上個月剛出了一本新書，書名是 The Mind of Bill James，可以算是這位棒球統計之父的自傳。在書的最後，作者整理了 James 到目前為止在棒球研究方面的創見，大部分的想法都很有研究價值，我將這部分文字加以翻譯及略為改寫，讓大家對這位大師級人物的工作有更深一層的了解。
1.守備譜列（The Defensive Spectrum）：
守備譜列把投捕手以外的所有守備位置（含指定打擊）排出順序，依序大致代表守備所需要的先天能力多寡，以及防守的難易度。順序是：指定打擊、一壘、左外野、右外野、三壘、中外野、二壘、游擊。在超過百年的棒球歷史中，這個譜列曾變動過數次，例如，在雙殺較少的年代中，對三壘手守備的要求就比對二壘要來得高。
球團組織愈好，底下小聯盟系統的人才就愈偏向於譜列中靠近游擊的那一側。
一般來說，球員換守備位置時，往譜列的右邊移動（比方說讓三壘手改去守游擊）效果不是很好。而當球員能力退化時（經常是因為老化）而需要換守備位置時，通常是往守備譜列的左側移動，例如游擊手轉守二壘或三壘，中外野手移防左或右外野，一壘手轉任指定打擊。
2. 第二打擊率（Second Average）：
第二打擊率是衡量打擊率“被隱藏“的其他部分。定義是安打打出來的額外壘包數（壘打數–安打數）加上保送以及盜壘成功，然後除以打數。這表示了如果一個打擊率兩成四的打者比另一個打擊率三成二的打者更會選球打，他就可能會上更多的壘；如果兩成四的打者如果比三成二的打者在打擊率之外還有足夠的長打力，那他就能打進來更多分。在衡量攻擊能力時，第二打擊率是個比打擊率更好的指標。
3. 漩渦法則（The Whirlpool Principle）：
所有在棒球裡的事情都傾向於回到之前的狀態。一個在某一年成績進步的隊伍，在接下來的一年就傾向於退步，反之亦然。比方說 1980 年的時候，在全部二十六支大聯盟隊伍當中，只有五支是跟之前一年一樣持續進步或持續退步的。這個效應也適用於個別球員。
漩渦法則除了是統計上回歸到平均的現象之外，Bill James 也描述出一個現象，他把這個現象稱之為 70/50。百分之七十在某一年退步的球隊會在接下來一年進步；百分之七十在某一年進步的球隊會在接下來一年退步；而在這兩個狀況中，在第二年退步或進步的幅度都會大約是本來成績跟平均水準差距的五成。比方說，如果有支隊伍某一年的勝場數比敗場數多了二十場，那麼下一年就會變成勝場數比敗場數只多十場。
Bill James 說這並不是他本來預期的。從小時候就常聽到所謂「氣勢」的概念，他本來預期說一個在接連兩年分別贏了 83 場與 87 場球的球隊在下一年會繼續進步，變成贏 90 場。可是事實上是，這些球隊通常會往原處退回去。
4. 競爭平衡定律（The Law of Competitive Balance）：
這是導致漩渦法則的力量。贏家與輸家進行著各自的策略，兩邊使用的策略對於雙方來說都是合理的，可是最後在全部因素考量進來之後，這些策略通常會對落後的一方較為有利。主要的差別在於，這兩方是如何設法達成他們的需求。本來贏的隊伍傾向於忽略或是沒有注意到他們的弱點，而本來輸的隊伍會去做出他們需要的改變，另外輸家如果想要做一些改變，也比較沒有額外的壓力阻止他們。
5. Tim Foli 效應（Tim Foli Effect）：
幾乎每一年都會看到，某個打者從打擊不好的球隊換到了打擊較好的球隊，然後這個打者的打擊成績有大幅的進步。這個打者通常會把成績進步歸因於“比較有好球打“。比方說，當 Dave Parker 是下一棒時，投手不願意保送 Tim Foli（這個效應的名字就是這樣來的，如果用中華職棒的例子來說，如果接連的兩棒分別是葉君璋跟張泰山，顯然敵隊的投手不會想要保送葉君璋然後跟張泰山對決。）
事實上，這經常是因為該球員的打擊成績進步有一部分或是全部來自於他新加入球隊的主場效應。你覺得打者會怎麼說呢？他會說“以前投手太閃我，所以才害我成績不好“，還是“不，我一直都是個鳥蛋打者，沒有變過，只是新的球場對打者成績有利，所以讓我的數據變好看了“呢？第一種回答才符合人性吧。
（待續）
在某些情況中，打者加入了打擊較好的球隊，但是這個打擊好的球隊的主場是不利於打者的，此時這名打者的成績通常會下降。從這一點就可以看出，之前提到換隊伍使得打者成績變好，其實並不是很可靠的觀察，還需要深入的分析。
Bill James 把 MLE（Major League Equivalencies，用來評估小聯盟球員的成績用來預估升上大聯盟之後表現的工具）稱為他的生涯中最令人驚訝的發展結果。他發現“一個球員在小聯盟與大聯盟的成績有落差的機會不會高於他在大聯盟的成績出現落差的機會“。他寫說“棒球界人士一般相信，用球員的小聯盟的打擊成績來推估他在大聯盟會打得怎樣並不可靠。在深入地研究了這個問題之後，我的結論是，用在小聯盟的打擊成績來預估在大聯盟的打擊成績，或者用在前一年大聯盟的打擊成績來預估新的一年在大聯盟的打擊成績，兩者的準確度前者不會比後者差。“
MLE 需要配合球場以及聯盟成績來做調整，再加上小聯盟到大聯盟的成績轉換。全部處理完畢之後，這套系統最終顯示的是，如果要賭賭看誰的成績會比較好，那麼就要去賭好的小聯盟人才，而不是去賭不怎麼好的“已經有成績證明過的“大聯盟球員。
很多人相信小聯盟數據不能顯示與大聯盟數據的關聯，其實大部分是因為他們不了解不同球場與聯盟造成的成績差異可以修正過來。大部份的小聯盟鳥蛋變成大聯盟猛將，或是屠殺小聯盟之後在大聯盟宰割的例子，原因是於球隊太快放棄了該球員，或是因為小聯盟的數據被不當的解讀。
Bill James 寫說，之所以會有這麼多人會去相信小聯盟數據沒有意義，幾乎在所有的案例中都是錯誤解讀所導致的結果，而非小聯盟數據沒有意義。以 Wade Boggs 為例，他常常被當成是個比他在小聯盟的成績顯現出來還要好很多的球員。不過事實上是，他在小聯盟的時候是在投手球場，他待的聯盟也偏向於投手，他的 MLE 預估出來他會是個優秀的大聯盟打者。
大聯盟球員表現每年都有漲有跌，可是會有人因為 Adrian Beltre 在 2003 打了個兩成四的打擊率，在 2004 打了三成三四，就說大聯盟的數據沒有什麼意義嗎？Jerry Mumphrey 有一年在 57 次盜壘嘗試中成功了 52 次，他剩下的生涯盜壘成功率六成，只是個負貢獻的盜壘者。在任何形式的分析中都沒有魔術公式。即使是穩定的打者也會在不同年份有成績波動。克羅拉多（主場是極端的打者球場）的打擊數據跟西雅圖（主場是投手球場）的打擊數據意義並不相同，可是，這仍然並不代表大聯盟數據沒有意義。
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