El béisbol (baseball), como otros tantos deportes, mide el rendimiento de sus jugadores por medio de la estadística. En esta publicación intento explicar a las personas que no son expertas en matemáticas, pero aficionadas al béisbol, una de las mediciones más importantes que ha aparecido en los últimos años: el WAR, que significa Wins Above Replacement, o, en español, Victorias por Encima del (jugador de) Reemplazo.
Tres grandes elementos definen al béisbol: los lanzadores, los bateadores y los fildeadores, por tanto, Esto genera un problema cuando quiere saberse si un jugador es mejor que otro. ¿Es más importante Clayton Kershaw que José Altuve? ¿Steve Carlton fue más determinante que Mike Schmidt? ¿Quién fue mejor, Ozzie Smith o Reggie Jackson? Es difícil analizar cada par de jugadores ya que uno es brillante en un aspecto, pero no en otro, por lo que, establecer quién es el mejor, con base a los números, es una labor imposible.
Para simplificar el problema, es necesaria una estadística que, basada en toda la dimensión del jugador, diga qué tan importante es respecto a otros de menor nivel. Si esto es posible, suavizaríamos las diferencias que existen entre esas mediciones tan dispares, es entonces cuando aparece en el escenario el WAR.
Antes de decir qué es el WAR, debo explicar el concepto de lista de waivers (o de asignación). Es un proceso que facilita la transferencia de jugadores entre las ligas menores y mayores, también, agiliza el intercambio de peloteros de una organización a otra. Cuando un club pone a alguien en waivers, el jugador estará disponible para que otras organizaciones lo reclamen dentro de un período establecido. Si hay interés por el pelotero, el equipo original puede negociar un canje, dejar que el jugador se marche, o mantenerlo en su nómina. En todo caso, un pelotero que esté en la lista o que venga de las ligas menores puede ser considerado como un reemplazo.
Retomando el tema, el WAR es una estadística que indica qué tan lejos están los rendimientos de un pelotero particular y de un reemplazo. Imaginemos que Pedro tiene un WAR de 2, esto significa que su contribución es equivalente a dos victorias más de las que aportaría un reemplazo. Haciendo el mismo análisis, si el jugador Eduardo tiene un WAR de -1, su contribución es equivalente a una victoria menos de las que aportaría un reemplazo. Sin importar las posiciones que jueguen Pedro o Eduardo, se concluye que el primero es mejor que el segundo.
En la historia de las grandes ligas ha habido peloteros que han destacado por encima de la mayoría, según Baseball Reference, los líderes históricos de WAR en las grandes ligas son los siguientes.
| Ranking | Jugador | WAR |
|---|---|---|
| 1. | Babe Ruth | 182.6 |
| 2. | Walter Johnson | 165.1 |
| 3. | Cy Young | 163.6 |
| 4. | Barry Bonds | 162.8 |
| 5. | Willie Mays | 156.1 |
| 6. | Ty Cobb | 151.5 |
| 7. | Henry Aaron | 143.0 |
| 8. | Roger Clemens | 139.2 |
| 9. | Tris Speaker | 134.9 |
| 10. | Honus Wagner | 131.0 |
En la tabla hay jugadores de campo y lanzadores, esto da una idea de cuán bueno fue un jugador durante toda su carrera, sin importar en qué año o posición jugó. Entre los jugadores latinoamericanos, el líder en WAR es Alex Rodríguez, quien está en la posición número 16 con 117.5 puntos, seguido por Albert Pujols (29; 101.5) y Roberto Clemente (37; 94.8).
Siguiendo con el análisis de la tabla, tomemos como ejemplo a Honus Wagner. Su WAR indica que su contribución en comparación con un jugador de reemplazo es equivalente a 131 victorias adicionales. En términos simples, el WAR de Wagner sugiere que hizo una diferencia positiva en aproximadamente 131 juegos más de lo que un jugador de reemplazo habría hecho.
He elaborado el siguiente gráfico interactivo que muestra como Ruth, Bonds, Mays, Cobb, Aaron, Speaker y Wagner fueron acumulando WAR en sus carreras. En este análisis sólo se ha tomado en cuenta el WAR del bateo, por lo tanto, Babe Ruth aparecerá con 20 puntos menos, ya que como lanzador acumuló 20,4 de WAR.
Fuente: Propia; 2024.
En el análisis del gráfico, se observan varios aspectos interesantes. En primer lugar, se nota que los jugadores acumulan una cantidad significativa de WAR en la primera mitad de sus carreras, cuando están jóvenes. Posteriormente, esta cifra tiende a estabilizarse hasta que llega el declive del pelotero. Me llamó la atención que Bonds no siguiera este patrón, ya que entre 2001 y 2004, poco antes de su retiro, generó WAR de forma atípica. Por otro lado, Ruth produjo un alto Wins Above Replacement en el segundo tercio de su carrera, específicamente entre 1920 y 1928. En cuanto al resto de los jugadores, el WAR se distribuye de manera regular a lo largo de sus trayectorias.
Para la elaboración de este gráfico, ya que los jugadores actuaron en épocas distintas, usé como base el tiempo que estuvieron activos. A los peloteros con carreras cortas, asigné a los años sobrantes un WAR igual a cero.
Muchas personas me han preguntado cómo se efectúa el cálculo del Wins Above Replacement. Sin ánimos de profundizar, ya que esta publicación no es técnica (a diferencia de otras que sí publicaré), muestro una tabla con algunas de las variables usadas.
| Variable | Jugadores de Posición | Lanzadores |
|---|---|---|
| Hits (H) | Sí | Sí |
| Doubles (2B) | Sí | Sí |
| Triples (3B) | Sí | Sí |
| Home Runs (HR) | Sí | Sí |
| Bases Robadas (SB) | Sí | No |
| Carreras Impulsadas (RBI) | Sí | No |
| Bases por Bolas (BB) | Sí | Sí |
| Golpeado por Lanzamiento (HBP) | Sí | Sí |
| Outs Registrados (AB) | Sí | No |
| Carreras Anotadas (R) | Sí | No |
| Defensa (Def) | Sí | Sí |
| Posición (Pos) | Sí | No |
| Entradas Lanzadas (IP) | No | Sí |
| Ponches (SO) | No | Sí |
| Bases por Bolas (BB) | No | Sí |
| Home Runs Permitidos (HR) | No | Sí |
| Carreras Limpias Permitidas (ER) | No | Sí |
| Hits Permitidos (H) | No | Sí |
| Golpeado por Lanzamiento (HBP) | No | Sí |
| Salvamentos (SV) | No | Sí |
| Juegos Ganados (W) | No | Sí |
| Juegos Perdidos (L) | No | Sí |
| Promedio de Carreras Limpias (ERA) | No | Sí |
Espero que esta publicación aclare la importancia del Wins Above Replacement en el béisbol. En próximos artículos hablaré de otras estadísticas relacionadas con el bateo, además, de la dificultad que encuentro cuando se intenta escoger a los mejores jugadores de todos los tiempos.
La imagen es de 용한 배 – Pixabay
Referencias
Baseball Reference – Consultada el 1 de Marzo de 2024.
Chang, J., & Zenilman, J. (2013). A Study of Sabermetrics in Major League Baseball: The Impact of Moneyball on Free Agent Salaries. Advisor: Bishop, K. Washington University in St. Louis.
Google Sheets y Python fueron usados para la construcción de las tablas y el cotejo de los resultados.