 innings sin Mathis, indican que Mathis le evitóa Santa 12 carreras. Haga esto para cada pitcher para quién el cátcher está detrás del plato, y totalice las carreras salvadas. Haga esto por un período multianual, dividiendo los resultados en años pares (2004. 2006, 2008) y años impares (2003, 2005, 2007, 2009). Si buscamos una destreza, entonces los cátchers quienes son buenos en años pares deben ser buenos en años impares. Usar muchos años agrupados de esta manera aumenta el tamaño de nuestra muestra, y nos permite observar una correlación que era muy difícil detectar cuando se observaba años sencillos consecutivos. Los resultados Al mirar a los cátchers quienes por lo menos habían tenido 2000 apariciones contrastadas en años pares e impares, tengo 70 catchers, y encuentro una correlación de 0.21. Este grupo tiene un promedio de 4343 apariciones al plato en cada categoría anual, lo cual implica que se tendría una correlación de 0.50 (donde la mitad de la diferencia observada es destreza y la mitad suerte) cuando se tienen 16300 apariciones contrastadas, en alrededor de tres años de catchear a tiempo completo. Para estimar la destreza del cátcher para llamar el juego, hay que agregar una actuación promedio de 16300 a sus innings contrastados. Esto es lo que he realizado en los resultados de abajo. Un cátcher verá alrededor de 5000 apariciones al plato en una temporada típica de 130 juegos recibidos, por lo que presentaré los resultados para 5000 apariciones al plato. Los mejores cátchers para llamar el juego, entre 2003 y 2009 Catcher PA Regressed Runs/5000 PA Pratt, Todd 5,588 14.3 Snyder, Chris 9,375 13.2 Burke, Jamie 4,078 13 Castro, Ramon 8,829 13 Molina, Jose 13,241 12.9 Saltalamacchia, Jarrod 6,009 12.9 Lopez, Javier 6,525 12.8 Paulino, Ronny 6,695 12.1 Laker, Tim 3,158 10.9 Mirabelli, Doug 4,431 9.4 Estos catchers fueron los peores: Catcher PA Regressed Runs/5000 PA Navarro, Dioner 10,509 -9.3 Montero, Miguel 5,074 -10.5 Schneider, Brian 13,773 -11.5 Wilson, Vance 7,199 -11.7 Greene, Todd 5,516 -12.4 Johjima, Kenji 7,177 -12.4 Hall, Toby 9,652 -14 Lieberthal, Mike 7,107 -14.8 Posada, Jorge 11,961 -14.8 Martinez, Victor 11,294 -15 Una lista de otros catchers notables: Catcher PA Regressed Runs/5000 PA Piazza, Mike 7,956 7.4 Rodriguez, Ivan 14,859 7.1 Kendall, Jason 10,226 4.8 Ausmus, Brad 7,788 4.3 Mathis, Jeff 6,921 4.1 Pierzynski, A.J. 11,154 2.4 Mauer, Joe 11,063 -0.9 Molina, Yadier 10,360 -1.3 Varitek, Jason 9,102 -2.1 McCann, Brian 8,061 -3.1 Napoli, Mike 9,030 -5.9 Molina, Bengie 13,633 -7.6 Napoli o Mathis? Hablemos de Nuevo de Mike Napoli y Jeff Mathis. Cuando Bengie Molina se fue de los Angelinos después de la temporada de 2005, le entregaron a Mathis el puesto de receptor regular. Luego de 12 juegos en los que bateó para .103, Mathis fue enviado de vuelta a las ligas menores y fue reemplazado por Napoli. Napolli jonroneó ante Justin Verlander en su primer turno al bate en Grandes Ligas, empezando una tórrida ofensiva de dos meses. Terminó el año en un slump, bateó para .228 en la temporada y se ponchó en la tercera parte de sus turnos, pero Napoli mostró que podía proveer valor ofensivo con su paciencia y poder. Desde entonces Napoli solo ha jugado un poco más de la mitad del tiempo detrás del plato, con Mathis reclamando parte del trabajo a pesar de una línea ofensiva vitalicia de: .200/.277/.320 hasta 2009, y aún números peores en 2010. Mathis hasta comienza juegos de playoffs, seis de 16 entre 2007 y 2009, aunque no me puedo quejar de su bateo de 12-7, en dos juegos ante los Yanquis el otoño pasado. En sus carreras, Mathis está en 30 carreras empujadas por debajo del promedio en 500 apariciones al plato, y Napoli en 13 carreras por encima del promedio. En los fácilmente medibles aspectos de la defensa de un cátcher (bases robadas y bloqueo de lanzamientos descontrolados), Mathis está dos carreras por debajo del promedio por 1200 innings recibidos, y Napoli esté ocho carreras por debajo del promedio. Virtualmente tienen registros idénticos para las bases robadas, pero Mathis hace un mejor trabajo para prevenir lanzamientos desviados, y también sorprende a mas corredores en las bases que cualquier otro no llamado Yadier Molina. Al sumar ofensiva y defensiva, Napoli es 37 carreras mejor que Mathis por cada 130 juegos recibidos. Esas son muchas carreras que Mathis tendría que salvar a través de su llamado del juego para justificar jugar antes que Napoli. Al mirar las carreras evitadas por temporada, Mathis es 10 carreras mejor que Napoli. Si se mira al total de carreras no evitadas y se le da a Mathis cada beneficio de la duda (lo cual es tan sabio como asumir que un novato que nunca antes se ha visto llega y batea .330 por dos semanas, es un verdadero bateador de .330, el próximo Wade Boggs) se tiene a Mathis con +13.9 y a Napoli con -16.6. Ahí están las 30 carreras, y llegan cerca de recuperar la diferencia de la carreras por bateo/fildeo, pero aún se quedan un poco cortas. Eso representa, sin embargo un pequeño doble conteo, porque Mathis y Napoli representan mucho de cada cual sin los números que dicen que Mathis ha sido 13.9 carreras mejor que los otros cátchers de los Angelinos, en otras palabras 13.9 carreras mejor que Napoli. Casi no hay forma de presentar un punto razonable para que Mathis continúe obteniendo el tiempo de juego que ha recibido. Es entendible que, dada una defensa por debajo del promedio (probablemente 15 carreras por debajo del promedio), se quiera un mejor cátcher defensivo que Napoli, pero Mathis cuesta muchas carreras con el bate para justificar se defensa superior. Él tendría que ser el mejor cátcher defensivo del planeta para sobreponerse a su bate. En general (contando llamado del juego, bloqueo y brazo), Mathis está apenas por encima del promedio defensivo. 2010 Data Hubo seis situaciones en 2010 en las cuales un equipo compartió su posición de receptor entre un cátcher quién estaba bien clasificado en esta métrica y otro quién tenía números pobres. En el caso de los cátchers de los Medias Rojas, Varitek no tiene buenos números, pero está sustancialmente por encima de Martínez. Lanzaré esto solo para ver como se mantienen las clasificaciones fuera de los años que usé para probar. Tomé seis pares de cátchers basado en como se clasificaban de acuerdo a su métrica, antes de mirar a cualquiera de sus estadísticas de 2010. De los seis pares, en cinco casos el preidentificado como cátcher superior tenía la efectividad de cátcher más baja que su compañero de equipo. Esperaré has después de la temporada para hacer una comparación completa, controlando los pitchers cotejados y usando estadísticas defensivas independientes, pero este es un indicativo de que los patrones identificados persisten en 2010. Team Good Catcher CERA Bad Catcher CERA Angels Mathis 4.04 Napoli 5.07 Blue Jays J. Molina 3.16 Buck 4.42 Yankees Cervelli 3.72 Posada 4.05 Red Sox Varitek 4.01 Martinez 4.29 Reds Hanigan 3.27 Hernandez 4.70 Diamondbacks Snyder 5.39 Montero 4.53 Catchers novatos: ¿Son una desventaja? De seguidas, miré parejas de cátcher/pitcher para el año del debut del cátcher, y comparé los resultados con lo que hicieron esas parejas (cátcher/pitcher) en años posteriores. Había 416 pares cátcher/pitcher, con más de 30000 apariciones al plato, entre 2003 y 2009. En su año de debut, los cátchers permitieron 4.54 carreras por juego. En años posteriores, permitieron 4.53, por lo que aparentemente no hay desventaja en tener un cátcher novato. Esto contradice lo encontrado por Tom Hanrahan y publicado por SABR en By the Numbers, en noviembre de 2004, aunque eso parece ser el resultado de diferentes aproximaciones al estudio. Traté otra aproximación y encontré algo que apoya su estudio: Agrupé los cátchers por edad, los dividí en tercios aproximados. El primer grupo nació antes de 1974, y eran una carrera mejor que el promedio por temporada. Los cátchers nacidos entre 1974 y 1979 estaban alrededor del promedio, y los cátchers nacidos después de 1979 estaban 2.2 carreras por debajo del promedio por cada 5000 apariciones al plato. Llamar el juego parece ser una destreza aprendida; los cátchers mejoran con la experiencia. El estudio de Tom fue diferente al mío. Él observó a los pitchers quienes lanzaron por lo menos 100 innings durante la primera temporada de un cátcher, y como esos mismos pitchers se comportaron si lanzaban 100 innings en años posteriores con ese catcher como el cátcher titular. Desde lo que puedo decir, el tomó en cuenta la efectividad del pitcher en la temporada, no la efectividad con ese cátcher específico. Su muestra incluyó 26 catchers y 90 pares pitcher/cátcher. Hanrahan hallo que los pitchers actuaron major cuando ese catcher era un veteran que cuando era un Novato. Su estudio es interesante, lo que me gustaría ver es si se repite con dos cambios: Primero, tomar en cuenta a todos los cátchers novatos, no una pequeña muestra ( los 26 eran de entre 1946 y 2003) y segundo, observar a como estos pitchers actuaron específicamente con ese catcher. Otras aproximaciones Dan Turkenkopf usó en abril de 2008 la data PITCHf/x para ver cuan a menudo un lanzamiento ubicado en cierto lugar era cantado strike y cuantos strikes extra agregó un catcher. El efecto fue grande, y él encontró una fuerte correlación entre la actuación en la primera y segunda parte de la temporada. El estudio utilizó data de la temporada 2007. Bill Letson agregó una investigación similar en 2010. Él usó la PITCHf/x ubicación de lanzamiento, altura del bateador y la mano a la que batea, y la identidad del árbitro para crear un modelo que predice la posibilidad de que un lanzamiento sea strike. Luego comparó el registro real de strikes de un cátcher con el total pronosticado. Como Turkenkopf, él encontró un efecto grande, aunque dejó abierta la posibilidad de que algo de esto esté relacionado al pitcher. Estudios como estos son apropiados para aislar una parte de la contribución del catcher: ubicar los lanzamientos y ganar sentencias de strike mediante habilidades de recepción. Aunque ellos no dicen la historia completa. ¿Está el catcher pidiendo el lanzamiento correcto en la situación correcta? ¿Está aprovechando las debilidades del bateador? ¿Está usando las fortalezas del pitcher? Un estudio basado en resultados como el que he presentado expresará un sentido general de cuan bien el catcher hace todo esto, pero no puede dar detalles que expliquen que hace bien o mal un cátcher. Advertencia. Pienso que este studio muestra que hay diferencias repetibles en como se comportan los cuerpos de lanzadores con catchers diferentes. Existe una destreza involucrada con la técnica apropiada de recibir o con llamar el juego que se refleja en el marcador. Sin embargo esto no es algo a lo que se le pueda asociar una cifra que tenga confiabilidad para compararla a la contribución ofensiva del bateador. Esto es solo un simple estimado que requiere algo de sentido común. En un mundo ideal para un analista, cada catcher de la liga tendría que trabajar con cada pitcher de la liga por unos miles de innings. Partiendo de allí sería muy fácil determinar cuales catchers serían los mejores. En realidad no estamos comparando a un cátcher con el promedio de la liga, solo con los otros catchers de su equipo. Si un cátcher tiene varios especialistas defensivos como sustitutos, y otro es respaldado por toleteros que solo se ponen la máscara, el primer cátcher va a lucir peor que el segundo aún si de hecho son iguales. Se requiere una dosis de sentido común para interpretar el registro defensivo de un cátcher. Otro punto es que por la razón que sea, un buen cátcher en general podría no ser la mejor opción para trabajar con un pitcher específico. Las muestras de innings cotejados para duetos específicos pitcher/cátcher no son lo suficientemente grandes para confiar en ellas, por eso es que Woolnes no fue capaz de detectar la destgreza. Un manager tendría que usar su discreción para tomar su decisión. Conclusión. Los catchers tienen un impacto significativo en la actuación de los pitchers a quienes reciben. Se necesita de varios años de data para tener una medida confiable de este efecto. En el futuro, estudios como el mío probablemente serán obsoletos así como la data de PUTCHf/x será más precisa. Cualquiera sea el origen de la data utilizada, es importante que se reconozca el valor que pueden aportar los cátchers sobresalientes para llamar el juego, y que se entienda que el talento de las destrezas de los cátchers está disperso, para que pueda haber decisiones balanceadas entre las habilidades defensiva y ofensivas de un cátcher. Referencias: • Keith Woolner, “Field General or Backstop” • Craig Wright, The Diamond Appraised • Tom Hanrahan, “Catcher ERA – Once More With Feeling” • Dan Turkenkopf, “Framing The Debate” • Bill Letson, “A First Pass at a Catcher Framing Metric” • Retrosheet.org • Baseball-Reference.com Traducción: Alfonso L. Tusa C.