현대 야구는 확률의 스포츠라고 해도 과언이 아니다.
미국에서 80년대 주목받기 시작한 세이버메트릭스(Sabermetrics, 야구 연구 통계)는
기존 야구 스탯에 대한 고정관념을 타파하는 통계적 방법론을 제시했다.
80년대 프로야구 시대가 열린 이래로 한국 투수들은 한동안 승/패의 숫자로만 평가받아 왔다.
시간이 지나 평균자책점(ERA, Earned run average)이 평가의 주류가 되는 시대가 열렸지만,
여전히 ERA만으로는 투수의 능력과 미래 성적을 예측하기엔 한계가 있다.
- 인플레이 타율(BABIP, Batting Average on Balls In Play)
많은 사람들은 투수들이 구속, 구질, 코스 등을 세밀하게 조절해
타자에게서 땅볼이나 플라이볼(비구)을 유도할 수 있다고 생각한다.
그러나 1999년, 보로스 맥크라켄이 BABIP을 발표하면서 미국 야구계는 발칵 뒤집혔다.
BABIP은 필드에 들어온(인플레이) 타구가 안타가 될 확률을 말하는데,
(H-HR)/(AB-HR-SO+SF)로 계산된다.
*H:(피)안타 / HR:(피)홈런 / AB:타수 / SO:(탈)삼진(스크라이크아웃) / SF:희생플라이
타자와 투수 모두 적용되지만, 투수에게만 중요한 지표로 여겨진다.
그 이유는 BABIP은 투수의 "운"과 "미래 성적"을 예측하는 도구이기 때문이다.
보로스 맥크라켄은 투수가 타자의 인필드 타구를 결정하지 않는다고 주장했다.
투수의 능력과 관계없이 투수의 BABIP은 장기적으로 0.3을 전후로 형성된다는 것이다.
여러 시즌의 연구를 통해 투수 역시 BABIP에 영향을 준다는 것이 증명되긴 했지만,
BABIP에 유의미한 영향을 주지는 않는다는 것이 밝혀졌다.
*BABIP은 보통 타자 45%, 투수 28%, 수비 15%, 행운 12%의 영향을 받는다.
투수가 BABIP에 유의미한 영향을 미치지 않는다는 것은,
BABIP으로 투수의 운을 평가하고 미래 성적을 예측할 수 있다는 것이다.
BABIP이 리그 평균보다 낮은 투수는 운좋게 필드 안타를 덜 맞았다는 말이 된다.
그러나 투수의 BABIP은 장기적으로 리그 평균으로 회귀할 것이므로,
BABIP이 낮은 투수는 추후 BABIP이 평균으로 회귀하면서 성적이 나빠질 것이다.
반대로 BABIP이 높은 투수는 운이 나쁘게 필드 안타를 많이 맞았다는 뜻으로,
추후 BABIP이 평균으로 회귀하면서 성적이 좋아질 것임을 예측할 수 있다.
- 잔루처리율(LOB%, Left On Base Percentage)
투수의 LOB%는 출루한 주자를 홈에 들어오지 못하게 잔루로 처리할 확률이며,
(H+BB+HBP-RA)/(H+BB+HBP-1.4*HR)으로 계산된다.
*H:피안타 / BB:볼넷 / HBP:몸에 맞는 볼 / RA:실점 / HR:피홈런
*상대팀 실책/야수 수비 선택으로 인한 출루는 고려하지 않는다. 해당 플레이가 아니었다면 아웃이기 때문이다.
*타자의 출루율 계산에서는 실책/야수 수비 선택으로 인한 출루가 (타수만 늘리므로) 오히려 출루율을 낮춘다.
분모에서 피홈런을 제외하는 이유는, 피홈런이 실점에 미치는 왜곡효과를 상쇄하기 위함이다.
피홈런에 1.4를 곱하는 이유는 홈런의 리그(MLB) 기대득점이 1.4점이기 때문이다.
LOB%는 투수의 BABIP처럼 투수의 실력과 관계없이 70~72% 수준에서 형성된다.
다만, 탈삼진 비율이 높은 투수의 경우 LOB%가 그보다 더 높은 수준으로 형성되는데,
그 이유는 타자가 출루하여 루상에 주자가 있는 위기상황에서 탈삼진이 위기수습에 효과적이기 때문이다.
앞서 BABIP의 예를 보았듯이, 인플레이 타구가 안타가 될 확률은 투수의 능력과 큰 관계가 없고,
득점권 상황에서는 비록 단타라 할지라도 그것이 대량 실점으로 이어질 가능성이 높다.
그러므로 위기상황에서는 타구가 인플레이로 이어지지 않도록 하는 것이 중요하며,
뛰어난 제구력을 바탕으로 탈삼진을 잡는 투수는 비교적 적은 실점을 내주게 되므로,
루상의 주자가 그만큼 홈으로 들어오지 못하게 되어 LOB%가 높게 형성되는 것이다.
그러므로 LOB%로 운적 요소와 미래 성적을 평가할 때에는 투수 개인의 통산 LOB%와 비교한다.
높은 LOB%는 투수가 운이 좋았음을 나타내며, 미래 성적의 악화를 예측할 수 있다.
반대로 낮은 LOB%는 투수의 불운을 나타내고, 미래 성적의 개선을 기대할 수 있다.
- 수비 무관 투구 능력(FIP, Fielding Independent Pitching stats)
투수의 ERA(평균자책점)은 투수 개인의 투구 능력에만 영향을 받지 않는다.
야수의 수비나 실책, 승계주자의 홈 복귀 등이 상당한 영향력을 행사한다.
세이버메트리션들은 그러한 ERA의 한계점을 극복하기 위한 방안을 생각했는데,
그건 바로 야수의 수비와 승계투수의 영향력을 최소화하는 것이다.
FIP는 야수의 수비와 관계없는 피홈런, 볼넷, 몸에 맞는 볼, 탈삼진을 바탕으로 계산한다.
계산식은 (13*HR+3*(BB+HBP)-2*SO)/IP+C이고, C는 리그 상수(Constant)를 말한다.
*HR:피홈런 / BB:볼넷 / HBP:몸에 맞는 볼 / SO:탈삼진 / IP:이닝
리그 상수 C는 "리그ERA-(13*리그HR+3*(리그BB+리그HBP)-2*리그SO)/리그IP"이다.
리그 상수를 따로 더해주는 것은 FIP를 ERA 스케일로 변환해 ERA와 직접 비교하기 위함이다.
실제로 리그 평균 ERA와 리그 평균 FIP는 항상 같다. 물론 계산이 복잡한 부분이 있어서,
ERA가 4.5 수준에서 형성되는 일반적인 리그라면 리그 상수를 3.2 정도로 치환하면 된다.
피홈런, 4사구(BB+HBP), 탈삼진에 각각 13, 3, -2를 곱하는 이유는
해당 플레이의 9이닝당 득점가치(MLB)가 평균적으로 그 값에 수렴하기 때문이다.
*KBO 리그의 득점가치는 MLB와 다르기 때문에 KBReport에서는 해당 계수를 조정한 kFIP을 제공한다.
이러한 과정을 통해 FIP는 투수 개인의 투구 능력을 보다 정확히 표현할 수 있게 된다.
물론 내야 땅볼이나 플라이볼이 많은 투수는 FIP와 실제 ERA와의 괴리가 있는 편이긴 하지만,
기본적으로 투수의 덕목은 적은 피홈런, 적은 4사구, 많은 삼진이므로 유의미한 차이는 나지 않는다.
실제로 시간이 지날수록 투수의 통산 ERA는 투수의 통산 FIP에 수렴하는 모습을 보인다.
덕분에 FIP는 BABIP이나 LOB%와 다르게, 투수의 실력을 평가하면서 미래 성적을 가늠하는 지표도 된다.
ERA의 급격한 변동성 때문에 BABIP이나 LOB%만큼 한 시즌 안에서의 단기적인 예측은 힘들지만,
다음 시즌에 대한 예측이나 투수 커리어의 장기적인 예측에는 큰 무리가 없다.
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